Già prima dell’epidemia, Intelligenza Artificiale e Machine Learning erano tra le tecnologie più in voga. Oggi il Covid-19 ha creato una nuova consapevolezza digitale che sta accelerando la loro diffusione. La digitalizzazione è ormai un obbligo per il rilancio dell’economia, si sta diffondendo una nuova cultura della tecnologia tra gli utenti, e le imprese hanno capito che l’Intelligenza Artificiale sarà il fattore discriminante per dominare il mercato nel prossimo decennio.
Gli utenti non si stupiscono più dei risultati che ottengono quando chiedono ad Alexa le previsioni del tempo o cercano le foto della festa di laurea nel proprio archivio su Google Foto. Spesso non sono neanche consapevoli che stanno usando sistemi di Intelligenza Artificiale, ma danno per scontato che qualunque soluzione abbia quello stesso livello di servizio.
Tra le tecnologie di AI che stanno avendo maggiore impatto vi è senza dubbio la Computer Vision, il cui mercato ha un tasso di crescita annuo del 7,8% e supererà i 24 miliardi di dollari nel 2027. In questo articolo capiremo che cos’è la Computer Vision e scopriremo come sta trasformando il mercato di settori quali il retail, l’automotive, l’healthcare, l’agricoltura, il settore bancario e l’industria.
Cos'è la Computer Vision
La Computer Vision, o Visione Artificiale, è una tecnologia di Intelligenza Artificiale che consente di analizzare immagini e video ed estrarre le informazioni di interesse in modo automatico esattamente come fa un essere umano.
Ma se le persone sono già in grado di analizzare un’immagine e descriverla a parole, cosa rende tanto speciale la Computer Vision?
Per rispondere a questa domanda pensiamo ad esempio alle foto che vengono pubblicate su Instagram o su qualunque altro social network. Una persona impiegherebbe 10 anni anche solo per guardare tutte le foto che vengono caricate in un’ora, mentre un algoritmo è in grado di analizzarle in pochi secondi. La velocità è senza dubbio il vantaggio più importante dei sistemi di Visione Artificiale, ma non è il solo. A questa oggi si aggiungono anche le performance elevate, che in molti casi superano le capacità umane.
Sono queste le ragioni che spingono Amazon, Google, Facebook e Microsoft ad investire miliardi di dollari nella ricerca e nello sviluppo di nuovi prodotti di Computer Vision.
Di seguito analizziamo i 6 settori di mercato in cui la Computer Vision sta avendo maggiore impatto. Scopriamoli insieme.
1. Smart Retail
Le soluzioni di Visione Artificiale che destano maggiore scalpore sono nell’ambito del retail, un settore che si sta rapidamente trasformando in quello che è ormai conosciuto come Smart Retail.
Amazon ha aperto di recente Amazon Go, il primo punto vendita fisico senza casse né cassiere. Il cliente può entrare in negozio, prelevare i prodotti che gli interessano dagli scaffali e uscire senza fare la fila o svuotare il carrello.
Se ti stai chiedendo come sia possibile, la risposta alla tua domanda è proprio nella Computer Vision. Amazon Go ha un sistema di telecamere che acquisisce le immagini del negozio ed è in grado di determinare quali prodotti sono stati presi dagli scaffali e chi li ha prelevati.
Ma il leader del commercio elettronico non si è fermato qui e ha lanciato altri due prodotti che fanno largo uso della Visione Artificiale per il riconoscimento facciale.
Il primo è Amazon Echo Look, uno stilista virtuale personale che ti fotografa e gira un video mentre provi i vestiti, confronta gli outfit e ti suggerisce il migliore.
Il secondo è uno specchio smart che Amazon ha brevettato, un vero e proprio camerino virtuale che permette di provare i vestiti online prima di acquistarli.
Oltre ad essere impiegata nella realizzazione di sistemi che si rivolgono al cliente finale, la Computer Vision viene usata nel retail anche per evitare le frodi nei punti vendita.
StopLift ad esempio ha realizzato un sistema, chiamato ScanItAll, che identifica e tiene traccia dei prodotti non scansionati durante la procedura di acquisto. Grazie alla Visione Artificiale, ScanItAll previene gli errori o i comportamenti fraudolenti dei cassieri che non scansionano un prodotto di proposito per fare un favore a un amico o un parente.
2. Auto a guida autonoma
Sono più di 1,25 milioni le persone che muoiono ogni anno in incidenti stradali, la metà delle quali sono pedoni, ciclisti e motociclisti. Secondo l’OMS gli incidenti stradali diventeranno nel 2030 la settima causa di morte e si stima che circa il 20% degli incidenti stradali siano dovuti a stanchezza o distrazioni alla guida.
La Computer Vision sta aiutando le case automobilistiche a combattere questa calamità. Uno dei progetti più ambiziosi in ambito di sicurezza stradale è quello di Waymo, meglio noto come le auto a guida autonoma di Google.
Le automobili di Waymo sono equipaggiate con sensori e software che individuano pedoni, ciclisti, veicoli, cantieri stradali e altri oggetti con una visuale a 360° e un raggio d’azione che raggiunge i 300 metri di distanza.
