Che cos’è l’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le?

L’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le indica il processo in cui un modello di IA già ad­de­stra­to viene applicato a nuovi dati sco­no­sciu­ti per ef­fet­tua­re pre­vi­sio­ni o prendere decisioni. Mentre l’ad­de­stra­men­to di un modello avviene su dati storici, l’inferenza si concentra sull’uso reale dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le, cioè sulla sua ap­pli­ca­zio­ne diretta durante il fun­zio­na­men­to.

Che cos’è l’inferenza nell’IA?

L’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le è il processo in cui un modello di IA già ad­de­stra­to analizza dati di input e ne ricava una pre­vi­sio­ne, una clas­si­fi­ca­zio­ne o una rac­co­man­da­zio­ne operativa. Di­ver­sa­men­te dall’ad­de­stra­men­to, in questa fase non vengono adattati nuovi parametri del modello, ma il modello o la rete neurale viene “solo” eseguito. Ciò consente un’ap­pli­ca­zio­ne rapida degli schemi appresi a si­tua­zio­ni reali. L’inferenza nell’IA può avvenire su diversi tipi di dati: immagini, testi, voce o dati di sensori.

La qualità dell’inferenza dipende di­ret­ta­men­te dalla qualità dell’ad­de­stra­men­to e dalla capacità di ge­ne­ra­liz­za­zio­ne del modello. L’inferenza nell’IA può essere eseguita su diverse piat­ta­for­me hardware, ad esempio su CPU, GPU, chip AI spe­cia­liz­za­ti o nel cloud. Co­sti­tui­sce la base di molte ap­pli­ca­zio­ni moderne come as­si­sten­ti vocali, sistemi di rac­co­man­da­zio­ne o analisi di immagini in tempo reale. La velocità e l’ef­fi­cien­za dell’inferenza sono spesso decisive per il successo delle soluzioni di IA, so­prat­tut­to quando sono necessari risultati in tempo reale.

Quali tipi di inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le esistono?

L’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le può avvenire in modi diversi. Si distingue in base alla sua col­lo­ca­zio­ne e al tipo di ela­bo­ra­zio­ne dei dati.

Di­stin­zio­ne in base alla col­lo­ca­zio­ne

Inferenza basata sul cloud

Con l’inferenza nel cloud il modello viene eseguito su server remoti. Gli utenti inviano i propri dati al cloud, dove il modello effettua i calcoli e re­sti­tui­sce i risultati. È van­tag­gio­so perché le aziende non hanno bisogno di un proprio hardware costoso e possono scalare in modo fles­si­bi­le. Inoltre, si possono usare modelli di grandi di­men­sio­ni che non sarebbero ese­gui­bi­li in locale. Sono invece svan­tag­gio­se le latenze, dovute alla tra­smis­sio­ne dei dati, e i possibili problemi legati alla pro­te­zio­ne dei dati. I provider cloud offrono servizi spe­cia­liz­za­ti di inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le che spesso sfruttano anche l’ac­ce­le­ra­zio­ne tramite GPU. Questa soluzione è par­ti­co­lar­men­te adatta alle ap­pli­ca­zio­ni con un fab­bi­so­gno sporadico di risultati dell’IA.

Inferenza edge

L’inferenza edge avviene di­ret­ta­men­te su di­spo­si­ti­vi locali come smart­pho­ne, sensori IoT o impianti in­du­stria­li. Il modello viene eseguito sull’hardware in loco, così i dati non devono essere inviati al cloud. Questo riduce in modo si­gni­fi­ca­ti­vo la latenza e migliora la pro­te­zio­ne dei dati. Tuttavia, l’hardware è di solito limitato in termini di risorse, per cui i modelli devono essere ot­ti­miz­za­ti o ridotti. L’inferenza edge è par­ti­co­lar­men­te adatta alle ap­pli­ca­zio­ni in tempo reale, ad esempio nei veicoli autonomi o nella pro­du­zio­ne (sen­so­ri­sti­ca). Un ulteriore chiaro vantaggio è l’in­di­pen­den­za da con­nes­sio­ni internet stabili.

