Page 22 - Attualità Elettrotecnica Aprile 2025

automazione
e intelligenza artificiale
Automazione e intelligenza artificiale (IA) si intrecciano profondamente, con implicazioni enormi per vari settori e per la vita quotidiana. Vediamo come si connettono e quali sono le loro applicazioni principali
di Arturo Intini
Può sembrare che l’argomento non ab- bia a che vedere con l’istallazione elet- trica. Ma siamo sicuri che non siano
proprio automazione e intelligenza artificiale a permettere un’amplificazione di tale attivi- tà? Forse che nel futuro non si installeranno più magnetotermici e differenziali?
Con ogni probabilità lo spazio di intervento per le nostre categorie professionali aumen- terà, anche se sarà necessaria una formazio- ne continua. Ecco perché le informazioni del- l’articolo potranno servire.
possono essere eseguiti più velocemente e
con meno errori rispetto a quelli manuali;
• miglioramento e mantenimento della qualità
su tutta la produzione;
• riduzione dei costi. Poiché l’automazione ridu-
ce la necessità di manodopera, vi è un conse-
guente abbassamento dei costi operativi;
• miglioramento della sicurezza. In molti am- bienti, ad es. fabbriche o miniere, l’automa-
zione riduce il rischio per i lavoratori;
• incremento della flessibilità dei processi in-
dustriali.
(NLP) e la visione artificiale.
Il machine learning (apprendimento automati- co) è un settore dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare dai dati, senza che vi sia stata una loro programmazio- ne per ogni singolo compito. In sostanza, in- vece di scrivere un programma che esegue un’azione passo dopo passo, nel machine le- arning si sviluppano algoritmi che “apprendo- no” dai dati a disposizione per fare previsioni o prendere decisioni. Tale apprendimento può essere supervisionato, oppure no, oppure per rinforzo.
Nel primo caso i dati di addestramento sono etichettati, cioè ciascun dato è associato a una risposta corretta. L’algoritmo impara a fa- re previsioni sulla base di questi esempi.
Nel secondo caso i dati non sono etichettati ed è l’algoritmo che deve cerca3e di trovare pattern o strutture nascoste nei dati.
Nel terzo caso il robot o il programma, intera- gendo con l’ambiente, apprende dalle con- seguenze delle proprie azioni.
Le Reti neurali artificiali (RNA) sono modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano. Sono basate su una rete di unità chiamate neuroni artificiali organizzati in strati che comunicano tra loro in modo da ri- solvere compiti specifici come la classifica- zione, il riconoscimento delle immagini o la traduzione automatica.
L’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP, Natural Language Processing) è un ra- mo dell’intelligenza artificiale (IA) che si oc- cupa di permettere ai computer di compren- dere, interpretare, manipolare e generare il linguaggio umano in modo che abbia un si- gnificato. Scopo principale dell’NLP è per- mettere alle macchine di “capire” il linguag- gio naturale, cioè di capire il linguaggio che usiamo quotidianamente.
Un altro campo dell’intelligenza artificiale è la visione artificiale (computer vision) che si oc- cupa di permettere ai computer di “vedere” e
L’automazione
L’automazione si riferisce all’uso di tecnologie con cui eseguire compiti o processi con un intervento umano minimo.
Le tecniche di automazione sono ampiamen- te utilizzate in molti settori, come la produzio- ne, la logistica e i servizi.
Gli obiettivi principali dell’automazione sono: • aumento dell’efficienza, della produttività e della precisione. I processi automatizzati
L’intelligenza Artificiale (IA)
L’intelligenza artificiale si occupa di creare si- stemi informatici che possono eseguire com- piti che normalmente richiedono l’intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la vi- sione artificiale, la decisione autonoma e l’ap- prendimento automatico (machine learning). Le principali aree in cui l’IA viene utilizzata in- cludono il machine learning, le reti neurali arti- ficiali, l’elaborazione del linguaggi naturale
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attualità elettrotecnica - aprile 2025 - numero 3