Le abilità del deep learning, l’espressione più attuale dell’intelligenza artificiale, sono oggi disponibili per le vostre più concrete esigenze. Oppure, perché no, per fornirvi possibilità che nessuno ha ancora immaginato. 

Il grande pregio dell’intelligenza artificiale, ed in particolare dell’apprendimento approfondito o deep learning, è la capacità di generalizzare la soluzione delle problematiche, adattandosi alle naturali, spesso inevitabili, variabilità delle condizioni al contorno. Primeconcept è stata una delle prime aziende, a livello mondiale, a realizzare soluzioni basate su quella che è ad oggi la prima e unica piattaforma per la visione industriale fondata sul deep learning. Da adesso, tutte quelle problematiche che non sono mai state affrontate a causa dei limiti delle tecnologie tradizionali, possono essere risolte con esiti superiori alle aspettative. Questo perché una soluzione di visione basata sul deep learning non solo offre abilità paragonabili a quelle umane, ma è: 

Più veloce 
Oggettiva 
Ripetibile 
 Replicabile  
 Controllabile 
 Integrabile con l’automazione 
 Espandibile con strumenti di visione basati su calcoli e algoritmi 

Un sistema basato sul deep learning apprende progressivamente e, quando la rete neurale artificiale è sufficientemente istruita, è in grado di “ragionare” in modo simile al cervello umano. L’aggiunta progressiva di informazioni incrementa le capacità della rete neurale, senza deteriorare assolutamente gli equilibri già raggiunti in termini di capacità selettive e di giudizio: in questo i sistemi basati su software deep learning si differenziano nettamente da quelli basati su algoritmi matematici tradizionali. 

I sistemi che sfruttano il deep learning si addestrano, e poi si comportano, secondo un modello che simula l’attitudine umana, ovvero il funzionamento di un sistema deep learning è “human-like”. 

L’integrazione di soluzioni basate su deep learning nell’ambito della propria realtà produttiva facilita l’immaginazione di nuove applicazioni, ma prima ancora rende possibile l’oggettivazione dei processi solitamente compiuti da risorse umane quali: 

 Controllo qualità 
 Ricerca difetti 
 Individuazione di differenze  
 Riconoscimento e classificazione 
 Lettura di caratteri 
 Localizzazione e conteggio 

Quali sono i casi in cui il deep learning fa la differenza? In generale, ma non solo, le situazioni in cui: 

 I pezzi, pur simili tra loro, presentano sempre piccole differenze dovute alla loro natura  
 I difetti non sono individuabili tramite regole convenzionali, quali forma, colore, estensione ecc. 
 Le irregolarità possono confondersi con altri dettagli estetici, o addirittura essere nascoste da questi 
 Le forme da riconoscere, che siano oggetti, caratteri o altro, si presentano con un’ampia gamma di variazioni 

Una tecnologia più intelligente si traduce anche in un utilizzo più semplice da parte dell’utente finale: nessuna regola, soglia o parametro da impostare, nessun compromesso da accettare fra severità nel giudizio e tolleranza alle variazioni. Non è più l’utente che deve imparare ad utilizzare il sistema di visione, ma è il sistema di visione che impara direttamente da ciò che gli viene mostrato. Non solo: la nostra tecnologia è anche in grado di concentrarsi autonomamente sui dettagli importanti. A differenza dei sistemi tradizionali, infatti, non è necessario definire le zone in cui effettuare le ispezioni: durante l’apprendimento il deep learning “osserva” l’intera immagine e riconosce tutti i dettagli di cui dovrà tenere conto, tralasciando le aree prive di elementi interessanti. 

La capacità di apprendimento di un sistema basato sul deep learning è molto più vasta di qualsiasi sistema tradizionale. Questo permette alle nostre soluzioni di: 

 Migliorare costantemente la conoscenza degli elementi da controllare, seguendone le eventuali variazioni nel tempo 
 Nelle applicazioni di controllo qualità, contemplare un numero elevatissimo di mutazioni nell’aspetto degli oggetti da vagliare 
 Nelle soluzioni di ricerca difetti, gestire un numero altissimo di classi di anomalia e di variazioni nell’ambito della stessa classe 
 Non limitarsi a localizzare i difetti rilevati, ma anche classificarli per tipologia e restituire così un quadro esaustivo della situazione  
 Nelle applicazioni di riconoscimento testi (OCR), contemplare un numero elevatissimo (migliaia o anche più) di variazioni dei simboli, rendendo possibile la realizzazione di sistemi per la lettura di caratteri scritti a mano, o marcati su superfici completamente irregolari, o stampati con metodi o font sui quali non avete controllo diretto ecc.