EMB95

EMBEDDED 95 • FEBBRAIO • 2025 62 • L’IA generativa costruisce una soluzione basata su fatti noti che non assomigliano all’originale. Crea nuove forme e combinazioni di fatti La maggior parte di queste tendenze sono legate alle tecnologie di intelligenza artificiale e alle tecnologie di apprendimento automatico. Altri, come le piattafor- me cloud e Data Fabric utilizzano queste tecnologie indirettamente e si stanno evolvendo insieme ad altre tendenze. Per analizzare la situazione delle tecnologie di Computer Vision, è importante considerare il nu- mero di brevetti in questo campo. Negli ultimi anni, il numero di brevetti è aumentato significativamente. La ricerca Computer Vision fornisce oltre 130 mila risulta- ti. Dal 2016, nell’arco di tre anni si è verificato un note- vole aumento del numero di sviluppi. Nel periodo della pandemia COVID 19, l’emergenza sanitaria ha spinto le aziende a sviluppare tecnologie per la produzione di medicine e nuovi vaccini con conseguente incremento del numero di brevetti. In figura 2 viene mostrata una telecamera per visione artificiale. Aree di ricerca più comuni Reti neurali artificiali generative: sviluppo ed elabo- razione di immagini, video, sovrapposizione di immagi- ni, movimenti. Tra i nuovi algoritmi è inclusa la genera- zione di immagini tramite grafici. La segmentazione e rilevamento delle immagini stati- che hanno determinato risultati eccellenti. Una nuova ricerca sta cercando di risolvere non solo il problema della generazione, ma anche la generazione secondo i dati parametrici. Tuttavia, i compiti di navigazione nel- lo spazio di un oggetto o di un’immagine tridimensio- nale devono ancora essere risolti. Inoltre, i programmi popolari stanno completando l’eliminazione di singoli elementi di immagini e video. Per esempio, uno speciale programma consente di eseguire l’inpaint guidato: l’u- tente può completare una parte del volto di un soggetto nell’area cancellata dell’immagine e ottenere un’imma- gine ripristinata a seconda dell’immagine. Adobe com- bina due GAN (Generative Adversarial Network): si tratta di un metodo di traduzione delle miniature basato su GAN interattivo che aiuta gli utenti inesperti a crea- re immagini di oggetti semplici. L’utente inizia con uno schizzo selezionando la categoria dell’oggetto desidera- to. La rete raccomanda il suo probabile completamento e mostra l’immagine sintetizzata corrispondente. L’utente esegue un tratto di input e la rete del generato- re di moduli fornisce i completamenti multipli del mo- dulo in base alla classe selezionata. Il generatore prende uno dei completamenti della forma e crea un’immagine realistica. La libreria KalidoKit tiene traccia del viso e delle mani della persona generando movimenti di ani- mazione di un oggetto. Sono stati sviluppati sistemi di sorveglianza e ricer- ca visiva insieme ad algoritmi per l’identificazione e il riconoscimento di gesti, movimenti, algoritmi per la classificazione e categorizzazione dei dati, automatizza- zione dell’etichettatura dei dati, controllo del flusso di lavoro delle annotazioni e identificazione di problemi di qualità dei dati, tracciamento visivo degli oggetti, inter- facciamento 3D per l’annotazione e la segmentazione semantica dei dati. La categoria separata è il riconosci- mento ottico dei caratteri (OCR). Vengono utilizzate va- rietà di algoritmi matematici, come la correlazione sta- tistica, il tracciamento esterno, il raffinamento dell’area, la morfologia matematica, i metodi di trasformazione e così via. Una quantità significativa di brevetti è dedicata alla Robotic Process Automation, visione artificiale nei sistemi di navigazione chirurgica, dispositivi per il tracciamento o la guida di strumenti chirurgici . Tali lavori sono dedicati al controllo dell’introduzione e/o manipolazione di strumenti medici, dispositivi di trattamento robotico e protesi. Allo stesso tempo, relativamente all’intelligenza artifi- ciale, vengono studiati i temi della traiettoria del movi- mento dei dispositivi, ad esempio, nella diagnosi o nel trattamento delle vie respiratorie, coordinamento e sin- cronizzazione tra bracci robotici nelle operazioni chi- rurgiche. Ci sono anche lavori sulla valutazione e selezione per impianti di classificazione e selezione. I software e gli al- goritmi di computer vision e machine learning possono valutare e ordinare le piante in base alle categorie de- Fig. 2 – Telecamera per visione artificiale SOFTWARE | COMPUTER VISION