IA e ingegneria: alcune applicazioni dell’intelligenza artificiale

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L’Intelligenza Artificiale (AI) ha assunto un ruolo sempre più importante nell’ingegneria e nelle sue branche specifiche. Questo successo è dovuto alle soluzioni avanzate che offre in molti settori e alle sue svariate applicazioni.

Infatti, dalla prima conferenza teorica sull’intelligenza artificiale tenuta nel 1956 a Dartmouth, nel giro di circa sessant’anni si è assistito ad un suo ingente utilizzo in tantissimi settori. Dunque, rappresenta un’opportunità di crescita per le aziende.

Intelligenza Artificiale, Machine Learning e automazione

L’intelligenza artificiale ha come fine quello di creare una tecnologia capace di dare a computer e macchine la possibilità di “pensare” come esseri umani, quindi imparando dai propri errori.

Gli algoritmi, infatti, permettono un apprendimento automatico: tramite la programmazione si simula il processo di ragionamento umano e l’autocorrezione. I sistemi di AI, per fare ciò, riescono a processare immense quantità di dati e possono così creare collegamenti e modelli predittivi.

Qual è la differenza con l’automazione? L’obiettivo dell’automazione è velocizzare e agevolare attività ripetitive o poco stimolanti per incrementare la produttività in generale e l’efficienza del risultato di un processo. Tutto ciò riducendo al minimo o eliminando l’intervento umano.

In sostanza, lo scopo dell’intelligenza artificiale è rendere le macchine abbastanza intelligenti da riprodurre l’intelligenza e il comportamento umano, mentre l’automazione mira a semplificare e accelerare i processi senza richiedere il coinvolgimento umano. Perciò l’AI può essere un facilitatore dei processi di automazione.

Ciò è possibile anche grazie al Machine Learning, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che genera sistemi di apprendimento o di miglioramento di performance in base ai dati che gli vengono forniti.

In un precedente articolo abbiamo illustrato i pro e contro dell’AI, ora analizzeremo alcuni esempi pratici.

Applicazioni pratiche dell’AI nell’ingegneria

Per comprendere pienamente cosa è in grado di fare e le sue potenzialità future, possiamo rivolgere lo sguardo ai campi in cui l’intelligenza artificiale è già utilizzata e portare alcuni esempi di applicazione dell’IA.

La troviamo nei chatbot usati per l’assistenza clienti di aziende e organizzazioni oppure nel settore medico per analizzare immagini e fornire supporto ai sanitari nel percorso diagnostico. O ancora nelle catene produttive industriali per migliorare le linee di produzione e ridurre i tempi morti. Ma vediamo la questione nel dettaglio.

Il binomio perfetto: ingegneria informatica e AI

Il campo più affine all’AI è ovviamente quello dell’ingegneria informatica. Come abbiamo evidenziato prima, l’intelligenza artificiale è difatti una disciplina informatica che, formulando teorie e metodologie di progettazione hardware e sviluppo software, ha dotato le macchine di alcune peculiarità tipicamente umane, come il ragionamento.

Le macchine diventano così in grado di imparare: tali sistemi intelligenti sono utilizzati anche per migliorare l’informatica stessa.

Nel mondo della programmazione esistono infatti dei tool basati sull’AI (come GitHub Copilot), addestrati su vasti quantitativi di codice, in grado di generare nuovo codice, sia completando linee di codice in parte già scritte sia creandole integralmente da zero. Questi sono strumenti che non rimpiazzano la figura del programmatore bensì permettono di diminuire i tempi di lavoro affidando alla tecnologia i compiti ripetitivi e basici.

Altri tool sono impiegati nell’ambito della cybersecurity per analizzare codici già scritti e individuare possibili vulnerabilità. Questa funzionalità è utile per limitare eventuali attacchi hacker o gravi difetti di sistemi già in uso.

Esistono infine anche i cosiddetti task manager che permettono di automatizzare i compiti grazie a dei prompt, ovvero dei comandi testuali, ad esempio per aggiornare un documento su Excel ogni qualvolta si verifichi una determinata condizione.