Inferenza on-premise

On-premise significa che i modelli di IA vengono eseguiti su server dell’azienda. È garantito il pieno controllo su dati e in­fra­strut­tu­ra, aspetto im­por­tan­te per i dati sensibili. Allo stesso tempo è possibile uti­liz­za­re modelli di grandi di­men­sio­ni senza dipendere dalle risorse cloud. Sono invece svan­tag­gio­si gli elevati costi di in­ve­sti­men­to e la ma­nu­ten­zio­ne dell’hardware. Questa forma di inferenza è par­ti­co­lar­men­te in­te­res­san­te per le aziende con elevati requisiti di sicurezza o con quantità di dati molto grandi.

Di­stin­zio­ne in base al tipo di ela­bo­ra­zio­ne dei dati

Inferenza batch

La co­sid­det­ta inferenza batch viene uti­liz­za­ta quando grandi quantità di dati devono essere raccolte e rag­grup­pa­te (in batch) per essere elaborate. Invece di ri­spon­de­re subito a ogni richiesta, i dati vengono ana­liz­za­ti dal modello a in­ter­val­li di tempo, ad esempio ogni ora o ogni giorno. Questo metodo è par­ti­co­lar­men­te adatto alle ap­pli­ca­zio­ni in cui non sono necessari risultati in tempo reale, come l’analisi di dati storici o la redazione di report periodici. L’inferenza batch viene talvolta definita anche inferenza offline o statica.

Inferenza online

L’inferenza online, invece, fornisce pre­vi­sio­ni in tempo reale. Viene uti­liz­za­ta ovunque siano ne­ces­sa­rie decisioni rapide. Questa forma di inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le richiede un hardware potente e un software ot­ti­miz­za­to per ridurre al minimo la latenza e garantire risultati rapidi e precisi.

Inferenza streaming

L’inferenza streaming descrive un’ela­bo­ra­zio­ne continua di flussi di dati. In questo caso il modello riceve co­stan­te­men­te nuove in­for­ma­zio­ni per formulare pre­vi­sio­ni, ag­gior­na­re stati interni o in­di­vi­dua­re tem­pe­sti­va­men­te sviluppi. L’inferenza streaming viene uti­liz­za­ta so­prat­tut­to in scenari in cui è ne­ces­sa­rio un mo­ni­to­rag­gio per­ma­nen­te, ad esempio per il ri­le­va­men­to di anomalie, la ma­nu­ten­zio­ne pre­dit­ti­va o l’ot­ti­miz­za­zio­ne continua dei processi.

Inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le e ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co

L’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co descrive l’intero processo di sviluppo di un modello in grado di ap­pren­de­re dai dati. Include la raccolta dei dati, la pulizia, il feature en­gi­nee­ring e il vero e proprio ad­de­stra­men­to dei modelli. L’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le, invece, si riferisce esclu­si­va­men­te all’ap­pli­ca­zio­ne di un modello già ad­de­stra­to a nuovi dati. Mentre nell’ad­de­stra­men­to si uti­liz­za­no complessi algoritmi di ot­ti­miz­za­zio­ne, l’inferenza è fon­da­men­tal­men­te solo pre­dit­ti­va.

L’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co è quindi un passaggio pre­pa­ra­to­rio, che richiede risorse e tempo, mentre l’inferenza nell’IA avviene di solito in modo rapido e ri­pe­ti­bi­le. Un’altra dif­fe­ren­za riguarda l’hardware: l’ad­de­stra­men­to richiede spesso GPU o hardware spe­cia­liz­za­to, mentre l’inferenza è possibile anche su di­spo­si­ti­vi con meno risorse. Anche il focus è diverso: l’ap­pren­di­men­to au­to­ma­ti­co si concentra sulla qualità del modello, l’inferenza su ef­fi­cien­za e ac­cu­ra­tez­za nell’utilizzo. Entrambi i passaggi sono però in­dis­so­lu­bil­men­te legati, perché senza ad­de­stra­men­to non è possibile alcuna inferenza e senza inferenza i risultati non possono essere uti­liz­za­ti.

Quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell’inferenza nell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le?

L’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le apre molte op­por­tu­ni­tà, ma comporta anche alcune sfide spe­ci­fi­che. L’ef­fi­cien­za, la velocità e l’ap­pli­ca­bi­li­tà in tempo reale dei sistemi di IA dipendono for­te­men­te da una strategia di inferenza ben studiata.

