Computer vision: che cos’è e quali sono le applicazioni
L’espansione dell’utilizzo dei processi di machine learning ha segnato un notevole avanzamento nell’ambito dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni. Questi processi si avvalgono di algoritmi intelligenti per identificare pattern e analizzare dati in modo efficiente. Questo maggiore utilizzo, unito alla crescente disponibilità di un’enorme mole di dati, ai significativi progressi tecnologici e alle importanti innovazioni nelle componenti hardware, ha stimolato progressi significativi anche nel settore della computer vision.
La computer vision, nota anche come visione artificiale, riveste un ruolo fondamentale in ambiti come l’IoT, l’Industrial IoT e le interfacce uomo-macchina. Una delle sfide più rilevanti, sia nelle neuroscienze, sia nel machine learning, è comprendere il funzionamento del nostro cervello e trovare modi per emularlo attraverso algoritmi artificiali. Attualmente, la modalità con cui il cervello e gli occhi elaborano le immagini non è del tutto chiara ed è quindi complesso stabilire se gli algoritmi impiegati riescano a imitare fedelmente i processi mentali.
La visione artificiale si propone proprio di affrontare questa sfida: essa “vede”, analizza e riconosce immagini e pattern. Le applicazioni di questa tecnologia sono estremamente diverse e le implicazioni sono di vasta portata, soprattutto considerando la crescente disponibilità, quantità e varietà di dati visuali presenti oggi.
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Che cos’è la Computer Vision
La visione artificiale è l’abilità di una macchina di “vedere” e analizzare video e immagini. Inquadrato nell’ambito più ampio dell’intelligenza artificiale, questo campo di studio si concentra sullo sviluppo di capacità che consentano ai computer di percepire e interpretare informazioni da immagini e video, in maniera simile al processo visivo umano. Richiede lo sviluppo di algoritmi e tecniche di estrazione dati efficaci per derivare significato da input visivi.
Il processo di visione artificiale comprende diverse fasi, tra cui l’acquisizione, lo screening, l’analisi, l’identificazione e l’estrazione di informazioni dalle immagini. Questo processo consente ai computer di comprendere il contenuto visuale e di agire di conseguenza. In pratica, si traduce il contenuto visivo digitale in descrizioni precise al fine di raccogliere dati multimediali, che vengono poi tradotti in linguaggio macchina. In ultima analisi, l’obiettivo della computer vision è insegnare alle macchine a estrarre e interpretare informazioni dalle immagini, migliorando così la capacità di interazione con l’ambiente circostante.
Come funziona la visione artificiale
Il funzionamento della computer vision richiede un vasto insieme di dati che vengono analizzati ripetutamente per comprendere le differenze e riconoscere le immagini. Ad esempio, per istruire un computer a identificare un gatto, è necessario esporlo a un grande numero di immagini di gatti e gattini di varie specie e colori, affinché possa riconoscerne uno e distinguerlo correttamente ad esempio da una lince.
Le tecnologie chiave della computer vision che consentono questo tipo di apprendimento sono due: il deep learning e le reti neurali convoluzionali (CNN). Il deep learning è un ramo del machine learning che sfrutta algoritmi per istruire il computer a “imparare” in autonomia. Quando il modello dispone di una quantità sufficiente di dati, il computer è in grado di analizzare autonomamente i dati e apprendere a distinguere le diverse immagini.
Una rete neurale convoluzionale è un tipo specifico di modello di deep learning progettato per elaborare strutture a griglia come le immagini. Questo tipo di rete mira a estrarre una gerarchia di caratteristiche dall’immagine. Prendiamo ad esempio la foto di un viso: partendo dal livello più semplice, la rete rileva gli angoli e i punti di luce, che vengono poi usati per estrarre caratteristiche di più alto livello, come gli occhi, il naso e le orecchie, che a loro volta sono utilizzati per rilevare caratteristiche di alto livello, come le strutture facciali.
Le CNN suddividono le immagini in pixel etichettati o taggati, utilizzando queste etichette per eseguire convoluzioni e fare previsioni sul contenuto dell’immagine.
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Le reti neurali convoluzionali sono diventate la scelta standard per svariati compiti legati alla computer vision, tra cui la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle immagini.
Nella classificazione delle immagini, le CNN analizzano le immagini di input e individuano le caratteristiche salienti, come contorni, texture e forme. Queste caratteristiche sono estratte attraverso strati convoluzionali, che svolgono una serie di operazioni matematiche per rilevare pattern all’interno dell’immagine. Una volta estratte le caratteristiche rilevanti, queste vengono poi passate attraverso strati connessi, noti anche come strati fully connected (fully connected layers). Dopo l’addestramento del modello, la CNN effettua una previsione accurata sulla classe di appartenenza dell’immagine, grazie all’analisi delle caratteristiche estratte e il confronto con i pattern memorizzati durante l’addestramento.