Le auto a guida autonoma riescono a districarsi nel traffico rispettando il codice della strada ed evitando gli ostacoli. Ad esempio, quando un ciclista alza il braccio sinistro, il software capta il segnale e capisce che il ciclista si sta per spostare a sinistra per cambiare corsia o svoltare in un viale. L’auto può così rallentare e permettere al ciclista di passare in totale sicurezza.
Un’altra big company che sta sviluppando auto a guida autonoma è Tesla, che sostiene di aver già 3 modelli completamente funzionanti.
I veicoli di Tesla sono dotati di 8 videocamere che permettono una visuale a 360° nel raggio di 250 metri, una rete di sensori ad ultrasuoni per identificare la consistenza degli oggetti (es. acqua vs muro), e un radar che analizza le condizioni meteo.
Sia Waymo sia Tesla usano algoritmi di Visione Artificiale, in particolare le Deep Neural Networks, per guidare il veicolo attraverso cantieri stradali, dare precedenza ai mezzi di soccorso, lasciare spazio di manovra ad altre macchine che stanno parcheggiando, e fermarsi in caso un pedone stia attraversando la strada.
3. Diagnostica avanzata e telemedicina
La Computer Vision è sempre più usata per supportare i medici nella diagnosi delle malattie e nel monitoraggio delle condizioni di salute dei pazienti, così da poter intervenire tempestivamente in caso di pericolo immediato.
Gauss Surgical ha realizzato una soluzione per identificare le emorragie e valutare la perdita di sangue grazie ad algoritmi di Visione Artificiale. Il sistema di riconoscimento fornisce indicazioni ancor più precise dell’occhio di un medico esperto e viene già usato per assistere alcuni interventi chirurgici, ad esempio i parti cesarei.
Amazon Web Services (AWS) ha sviluppato DeepLens, una videocamera programmabile con algoritmi di Deep Learning che può essere utilizzata per sviluppare applicazioni in diversi settori di mercato. Un’applicazione basata su DeepLens è DermLens, una soluzione software che aiuta i pazienti nel monitoraggio di particolari condizioni della pelle come la psoriasi.
Un’altra interessante applicazione della Computer Vision in campo medico, poco costosa ed invasiva, è l’identificazione di problemi dell’apparato visivo, che consente di eseguire diagnosi sui pazienti in modo più rapido e sicuro.
4. Pratiche agricole avanzate
Gli agricoltori si servono di tecnologie sofisticate per identificare i sistemi di coltivazione più efficienti, incrementare il raccolto e ridurre i rifiuti e gli sprechi.
La Computer Vision è tra le tecnologie più usate per il monitoraggio delle coltivazioni. Ad esempio, SlantRange utilizza droni dotati di videocamere per esaminare i campi, valutare il rischio di infestazione, identificare la mancanza di acqua o nutrienti, e prevedere il momento ideale per la raccolta.
Un altro aspetto vitale per ogni azienda agricola è la valutazione dello stato di salute del bestiame. La Visione Artificiale e l’analisi predittiva delle immagini permettono di localizzare mucche, polli e maiali, valutare il loro fabbisogno di cibo e acqua, analizzare il loro comportamento e avvertire l’agricoltore nel caso venga rilevato qualsiasi problema.
5. Verifica autenticità dei documenti
La Visione Artificiale sta trovando applicazione anche nel settore bancario e finanziario. Mitek Systems ha sviluppato un sistema che usa il Machine Learning per la classificazione, l’estrazione di informazioni, e la verifica dell’autenticità di documenti quali passaporto, carta d’identità e patente di guida.
I clienti usano i loro dispositivi mobili per scattare una foto al proprio documento e lo inviano alla banca, dove un software di Computer Vision verifica l’autenticità del documento.
Il software è in grado di risolvere automaticamente difetti nell’immagine come deformazioni o assenza di luce. L’automazione del processo di verifica dell’identità consente di velocizzare le transazioni finanziarie e rimuovere gli errori umani.
6. Monitoraggio impianti e manutenzione predittiva
In ambito industriale i software di Computer Vision sono usati principalmente per due scopi: il monitoraggio di siti industriali come fabbriche o pozzi petroliferi, e l’identificazione di guasti nei macchinari.
Osprey Informatics ha sviluppato un sistema per il monitoraggio remoto dei pozzi petroliferi. Il sistema scatta una fotografia del sito petrolifero ogni 15 minuti, permette di scattare altre foto su richiesta e offre la possibilità di monitorare il sito in tempo reale tramite un sistema di videocamere.
La soluzione di Osprey consente di tagliare i costi del lavoro e di risparmiare tempo prezioso ottimizzando i processi di supervisione e monitoraggio.
Colossi dell’industria petrolchimica come Shell usano la Visione Artificiale, in combinazione con reti di sensori e sofisticati strumenti di monitoraggio, per prevedere i guasti dei macchinari e pianificare in anticipo gli interventi di manutenzione.
La manutenzione predittiva evita che la produzione si arresti a fronte di un guasto, consentendo un notevole risparmio in termini di tempo e costi.
Il mercato del futuro
Le soluzioni di Intelligenza Artificiale e Computer Vision sono già diffuse nei principali settori di mercato. Con la crescente digitalizzazione e lo sviluppo tecnologico l’utilizzo di software intelligenti potrà solo aumentare.