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EDA/SW/T&M VISION PROCESSING/AI Le sfide applicative dell’intelligenza artificiale e della visione La crescita e l’alto grado di sofisticazione di tali ap- plicazioni comportano alcune sfide. Tra queste, la ne- cessità di trattare risoluzioni più elevate, ricorrendo ad algoritmi che elaborano una mole superiore di frame utilizzando meno energia ma offrendo allo stesso tem- po prestazioni superiori. Mobile In questo mercato, l’uso delle immagini video sta cre- scendo. Con l’introduzione di ARKit di Apple e ARCo- re di Google su piattaforma Android, le applicazioni basate su AR/VR sono sempre più numerose. Tutte queste applicazioni possono offrire funzioni di localiz- zazione e mappatura simultanee basate sulla visione (SLAM) ricorrendo all’intelligenza artificiale embed- ded, assicurando all’utente un’esperienza unica anche su piattaforme mobili. Headset AR/VR Questi segmenti contemplano l’uso di headset AR/VR che possono essere sfruttati in applicazioni di video- giochi o di carattere commerciale. Con lo sviluppo di questo mercato, l’esigenza di migliorare l’esperienza utente rappresenta un aspetto sempre più critico. I re- quisiti di latenza degli headset AR/VR sono sempre più stringenti, il che impone ai processi associati alla visione e all’intelligenza artificiale delle specifiche di elaborazione sempre più elevate. Questi headset ri- chiedono che il dispositivo sia dotato delle capacità AI necessarie per il rilevamento e il riconoscimento di oggetti e gesti e per il tracciamento del movimento oculare. Sorveglianza Le telecamere di videosorveglianza stanno diventan- do più smart grazie a funzioni aggiuntive di intelligen- za artificiale per il riconoscimento di intrusi e di condi- zioni anomale. La maggior parte di queste telecamere Fig. 3 – Cucciolo con effetto bokeh sullo sfondo