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Significato e applicazioni del Deep Learning

Il Deep Learning, letteralmente “apprendimento profondo”, è il ramo più avanzato del Machine Learning. Si basa sulle reti neurali artificiali ed è una delle applicazioni più interessanti dell’Artificial Intelligence

Chi, come noi, si occupa di automazione industriale ha ben chiaro il potenziale di queste tecnologie. Il Deep Learning rappresenta la fisiologica evoluzione dei processi produttivi automatizzati. E questo significa ottimizzazione delle risorse e massimizzazione della produttività

 

Reti neurali artificiali e Machine Learning

Le reti neurali artificiali sono, per così dire, la copia tecnologica del nostro cervello. Riproducono i meccanismi dell’intelligenza umana e creano i sistemi di apprendimento automatico. Si tratta, quindi, di modelli computazionali composti da “neuroni artificiali”, che vengono collegati in reti organizzate su diversi strati.

Ogni strato della rete calcola i valori per quello successivo, in modo da analizzare le informazioni ricevute in modo sempre più efficace. Le reti sono unità a cascata, che riconoscono la gerarchia dei concetti e individuano i dati che servono per la risoluzione del problema.

La rete neurale del Deep Learning, in particolare, è una rete profonda, ovvero costituita da una quantità praticamente infinita di strati intermedi. E più grande è la rete, maggiore è la sua capacità di risolvere problemi anche molto complessi. 

 

Deep Learning e automazione industriale

Per quanto riguarda i vantaggi per la produzione industriale, in un precedente articolo sul Deep Learning abbiamo già parlato di prestazioni di altissimo livello, con risultati perfettamente prevedibili e riproducibili.

L’automazione industriale rende il flusso produttivo più veloce, sicuro e conveniente perché azzera gli sprechi di risorse e i tempi morti. A prescindere dal settore produttivo, automatizzare significa rendere l’azienda più efficiente e competitiva.

Implementare la qualità e la produttività delle linee è basilare per stare al passo con i tempi e confermare il proprio status nel mercato del futuro. Il Deep Learning offre alle imprese delle opportunità impareggiabili di innovazione e crescita.

E non si tratta, come qualcuno potrebbe obiettare, di sostituire i lavoratori con le macchine, ma di valorizzare l’apporto umano. Grazie all’automazione industriale, il lavoratore può abbandonare le mansioni alienanti, usuranti e pericolose e dedicarsi ad attività attive di monitoraggio e supervisione.

Il Deep Learning, essendo lo stadio più sviluppato dell’automazione, offre alle imprese la possibilità di ottimizzare la produzione. Le macchine diventano totalmente autonome e indipendenti, sempre più intelligenti perché dotate di vere strutture di pensiero.   

 

Applicazioni ed esempi di Deep Learning

Passiamo ora ad analizzare quali sono, in pratica, le applicazioni del Deep Learning. Abbiamo parlato di velocità, sicurezza, ripetibilità e totale autonomia dei sistemi dotati di Deep Learning, ma a quali settori offrono i benefici più consistenti?

Gli ambiti applicativi delle tecniche di Deep Learning, in realtà, sono talmente tanti e talmente vari che diventa impossibile definire i settori maggiormente interessati. Anche perché, semplicemente, non ci sono settori che non trarrebbero sostanziali vantaggi dall’utilizzo del Deep Learning.

Sicuramente tra gli esempi più conosciuti c’è quello del riconoscimento vocale o facciale. Per la sicurezza in generale si tratta di un passo avanti incredibile. Stesso discorso per il riconoscimento degli oggetti nello spazio. Pensiamo soprattutto alla “lettura” dei segnali stradali e al rilevamento dei pedoni, che dà la possibilità di sviluppare veicoli a guida autonoma.

Grazie al Natural Language Processing, le macchine intelligenti possono comprendere il linguaggio, ma non solo. Riescono infatti anche a produrlo in modo autonomo, tradurlo in tempo reale in altre lingue e trascrivere il parlato in testo.

Tra le applicazioni più interessanti, quelle applicate alla diagnosi medica. I sistemi dotati di Deep Learning, infatti, potranno imparare a riconoscere in automatico i sintomi della malattia e fare una diagnosi precoce.

E per quanto riguarda il tracciamento degli utenti sul web, ormai l’utilizzo dei sistemi di Deep Learning non è più una novità. Analizzare il comportamento online è indispensabile per selezionare gli interessi, personalizzare le pubblicità e aumentare le conversioni.


Le applicazioni del Deep Learning sono potenzialmente infinite e spaziano dalle linee produttive della metallurgia ai media, dalla videosorveglianza al marketing, dalla medicina al settore automobilistico. Quello che abbiamo di fronte è il naturale sviluppo dell’automazione industriale, la soluzione perfetta per rendere l’azienda più performante e investire sul successo.