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Come si porta l'intelligenza artificiale in azienda

Come si porta l’intelligenza artificiale in azienda

Spesso le aziende invocano intelligenza artificiale e machine learning come soluzioni per tutti i temi tecnologici. Ma per ottenere il massimo da questa tecnologia è necessario definire prima quali possano essere gli ambiti di un suo effettivo utilizzo.

L’intelligenza artificiale, infatti, non è una magia in grado di suggerire quale strategia seguire ma, se usata bene, è un potente strumento capace di migliorare processi esistenti e aprire nuovi business.

A sostenerlo è Patrizia Fruzzetti, Head of Sales di Fujitsu Italia, alla quale chiediamo che tipologia di clienti richiede oggi progetti di intelligenza artificiale.

Patrizia Fruzzetti, Head of Sales di Fujitsu ItaliaCosa vogliono le aziende

Generalmente, dice, i clienti hanno chiari i problemi di business che desiderano affrontare: quello di cui hanno bisogno è il supporto nel definire una strategia e nel progettare i processi necessari per implementarla. Dipende anche dal tipo di tecnologia di intelligenza artificiale che si sceglie di adottare.

Oggi, grazie al suo ampio potenziale di applicazione, il deep learning attraverso la image recognition è al centro dell’interesse di molte aziende.

Pensiamo al settore retail, dove l’aggiunta di uno strato di machine intelligence può effettivamente fare la differenza nella possibilità di prevenire casi di frode durante il processo di pagamento (ad esempio, riconoscere il fatto che un cliente scansiona un prodotto di basso valore al posto di un bene a più alto valore).

Ma pensiamo anche al mondo medicale per identificare anomalie attraverso la scansione di risonanze magnetiche, retine o di singole cellule.

O, ancora, al settore finance, dove il trend dell’intelligenza artificiale è stato da tempo implementato, ad esempio nelle banche retail, per sviluppare sistemi knowledge-based che andranno a sostituire le società assicurative.

Tecniche di implementazione

Ma qual è il passaggio più difficile nell’implementazione di un sistema di intelligenza artificiale? Tutte le applicazioni di intelligenza artificiale, spiega Fruzzetti, fanno leva sull’utilizzo di reti neurali per il machine learning, che di fatto significa applicare la statistica per assicurare una coerente applicazione degli stimoli: immagini, input vocali, data log.

La parte del processo più impegnativa e intensa è certamente quella del training, ovvero insegnare al sistema a riconoscere gli elementi da cui imparare. Nel momento in cui il sistema comincia a operare, necessita di infrastrutture di supporto minime. Gli utenti vanno aiutati a costruire reti neurali basate su infrastrutture IT, un passo fondamentale per lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale.

I progressi tecnologici

Che cosa ha fatto Fujitsu per indirizzare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale? In Giappone, dice Fruzzetti, Fujitsu ha fatto passi da gigante con RAIDEN (Riken AIp Deep learning Enviroment), un computer dedicato alla ricerca sull’intelligenza artificiale impiegato per la prima volta nel 2017 nel progetto dell’Advanced Intelligence Center (AIP CENTER) di RIKEN, dove risiede l’istituto di ricerca più grande del Giappone.

Fondato nel 1917, RIKEN è noto le ricerche di alto livello in diverse discipline scientifiche. Recentemente aggiornato, RAIDEN ha migliorato le sue prestazioni in modo significativo, passando da una performance di calcolo computazionale di 4 petaflops (PFLOPS) a 54 PFLOPS, posizionandolo tra i migliori sistemi di Intelligenza Artificiale in Giappone.

Il progetto è collegato anche allo sviluppo dell’High Performance Computing (HPC), che avrà una netta influenza sull’intelligenza artificiale. Nonostante questa sia una disciplina completamente diversa e che prevede applicazioni matematiche differenti, la piattaforma di base è la stessa.

Lo sviluppo dei progetti di intelligenza artificiale dipende anche dall’evoluzione di alcune tecnologie, non strettamente legate a Fujitsu. Intel, ad esempio, sta lavorando a una tecnologia che, introducendo un sistema di memoria non volatile sugli internal system buses, trasformerà le capacità di elaborazione portando a reti neurali più rapide, migliorando in maniera significativa le prestazioni del sistema, permettendo processi sincroni invece che asincroni.

Si attendono novità anche sul fronte della interconnect, una tecnologia che può rilasciare alto bandwidth e bassa latency direttamente dal nucleo di un processore. Questo permette una comunicazione con il processore, apre le porte a concetti come il memory distributed system che riguarderanno sia l’HPC sia le reti neurali. La conseguenza di questa innovazione è che la distribuzione di reti neurali su molteplici piattaforme porterà alla creazione di vaste reti di server economici

Infine, il concetto del software defined everything sta cambiando le piattaforme disponibili. Mentre un tempo si usava comprare la funzionalità come firewall, intrusion detection o switches as devices, ora possiamo comprare questo tipo di capacità come software che possono operare su spare server capacity. Questo ha già portato alla creazione di infrastrutture hyperconverged, e nel tempo contribuirà ai cambiamenti del software stack stesso. Anche la crescente disponibilità di software open source avrà un suo ruolo, in quanto piattaforma di sviluppo.

Il consiglio per il progetto di intelligenza artificiale

Che consiglio dà Fruzzetti a quei clienti che stanno valutando l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per sviluppare il proprio business?

Se c’è una cosa certa, dice è che la tecnologia continuerà a cambiare. Non ci sarà mai un momento giusto migliore di adesso. L’unico consiglio è che nello sviluppo di un progetto di intelligenza artificiale è bene verificare che gli standard utilizzati siano quelli supportati dalla propria industry di riferimento. Il rischio altrimenti è di sviluppare una soluzione proprietaria che non permette una sua evoluzione.

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