Il rilevamento degli oggetti va oltre la semplice classificazione delle immagini, non solo riconoscendo gli oggetti, ma anche localizzandoli all’interno dell’immagine. I modelli di rilevamento degli oggetti basati su CNN utilizzano strati convoluzionali per generare proposte di oggetti e classificare e localizzare gli oggetti con precisione all’interno della regione proposta.
La segmentazione delle immagini, una delle applicazioni avanzate della computer vision, comporta l’etichettatura a livello di pixel di un’immagine per suddividerla in regioni significative. Le CNN hanno fatto grandi passi avanti in questo ambito utilizzando architetture encoder-decoder, che elaborano l’immagine di input attraverso strati convoluzionali per estrarre caratteristiche di alto livello e successivamente generare previsioni dense per ogni pixel attraverso strati decoder.
Le applicazioni reali della computer vision
Le applicazioni della computer vision spaziano in una vasta gamma di settori, dimostrando un potenziale significativo in diversi ambiti. Già oggi, la visione artificiale è stata impiegata con successo in molteplici contesti.
- Agricoltura. Utilizzando immagini satellitari, la visione artificiale è stata utilizzata per mappare campi e terreni agricoli. Inoltre, è stata impiegata per contare le palme da olio tramite tecniche di machine learning.
- Meteorologia. Nell’ambito delle previsioni meteorologiche, la computer vision e il machine learning sono utilizzati per il rilevamento e l’analisi dei fronti meteorologici per prevenire eventi climatici estremi come i cicloni.
- Trasporto. La visione artificiale è fondamentale nel monitoraggio del traffico e nella categorizzazione visuale di veicoli e pedoni. Ad esempio, è stata utilizzata per prevedere il traffico a Montreal e per rilevare, tracciare e contare pedoni e biciclette a Los Angeles.
- Sanità. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono ampiamente impiegate per il rilevamento di patologie mediche, inclusa la diagnosi del cancro.
- Riconoscimento dei gesti. La visione artificiale è stata utilizzata per riconoscere il movimento delle mani in tempo reale e classificarlo in base al comportamento, ottenendo un tasso di successo del 96%.
- Guida autonoma. Nei veicoli a guida autonoma, le telecamere catturano immagini da diversi angoli e le trasmettono al software di visione artificiale, che elabora le informazioni in tempo reale per individuare i limiti della carreggiata, leggere segnali stradali e rilevare altri veicoli, oggetti e pedoni.
- Riconoscimento Facciale. Quando abbiamo parlato di livelli di caratteristiche abbiamo anche fatto un esempio di come la CV giochi un ruolo importante nel riconoscimento facciale. Pensiamo allo sblocco del telefono, ai social media che lo utilizzano per taggare gli utenti alle applicazioni in ambito militare.
- Realtà aumentata. La visione artificiale è impiegata nei dispositivi di realtà aumentata per rilevare oggetti nel mondo reale e posizionare oggetti virtuali in modo preciso e coerente con l’ambiente circostante.
- Industria manifatturiera. Nell’ambito dell’industria manifatturiera, la visione artificiale supporta l’automazione dei processi, aiutando a rilevare difetti, condurre ispezioni di sicurezza e garantire la qualità lungo l’intera linea di produzione.
Per continuare a progredire e innovare, la computer vision deve superare diverse sfide. Una di queste è la necessità di garantire la chiarezza e la qualità delle immagini di input. Inoltre, l’analisi in tempo reale di immagini e video richiede potenti capacità di calcolo, un requisito attualmente non accessibile a tutti.
Un’altra sfida consiste nell’etichettare i dati necessari per addestrare i modelli. L’etichettatura manuale è un processo laborioso e delicato, che richiede tempo e precisione.
Infine, ma non meno importante, è cruciale affrontare le preoccupazioni etiche e sulla privacy. Questo implica stabilire politiche di protezione dei dati trasparenti, meccanismi di consenso informato e quadri legali robusti.
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Grazie all’impegno continuo nell’ottimizzazione degli algoritmi, all’adozione di tecnologie avanzate e all’implementazione di politiche e regolamenti appropriati, è possibile superare queste sfide e guidare la visione artificiale verso un futuro promettente, in cui l’innovazione tecnologica si sposa con il rispetto dei valori e l’attenzione alla privacy.
