Il miglior uso dell’AI: Dove l’intelligenza artificiale è più utile?

L‘intelligenza artificiale si sta sviluppando giorno dopo giorno e sta aprendo la strada a molte opportunità in diversi campi. Stanno emergendo molti progetti di intelligenza artificiale che rappresentano interessanti aree di ricerca. Si tratta, ovviamente, di un elenco molto lungo di argomenti che riguardano, tra l’altro, l’elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision, la salute, la robotica e la medicina. Che siate sviluppatori di intelligenza artificiale maturi o semplicemente dei neofiti incuriositi, questi progetti di utilizzo dell’intelligenza artificiale vi permettono di vedere l’idea verso cui la tecnologia prenderà forma nel prossimo futuro.

Il miglior utilizzo dell’intelligenza artificiale

Rilevatore di e-mail spam

Il rilevatore di e-mail spam è un utilizzo molto pratico dell’intelligenza artificiale. Aiuta a scoprire la differenza tra le e-mail di spam e quelle reali. Algoritmi di apprendimento automatico come Naive Bayes o Support Vector Machines (SVM) entrano in gioco quando si costruisce il modello e si addestra il set di dati di e-mail etichettate come spam o non etichettate come spam. Ciò comporta l’estrazione di caratteristiche dalle e-mail, tra cui alcune parole chiave, la frequenza delle parole e, a volte, anche la formattazione delle e-mail, per poi addestrare un modello che metta in relazione tali caratteristiche con il contenuto dannoso.

Analisi del sentiment per le recensioni dei prodotti

L’analisi del sentiment delle recensioni dei prodotti consiste nell’esaminare i commenti che i clienti fanno sui prodotti e classificarli come positivi, negativi o neutrali. In questo utilizzo si apprende l’elaborazione dei dati testuali e la loro interpretazione. Inoltre, si potrà comprendere il comportamento dei consumatori e capire come funziona l’intelligenza artificiale nel mondo reale utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale e gli algoritmi di apprendimento automatico.

Riconoscimento delle cifre scritte a mano

Uno degli utilizzi principali della computer vision è il progetto di riconoscimento delle cifre scritte a mano, un contesto in cui si deve addestrare un modello di apprendimento automatico con lo scopo di riconoscere e classificare le cifre scritte a mano nelle foto. Normalmente, l’interpretazione dei dati visivi avviene tramite reti neurali, in particolare reti neurali convoluzionali, con il dataset MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database), un’ampia raccolta di immagini digitali annotate fatte a mano, a supporto di questa missione.

Questo, tuttavia, rimane un lavoro preliminare nell’ambito dell’elaborazione e della classificazione delle immagini. Il potenziale dell’intelligenza artificiale per quanto riguarda la digitalizzazione e l’automazione dell’inserimento dei dati potrebbe essere gigantesco, soprattutto nei settori in cui la necessità di digitalizzazione è acuta per i moduli e i controlli scritti a mano.

Previsione dei prezzi delle azioni

I progetti di previsione dei prezzi delle azioni utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per prevedere i valori delle azioni in base alle loro performance passate. Si può partire da un modello di regressione lineare, che aiuta a comprendere la relazione tra molti fattori e i prezzi delle azioni, facilitando così la gestione di modelli più complessi come LSTM (Long Short-Term Memory), per una maggiore precisione.

L’argomento riguarda i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale viene utilizzata nei mercati finanziari, con particolare attenzione alla preelaborazione dei dati, alla selezione delle caratteristiche e all’analisi delle serie temporali – passi fondamentali per la previsione degli indicatori economici e per la realizzazione di un investimento consapevole.

Modello di traduzione linguistica

È finalizzato allo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale che possa aiutare a tradurre qualsiasi testo scritto in una lingua in un’altra. Il processo prevede modelli sequenza-sequenza, meccanismi di attenzione ed elaborazione del linguaggio naturale attraverso la traduzione automatica.

In altre parole, la verità di questo lavoro è che l’intelligenza artificiale occupa un posto di primo piano rispetto alla rottura della barriera linguistica, in modo che la comunicazione e i contenuti fluiscano chiaramente da una lingua all’altra. Ciò diventa necessario quando si guarda al flusso di informazioni attraverso le frontiere e alla collaborazione internazionale.

