{"id":30213,"date":"2020-01-28T21:05:58","date_gmt":"2020-01-28T20:05:58","guid":{"rendered":"https:\/\/esa.sinapps.info\/en\/new-network-remote-io-esaware-discover-all-features-3-2-2-2-4-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-2-3\/"},"modified":"2024-11-08T22:04:34","modified_gmt":"2024-11-08T21:04:34","slug":"new-network-remote-io-esaware-discover-all-features-3-2-2-2-4-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-2-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esa.sinapps.info\/it\/industria-e-ai-trend-intelligenza-artificiale-del-2020\/","title":{"rendered":"Industria e AI: Trend Intelligenza Artificiale del 2020"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column width=”1\/2″][vc_single_image image=”11437″ img_size=”full” el_class=”img-blog”][\/vc_column][vc_column width=”1\/2″][vc_column_text]Ancora nuovi orizzonti per l\u2019AI nell\u2019industria. Gli esperti del settore anticipano gi\u00e0 quelli che saranno i principali trend dell\u2019intelligenza artificiale<\/strong> nel 2020<\/strong>. E bench\u00e9 l\u2019anno sia appena iniziato, \u00e8 gi\u00e0 chiara l\u2019importanza di questa tecnologia nel settore manifatturiero e non solo. Infatti, secondo un recente report di PwC, entro il 2030 l’intelligenza artificiale arriver\u00e0 a contribuire fino a 15 trilioni di euro all’economia mondiale.<\/p>\n

Intelligenza artificiale: i trend pi\u00f9 attesi del 2020<\/h2>\n

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1. Crescente sintonia e convergenza con altre tecnologie<\/h3>\n

Come trend AI del 2020, l’intelligenza artificiale interagir\u00e0 e si combiner\u00e0 con altre tecnologie. Dalla blockchain<\/a> all\u2019analytics, fino alle soluzioni ERP, l\u2019obiettivo sar\u00e0 contribuire sempre di pi\u00f9 alla creazione di un sistema IIoT, cos\u00ec da rendere il flusso di lavoro pi\u00f9 efficiente e automatizzato.<\/p>\n

2. Maggiore efficienza e precisione delle reti neurali<\/h3>\n

Le architetture delle reti di neuroni artificiali che simulano il funzionamento dei neuroni all’interno di un sistema informatico continueranno a crescere in dimensioni e profondit\u00e0. Nel 2020 si attende un miglioramento progressivo, con la produzione di risultati sempre pi\u00f9 accurati. Inoltre, crescer\u00e0 anche l’efficienza delle reti neurali<\/strong>, sia dal punto di vista energetico che operativo.<\/p>\n

3. AI e manutenzione predittiva<\/h3>\n

L\u2019AI giocher\u00e0 un ruolo ancora pi\u00f9 decisivo nell\u2019attivit\u00e0 di manutenzione predittiva e nella sicurezza. Sar\u00e0 possibile sfruttare i modelli di intelligenza artificiale per individuare comportamenti anomali nell\u2019impianto di produzione, cos\u00ec da velocizzare la programmazione della manutenzione e la riparazione dei dispositivi prima che si verifichi l’errore, evitando tempi di inattivit\u00e0 o incidenti.<\/p>\n

4. Sviluppo automatizzato dell\u2019AI<\/h3>\n

\u201cAI per AI<\/strong>\u201d<\/em>: sar\u00e0 questo uno dei principali trend dell\u2019intelligenza artificiale del 2020. Ossia, l\u2019utilizzo dell\u2019AI per promuovere l\u2019automatizzazione delle fasi e dei processi coinvolti nella realizzazione e gestione delle soluzioni di intelligenza artificiale. Ma anche per aiutare a scalare tali soluzioni all\u2019interno dell\u2019azienda in modo pi\u00f9 esteso ed efficiente.<\/p>\n

5. Operazionalizzazione<\/h3>\n

Alcuni esperti ritengono che l\u2019AI possa diventare un vero e proprio sistema operativo<\/strong> per l’impresa. Nel 2020, questa tecnologia muover\u00e0 ulteriori passi nella conquista di questa sfida, con svolte importanti nello sviluppo delle infrastrutture necessarie per supportare l\u2019implementazione di questa soluzione.<\/p>\n

6. Minore \u201cfame\u201d di dati<\/h3>\n

Fino a oggi abbiamo visto algoritmi di intelligenza artificiale dipendenti da volumi di dati particolarmente elevati. Basandosi sull\u2019apprendimento profondo<\/strong>, queste tecnologie erano in grado di funzionare in modo accurato solo se formate e convalidate da enormi quantit\u00e0 di dati. Il ch\u00e9 imponeva una serie di limiti, tra cui la difficolt\u00e0 e il costo di ottenere l’accesso alle tipologie e quantit\u00e0 di dati necessari. Per questo i ricercatore puntano a sviluppare AI capaci di utilizzare metodologie di sintesi dei dati.<\/p>\n

Ad esempio, nell’industria automobilistica questo approccio render\u00e0 possibile ottenere informazioni sui conducenti in modo pi\u00f9 efficiente (per esempio analizzando un video). Il ch\u00e9 semplificher\u00e0 e ridurr\u00e0 i costi di sviluppo di nuove funzionalit\u00e0 avanzate di sicurezza e personalizzazione dell\u2019esperienza di guida.<\/p>\n

Scopri nuovi trend dell\u2019Industria Intelligente, come l\u2019Edge Computing<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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