Deep learning e visione industriale protagonisti dell’Industria 4.0

Il deep learning applicato alla visione industriale rappresenterà un elemento chiave del processo di profondo rinnovamento che si sta attuando con l’Industria 4.0.

Con il termine deep learning (apprendimento profondo) si fa riferimento a tecnologie informatiche di calcolo statistico nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (machine learning) che permettono al sistema informatico di comprendere come funziona il cervello umano e quale sia il procedimento attraverso cui esso interpreta il linguaggio umano o le immagini che arrivano al nervo ottico. Queste tecniche statistiche e algoritmi sono capaci di intercettare schemi ricorrenti, pattern, modelli, regolarità di un insieme di dati e informazioni casuali. Per arrivare a ciò, il deep learing si basa su reti neurali artificiali che simulano il comportamento dei neuroni presenti nel cervello umano.
Nate negli anni ’50, le reti neurali artificiali oggi opportunamente addestrate, sono in grado di auto-apprendere procedendo in modo simile all’uomo, in modo da prevedere situazioni equivalenti a quelle già acquisite.

Primeconcept è la primissima azienda in Italia in grado di utilizzare il deep learning applicandolo alla visione artificiale. Grazie a questa tecnologia, è possibile creare dei sistemi di visione impossibili da realizzare usando i metodi tradizionali. Il deep learning applicato alla visione industriale è perfettamente in linea con i nuovi sviluppi dell’Industria 4.0. Questo in sostanza per svariate ragioni:

  • La macchina prende il posto dell’uomo, in controlli dove prima era impossibile attuare questa sostituzione.
  • La capacità di auto-apprendimento applicata alla visione industriale, permette ai sistemi di visione di essere collocati in contesti produttivi dinamici tipici dell’Industria 4.0.

La visione industriale sta diventando una delle protagoniste della maggior parte delle applicazioni create con l’Industria 4.0, poiché è un elemento chiave nel processo di automazione. Nessun altro aspetto della linea di produzione è così importante per quanto riguarda la valutazione dei prodotti, la ricerca di difetti o la raccolta dati in modo da dirigere l’operazione e ottimizzare così la produttività dei robot e di altre apparecchiature.

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