Tipi di applicazioni dell'apprendimento automatico nell'industria
Nel 1950, Alan Turing sviluppò il test di Turing per rispondere alla domanda “le macchine possono pensare?”. Da quel momento, l'apprendimento automatico è passato da semplice concetto a processo a cui si affidano alcune delle più importanti aziende al mondo.
L'apprendimento automatico è un campo che rientra nell'ambito dell' intelligenza artificiale (AI). In quest'area, i computer hanno la capacità di apprendere ed eseguire compiti senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Lo fanno imparando dall'esperienza, utilizzando algoritmi e scoprendo modelli e informazioni dai dati. Le macchine non richiedono più una programmazione per le attività ripetitive. Ora possono identificare e correggere in modo indipendente gli errori in un processo.
Molte applicazioni dell' apprendimento automatico si stanno rapidamente espandendo in diversi settori di attività. Infatti, il mercato dell'apprendimento automatico a livello mondiale è salito a oltre 150 miliardi di dollari statunitensi nel 2023 [1]. Le previsioni indicano che il mercato si espanderà a un ritmo costante per tutto il prossimo decennio. Si stima una crescita annua di circa 50 miliardi di dollari statunitensi.
Uno dei principali motivi del suo crescente utilizzo è la raccolta di Big Data da parte delle aziende allo scopo di ottenere informazioni preziose. L'apprendimento automatico è un modo efficiente per dare un senso a questi dati. Ad esempio, può essere utilizzato per analizzare i dati raccolti dai sensori sulle condizioni delle macchine nelle officine di produzione.
[2] Il mercato globale dell'apprendimento automatico è cresciuto di quasi il 120% nel 2023, compensando lo sconcertante calo del 46% nel 2022. Dopo questi anni turbolenti, si prevede che crescerà a un tasso costante pari a circa il 20% per la maggior parte del decennio fino al 2030.
Durante lo sviluppo e la crescita del mercato, emergeranno nuovi tipi di apprendimento automatico che consentiranno di esplorare nuove applicazioni. Tuttavia, molti esempi di applicazioni attuali dell'apprendimento automatico si collocano in due categorie: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato.
Cos'è l'apprendimento supervisionato?
Un tipo di apprendimento automatico ampiamente utilizzato è quello definito "apprendimento supervisionato". È comunemente impiegato in applicazioni che si basano su dati storici per creare modelli di addestramento per la previsione di eventi futuri. Ad esempio, determinare se una transazione con carta di credito sia fraudolenta o meno.
Si tratta di un tipo di apprendimento automatico che identifica dati in ingresso, dati in uscita e algoritmi di apprendimento utilizzando esempi etichettati. Per identificare i modelli, l'apprendimento supervisionato si avvale di metodi quali potenziamento del gradiente, classificazione, regressione e predizione. Utilizza quindi questi modelli per prevedere i valori delle etichette sui dati non etichettati.
Dove si utilizza l'apprendimento supervisionato?
Il processo di ricerca e sviluppo dei farmaci viene ora portato avanti con l'aiuto dell'apprendimento automatico. Ha diverse applicazioni, come la validazione del target, l'identificazione dei biomarcatori e l'analisi dei dati digitali sulla patologia negli studi clinici. L'apprendimento automatico è uno strumento potente che promuove processi decisionali guidati dai dati. Ha il potenziale per velocizzare il processo di scoperta e sviluppo dei farmaci migliorando al contempo le percentuali di successo.
[3] Nel 2023, si prevede che il mercato globale dell'AI nella scoperta dei farmaci raggiungerà circa 1,5 miliardi di dollari statunitensi. Tuttavia, nel corso del prossimo decennio, si prevede che il mercato aumenterà di quasi nove volte. Questa statistica mostra una proiezione dell'uso globale dell'AI nel mercato della scoperta dei farmaci dal 2023 al 2032.
Cos'è l'apprendimento non supervisionato?
L'altro tipo è l'apprendimento non supervisionato. A differenza dell'apprendimento supervisionato, l'apprendimento automatico non supervisionato può rivelarsi utile su serie di dati che non contengono dati storici. Al contrario, cerca modelli e strutture nei dati raccolti.
Le fabbriche utilizzano ora l'apprendimento automatico non supervisionato per la manutenzione predittiva. Le macchine hanno la capacità di apprendere i dati e gli algoritmi che causano guasti del sistema. Possono quindi utilizzare tali informazioni per identificare e risolvere in modo proattivo i problemi prima che si verifichino.
L'utilizzo dell'apprendimento automatico può aiutare i produttori a ridurre i tempi di inattività non pianificati. Prevedendo in anticipo i guasti, possono ordinare i pezzi di ricambio da un fornitore di apparecchiature di automazione. In questo modo si risparmia tempo e denaro.
Secondo un'indagine di Deloitte, l'uso delle tecnologie di apprendimento automatico nel settore manifatturiero è risultato in grado di ridurre drasticamente i tempi di fermo macchina non pianificati. Questa riduzione può variare dal 15 al 30%, con un conseguente risparmio del 30% sui costi di manutenzione.
Dove si utilizza l'apprendimento non supervisionato?
Se lavorate con set di dati enormi e complicati e l'etichettatura umana non è un'opzione, questo tipo di apprendimento automatico sarà fondamentale. L'apprendimento non supervisionato può trovare informazioni in dati che analisti umani potrebbero trascurare esaminandoli senza alcuna conoscenza preliminare.
Le tecniche comuni impiegate nell'apprendimento non supervisionato includono il clustering, l'apprendimento di regole di associazione e la riduzione della dimensionalità. Nel clustering, si raggruppano punti dati simili tra loro. Nell'apprendimento delle regole di associazione, invece, si cercano correlazioni tra variabili. La riduzione della dimensionalità semplifica i dati complessi riducendo il numero di caratteristiche e preservando le informazioni essenziali.
L'apprendimento non supervisionato trova impiego in molti campi diversi. Può migliorare la progettazione dei prodotti, prevedere i guasti e trovare nuovi materiali analizzando dati non etichettati. Può anche classificare i fornitori, prevedere la domanda, identificare le anomalie e ottimizzare le operazioni della catena di approvvigionamento.
Adottando un approccio basato sui dati, è possibile trovare connessioni e schemi in precedenza non visibili. Di conseguenza, ciò migliora i processi decisionali in generale, aumentando l'efficienza e riducendo i costi.
Le macchine, come Duplex di Google, sono progredite al punto da poter superare il test di Turing. A sua volta, questo dimostra che sono in grado di pensare in modo indipendente insieme agli esseri umani. I produttori possono utilizzare queste applicazioni di apprendimento automatico per migliorare i processi di manutenzione. Con l'aiuto di approfondimenti basati sui dati, possono prendere decisioni intelligenti in tempo reale.
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Citazioni:
[1] https://www.statista.com/forecasts/1449854/machine-learning-market-size-worldwide
[2] https://www.statista.com/forecasts/1449852/growth-of-machine-learning-market-worldwide
[3] https://www.statista.com/statistics/1428832/ai-drug-discovery-market-worldwide-forecast/