L’intelligenza artificiale nell’ingegneria civile

L’AI può avere importanti sbocchi anche nell’ingegneria civile e nell’ambito AEC (Architecture, Engineering and Construction) con tantissimi impieghi, per esempio in:

  • Progettazione, la costruzione di un’opera civile, qualsiasi essa sia, necessita di un’analisi e una pianificazione accurata. Gli strumenti che si basano sull’AI possono fornire aiuto ai progettisti nell’estrazione e successiva analisi dei dati utili alla progettazione, come quelli energetici, ambientali, dei materiali, ecc. Nella stessa fase le tecnologie di AI possono analizzare diverse alternative di progetto e generare piani di esecuzione con rischio basso. Senza dimenticare le simulazioni in realtà virtuale.
  • Analisi di costi e tempi, l’AI può supportare nella formulazione di budget estremamente accurati (basandosi sullo studio dei progetti precedenti), fornendo una stima precisa dei costi, e nella programmazione delle tempistiche del progetto.
  • Migliore gestione del processo di costruzione, esistono dei robot che usano l’intelligenza artificiale per muoversi autonomamente nei cantieri e acquisire immagini 3D. Questa attività può facilitare tanti lavori all’interno del cantiere: scavi, fondazioni, murature e costruzione di elementi architettonici complessi.
  • Facility Management, una volta concluso il progetto, i manager delle strutture possono impiegare l’AI per rilevare consumi energetici, performance degli impianti, interventi di manutenzione predittiva e perciò monitorare in modo più efficace tutti questi aspetti.
  • Controllo della salute strutturale, l’AI può anche monitorare lo stato dei progetti su larga scala tramite l’utilizzo di sensori high tech che immagazzinano informazioni e misurazioni periodiche. Si possono così elaborare strategie di sorveglianza che migliorano i livelli di efficienza e garantiscono edifici sicuri.

 AI nell’ingegneria biomedica e nella medicina

Esistono molte applicazioni pratiche dell’AI anche nel settore medico. L’ingegneria biomedica, infatti, sta beneficiando ampiamente delle tecnologie “intelligenti”.

I più importanti impieghi in ambito clinico dell’AI si trovano nei wearable devices (dispositivi indossabili) e nella diagnosi.

Alcuni esempi di diagnostica basata sull’intelligenza artificiale sono:

  • Il riconoscimento delle aritmie dai tracciati ECG, i ricercatori della Mayo Clinic negli USA, tramite l’uso di una rete neurale allenata con centinaia di migliaia di ECG, hanno dimostrato che è possibile riconoscere una fibrillazione atriale in pochissimi secondi di tracciato ECG standard;
  • L’individuazione di lesioni durante la colonscopia, attraverso un dispositivo endoscopico (GI Genius) che suggerisce all’operatore zone del colon che potrebbe aver trascurato, si diminuisce il rischio di possibile errore umano nel notare lesioni sospette e si migliora di conseguenza la precisione nella diagnosi del tumore al colon-retto;
  • La diagnosi rapida del glaucoma, una patologia seria della vista che può portare anche alla cecità. Il team di ricerca del Royal Melbourne Institute of Technology ha sviluppato un metodo basato sull’AI: attraverso un software vengono rilevati, in soli dieci secondi, piccolissimi mutamenti della pupilla quando è esposta a diverse luminosità. La scoperta permetterebbe una diagnosi precoce con un esame non invasivo.

AI e ingegneria meccanica

Anche il settore dell’ingegneria meccanica sfrutta già le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale. La cosiddetta Predictive Maintenance è l’applicazione più rappresentativa dell’AI nell’industria meccanica.

La classica manutenzione viene definita “reattiva” proprio perché è la reazione a un guasto che già si è verificato. Nella manutenzione predittiva invece gli interventi di riparazione e miglioramento sono effettuati nel momento giusto: non quando il guasto è già accaduto e nemmeno troppo presto, quando il pezzo potrebbe ancora durare diverso tempo, come invece accade nella manutenzione “preventiva”.

Questa forma di manutenzione si fonda sull’analisi di immense quantità di dati (big data) attraverso l’ausilio dell’AI. Tali dati sono esaminati e usati per fornire prognosi attendibili attraverso il Machine Learning.

Il mercato dell’Intelligenza Artificiale, come abbiamo visto sta crescendo, in particolare per le soluzioni dedicate all’analisi di dati e all’interpretazione del linguaggio.

Pur essendo complesso predire in modo preciso come l’IA influenzerà il futuro, è certo che avrà un ruolo fondamentale nello sviluppo e nell’adozione di nuove tecnologie.

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