Vantaggi dell’inferenza nell’IA

L’inferenza nell’IA consente l’impiego di modelli in ap­pli­ca­zio­ni in tempo reale, in cui decisioni rapide sono fon­da­men­ta­li, ad esempio nei sistemi autonomi. Permette un utilizzo fles­si­bi­le e scalabile, poiché lo stesso modello può essere applicato più volte a dati dif­fe­ren­ti. Grazie all’inferenza edge o on-premise è possibile aumentare la pro­te­zio­ne e la sicurezza dei dati, dato che le in­for­ma­zio­ni sensibili vengono elaborate in locale.

Le soluzioni basate sul cloud offrono inoltre il vantaggio di uti­liz­za­re in modo fles­si­bi­le la potenza di calcolo quando ne­ces­sa­rio, senza dover investire in hardware proprio. Le aziende traggono vantaggio da una maggiore au­to­ma­zio­ne, ad esempio nell’ot­ti­miz­za­zio­ne dei processi o nell’analisi di immagini e testi. Allo stesso tempo, l’impiego di modelli ad­de­stra­ti fa ri­spar­mia­re in modo si­gni­fi­ca­ti­vo tempo e costi rispetto alle va­lu­ta­zio­ni e ai processi de­ci­sio­na­li manuali.

Svantaggi dell’inferenza nell’IA

I grandi modelli di IA ri­chie­do­no spesso hardware spe­cia­liz­za­to, so­prat­tut­to quando devono essere uti­liz­za­ti in ap­pli­ca­zio­ni in tempo reale. Nel caso dell’inferenza basata sul cloud la latenza può diventare un problema, in par­ti­co­la­re negli scenari in cui sono fon­da­men­ta­li reazioni rapide.

L’im­ple­men­ta­zio­ne sui di­spo­si­ti­vi edge risulta spesso par­ti­co­lar­men­te complessa, poiché i modelli devono essere ridotti, compressi o quan­tiz­za­ti per poter fun­zio­na­re in modo ef­fi­cien­te su hardware con risorse limitate. Si ag­giun­go­no inoltre gli aspetti di sicurezza e pro­te­zio­ne dei dati, che nelle soluzioni cloud devono essere con­si­de­ra­ti con par­ti­co­la­re at­ten­zio­ne. La parziale mancanza di tra­spa­ren­za dei modelli di IA rende inoltre più difficile com­pren­de­re le loro decisioni. Infine, la creazione di pipeline di inferenza ef­fi­cien­ti richiede ampie co­no­scen­ze tecniche e risorse adeguate a garantire sia le pre­sta­zio­ni sia l’af­fi­da­bi­li­tà.

Vantaggi e svantaggi dell’inferenza nell’IA in sintesi

Campi di ap­pli­ca­zio­ne dell’inferenza nell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le

L’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le si applica in una serie di settori diversi. In medicina le immagini vengono ana­liz­za­te in tempo reale per sup­por­ta­re le diagnosi. Nell’industria i sensori vengono mo­ni­to­ra­ti e le anomalie rilevate au­to­ma­ti­ca­men­te. Anche i veicoli autonomi uti­liz­za­no l’inferenza per valutare l’ambiente in tempo reale e prendere decisioni sulla base di questa analisi. Le aziende del settore fi­nan­zia­rio la impiegano per il ri­le­va­men­to delle frodi o la va­lu­ta­zio­ne dei rischi.

Nei motori di rac­co­man­da­zio­ne anche i sug­ge­ri­men­ti per­so­na­liz­za­ti vengono generati in tempo reale; inoltre, molti grandi modelli lin­gui­sti­ci (LLM) si basano sull’inferenza dell’in­tel­li­gen­za ar­ti­fi­cia­le per rea­liz­za­re ge­ne­ra­zio­ne di testi, chatbot o tra­du­zio­ni au­to­ma­ti­che. L’inferenza nell’IA permette di uti­liz­za­re i modelli ad­de­stra­ti in modo pratico ed ef­fi­cien­te in tutti gli ambiti in cui sono ne­ces­sa­rie decisioni rapide e precise.