Sistema di raccomandazione di film

Nel campo della raccomandazione di film, l’intelligenza artificiale può consigliare i film in base ai gusti e alla cronologia di visione. Ad esempio, si può beneficiare di un metodo di filtraggio collaborativo in grado di prevedere i potenziali interessi degli utenti sulla base dei dati di interazione tra utenti e articoli. Si tratta di una grande opportunità di apprendimento nei sistemi di raccomandazione, che sono elementi chiave nella maggior parte delle applicazioni online di oggi per aumentare il coinvolgimento degli utenti con suggerimenti di grande impatto.

Riconoscimento dei segnali stradali

Il riconoscimento dei segnali stradali implica letteralmente l’introduzione di iniziative con modelli di intelligenza artificiale per rilevare e classificare i segnali stradali in modo efficiente su filmati reali. Si tratta di uno degli utilizzi che riguardano l’imprevedibilità dei dati del mondo reale e implica approcci sofisticati di computer vision e machine learning. Il riconoscimento dei segnali stradali, quindi, è uno dei moduli chiave dei sistemi driverless e ADAS (Advanced Driver Assistance System), che guidano una serie di funzioni dell’intelligenza artificiale verso la sicurezza stradale e la navigazione.

Riassunto automatico del testo

Il riassunto automatico di un testo tramite l’elaborazione del linguaggio naturale genera un breve riassunto da testi lunghi, conservandone le informazioni più importanti e il significato. Il potenziale di questo progetto consiste nell’esaminare rapidamente una vasta mole di informazioni, come articoli di cronaca, documenti di ricerca e relazioni, attraverso la sintesi. Il sistema presenta riassunti coerenti e informativi, ovvero utilizza algoritmi che identificano le informazioni più importanti all’interno del testo, facendo risparmiare tempo e fatica all’utente.

Sistema di monitoraggio della salute

I sistemi di monitoraggio della salute basati sull’intelligenza artificiale raccolgono dati da dispositivi indossabili o da applicazioni mobili, tengono traccia delle informazioni, le analizzano e forniscono informazioni sulla salute, eventualmente avvertendo dei rischi per la salute. Il sistema è quindi in grado di tracciare i segni vitali, le attività fisiche e altri parametri di salute di un paziente per stabilire modelli e deviazioni che possono indicare rischi per la salute utilizzando approcci di apprendimento automatico. Questo sistema consentirà alle persone di monitorare la propria salute e di fornire dati molto preziosi ai fornitori di servizi sanitari, al fine di fornire assistenza ai pazienti.

Sistema di guida autonoma

Il sistema di guida autonoma è un concetto di intelligenza artificiale che consente la guida autonoma delle automobili e il loro movimento senza il coinvolgimento umano. I sistemi sono in grado di effettuare una valutazione dei dati sensoriali per combinare sensori, telecamere e algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per il rilevamento di percorsi di navigazione ottimali, barriere e segnaletica. Il problema intermedio sta nell’integrazione dei modelli di apprendimento automatico con l’elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale, mantenendo la massima attenzione alla sicurezza e al rispetto della normativa sul traffico. Si apre la prospettiva di eliminare l’errore umano dalla circolazione stradale e di mettere in discussione, a livello fondamentale, il nostro modo di concepire i trasporti e la mobilità.

In conclusione

A ogni passo, l’orizzonte è ricco di utilizzi innovativi e influenti che coprono un immenso spettro di campi: rilevamento dello spam, analisi del sentiment, guida autonoma e sistemi di monitoraggio della salute. Questo insieme di utilizzi può far emergere non solo la versatilità e la potenza dell’intelligenza artificiale, ma anche diventare l’inizio del viaggio verso l’apprendimento. Dal miglioramento dell’esperienza dell’utente con i sistemi di raccomandazione all’abbattimento delle barriere linguistiche con i modelli di traduzione, l’intelligenza artificiale è l’ingegno al lavoro.

Grazie a questi utilizzi potrete comprendere meglio l’intelligenza artificiale e, in effetti, sarete all’avanguardia del progresso tecnologico – tecnologie destinate a ridisegnare le industrie e a migliorare la vita. Il potenziale dell’intelligenza artificiale è così elevato che questi utilizzi lasciano solo intravedere cosa ci riserverà nei prossimi anni.