Che cos’è la computer vision (visione artificiale)?
La visione artificiale è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che permette alle macchine di interpretare le informazioni visive. Questa tecnologia aiuta i computer a elaborare e “comprendere” immagini e video. In questo modo è possibile automatizzare i processi e renderli più precisi.
Che cos’è la visione artificiale?
La computer vision è un ambito di ricerca e applicazione dell’intelligenza artificiale che si occupa della valutazione automatica di dati visivi. L’obiettivo è che i computer non solo acquisiscano immagini e video, ma siano in grado di analizzarne e interpretarne il contenuto. Questo comprende il riconoscimento di oggetti, persone o schemi così come la comprensione di scene. La visione artificiale combina metodi dell’apprendimento automatico, dell’elaborazione delle immagini e della statistica. Particolarmente potenti sono le tecniche di deep learning, che utilizzano reti neurali. Questi modelli vengono addestrati con grandi quantità di dati di immagini per identificare in modo affidabile le caratteristiche visive. La computer vision costituisce quindi la base tecnica di molte applicazioni rilevanti nella pratica. Senza questa tecnologia, i sistemi autonomi o le analisi intelligenti di immagini sarebbero difficilmente realizzabili.
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Come funziona la computer vision?
La visione artificiale si basa sulla trasformazione dei dati visivi in una forma comprensibile per le macchine. Per prima cosa le immagini o i dati dei video vengono acquisiti in formato digitale e scomposti in singoli pixel. Questi pixel contengono informazioni su colori, luminosità e contrasti. Successivamente, gli algoritmi di IA estraggono le caratteristiche rilevanti, ad esempio bordi, forme o texture.
La maggior parte dei sistemi utilizza a questo scopo reti neurali, in particolare vengono impiegate le reti neurali convoluzionali (CNN). Queste reti imparano durante l’addestramento quali caratteristiche dell’immagine sono rilevanti per determinati compiti. A tal fine vengono usati grandi set di dati, perlopiù annotati. Il modello adatta i propri pesi interni finché non riconosce in modo affidabile oggetti o schemi. Dopo l’addestramento, il sistema può analizzare nuove immagini sconosciute. A seconda dell’applicazione, fornisce risultati come classificazioni, indicazioni di posizione o probabilità.
La qualità dei risultati dipende in larga misura dalla quantità e dalla qualità dei dati e dal modello scelto. Inoltre, anche l’infrastruttura sottostante svolge un ruolo importante. Molte applicazioni di computer vision vengono eseguite o nel cloud o direttamente sui dispositivi edge. I sistemi basati sul cloud offrono elevata potenza di calcolo e sono particolarmente adatti per l’addestramento di modelli complessi o per l’analisi di grandi quantità di dati. Invece, l’edge AI elabora i dati di immagine direttamente nel luogo in cui vengono generati, ad esempio su telecamere, smartphone o impianti industriali. Questo riduce le latenze, fa risparmiare larghezza di banda e aumenta la protezione dei dati.
Per quali compiti è adatta la visione artificiale?
La computer vision è adatta a compiti in cui le informazioni visive devono essere valutate o interpretate automaticamente. Questa tecnologia può analizzare grandi quantità di dati di immagini o video in breve tempo. Opera in modo coerente e senza affaticarsi, il che la rende una vera alternativa soprattutto per i compiti ripetitivi. Inoltre, consente di prendere decisioni in tempo reale, come richiesto nelle applicazioni critiche per la sicurezza. La visione artificiale può elaborare sia dati visivi strutturati che non strutturati.
I compiti tipici della computer vision sono, tra gli altri:
- Riconoscimento di oggetti: i sistemi di visione artificiale riconoscono e classificano oggetti in immagini o video, ad esempio veicoli, persone o prodotti. Inoltre, è possibile determinare la posizione degli oggetti, ad esempio tramite bounding box.
- Riconoscimento facciale: la computer vision identifica o verifica le persone in base ai loro tratti del viso. Questa tecnica viene spesso utilizzata per i controlli di accesso o per le procedure di autenticazione.
- Classificazione delle immagini: le immagini vengono assegnate automaticamente a categorie, ad esempio “difettoso” o “integro”. Questo compito è particolarmente rilevante nel controllo della qualità.
- Segmentazione di immagini e istanze: in questo caso vengono mascherati i pixel che appartengono a un oggetto o a una classe di oggetti, ad esempio per un riconoscimento preciso di forme e contorni.
- Rilevamento di movimenti ed eventi: vengono rilevati anche i cambiamenti nei flussi video, ad esempio i movimenti insoliti. Tali sistemi sono spesso utilizzati nella videosorveglianza o nelle tecnologie di sicurezza.
- Stima della profondità e riconoscimento 3D: la computer vision lavora sempre più con dati 3D o telecamere stereo per determinare con precisione spaziale la posizione degli oggetti.
- Riconoscimento del testo (OCR): il testo stampato o scritto a mano viene estratto dalle immagini con l’OCR e convertito in testo leggibile dalla macchina. Ciò facilita la digitalizzazione dei documenti.
In quali ambiti viene utilizzata la visione artificiale?
La computer vision viene utilizzata in molti ambiti della vita quotidiana e dell’industria:
- Nella produzione industriale questa tecnologia svolge un ruolo importante, poiché monitora i processi produttivi e rileva automaticamente i componenti difettosi.
- Anche nel settore medico la visione artificiale è ormai ben affermata: supporta medici e dottoresse nella valutazione di immagini radiografiche, TAC o risonanze magnetiche, facilitando diagnosi precise.
- Un altro importante ambito di applicazione sono i veicoli autonomi. Questi utilizzano la computer vision per riconoscere le corsie, i segnali stradali e gli altri utenti della strada e muoversi in sicurezza nel traffico.
- Anche il commercio al dettaglio beneficia di questa tecnologia, ad esempio tramite analisi automatiche delle merci o sistemi per il rilevamento dei furti.
- Nella logistica la visione artificiale garantisce un’identificazione e una selezione efficienti di pacchi e spedizioni.
- Anche l’agricoltura si affida sempre più alla visione artificiale, ad esempio per il rilevamento precoce delle malattie delle piante.
- Inoltre, le autorità di sicurezza utilizzano la computer vision per analizzare i filmati video negli spazi pubblici.
- La tecnologia è presente anche nell’ambito privato: negli smartphone rende possibili funzionalità come il riconoscimento facciale o l’ottimizzazione automatica delle immagini.
- Inoltre, la computer vision costituisce una base fondamentale per applicazioni in diversi ambiti della realtà estesa come, ad esempio, AR o VR.