La visione è uno dei sensi più complessi e affascinanti che gli esseri umani possiedono. Ce la facciamo a comprendere il mondo che ci circonda grazie a una complessa interazione di segnali tra i nostri occhi e il cervello. Ma cosa succede se volessimo insegnare a una macchina a “vedere” come noi? Qui entrano in gioco le reti neurali artificiose – l’architettura di calcolo ispirata dal cervello umano che sta rivoluzionando la visione artificiale.
La visione artificiale è un campo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo. I processi tipici includono il riconoscimento di oggetti, il tracciamento dei movimenti e la descrizione di contenuti visivi. È una tecnologia fondamentale nei più svariati campi: dalle auto a guida autonoma ai sistemi di sicurezza, dalla diagnosi medica automatizzata al controllo qualità in ambienti industriali.
Ma come fa una macchina a “apprendere” da immagini e video? La risposta è: attraverso le reti neurali. Una rete neurale è un modello computazionale composto da unità di elaborazione chiamate neuroni artificiali. Questi neuroni sono organizzati in strati e sono connessi tra loro in modo da poter trasmettere segnali. Quando processano dati visivi, queste reti si attivano rispondendo a specifici pattern e caratteristiche, come bordi, colori o texture.
Il cuore della formazione di una rete neurale è un processo chiamato “apprendimento supervisato”. In questo processo, si dà alla rete neurale un grande set di immagini con etichette che indicano cosa ciascuna immagine rappresenta. Durante la fase di allenamento, la rete neurale fa previsioni su nuove immagini. Se le sue previsioni sono sbagliate, la differenza tra la previsione e la vera etichetta (questo errore è detto “loss”) viene usata per aggiustare i pesi nelle connessioni neuronali, rendendo così la rete più precisa nel tempo.
Una delle architetture più influenti di reti neurali in visione artificiale è la rete neurale convoluzionale (CNN, Convolutional Neural Network). Una CNN imita il modo in cui l’occhio umano si focalizza su piccole porzioni di ciò che vediamo per poi costruire una comprensione dell’intera scena. Le CNN usano filtri che passano attraverso l’immagine per catturare queste parti, si chiamano convoluzioni. Ogni livello di una CNN può riconoscere parti sempre più complesse di un’immagine, dal rilevare semplici bordi a identificare oggetti specifici.
I filtri sono fondamentali per il processo di visione artificiale, perché permettono di ridurre il rumore e di rafforzare le caratteristiche importanti nelle immagini. Questo processo di filtraggio e rilevamento delle caratteristiche procede attraverso più layer, con ogni livello che estrae caratteristiche più astratte e complesse.
Un altro concetto chiave nella visione artificiale tramite reti neurali è il “pooling”. Esso riduce la dimensione spaziale dell’immagine (la risoluzione), mentre preserva le caratteristiche più importanti. Ciò non solo riduce il numero di parametri che la rete deve apprendere, rendendo il processo più efficiente, ma anche aumenta la robustezza della rete agli spostamenti e alle distorsioni nell’immagine.
Per funzionare efficacemente, una rete neurale necessita di enormi quantità di dati (immagini) e di potenza computazionale. Quindi, senza i miglioramenti recenti nei processori grafici (GPU) e senza l’accesso a grandi set di dati, il progresso della visione artificiale non sarebbe stato possibile al ritmo a cui lo stiamo osservando oggi.
In sintesi, la visione artificiale è uno degli esempi più lampanti di come le reti neurali possano essere utilizzate per emulare e migliorare le capacità umane. Essa si basa sull’apprendere da esempi, proprio come farebbe un bambino, ma a una velocità e una scala che sono al di fuori delle capacità umane. Mentre la tecnologia continua a progredire, ci si può aspettare che i sistemi di visione artificiale diventino sempre più sofisticati e diffusi in ogni aspetto della nostra vita quotidiana.
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