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DIGITAL MACHINE LEARNING 53 - ELETTRONICA OGGI 496 - SETTEMBRE 2021 a un computer attributi solitamente associati al modo di pro- cedere della mente umana. L’apprendimento automatico può essere definito, in modo più restrittivo, come una metodolo- gia che permette a un computer di apprendere e migliorare le proprie risposte lavorando con i dati, diversamente dagli esseri umani che progettano tutti gli aspetti di un programma o di una soluzione. Nel caso dell’apprendimento automatico vengono sviluppati algoritmi grazie ai quali il computer può apprendere facendo previsioni e verificando il loro livello di precisione. Nel comparto industriale, l’apprendimento automatico trova impiego in un gran numero di applicazioni, dalla manutenzio- ne preventiva all’ottimizzazione dell’efficienza dei processi, fino all’esecuzione di compiti semplici ma di primaria impor- tanza come la gestione degli ordini nel momento in cui è ne- cessario procedere alla sostituzione di pezzi e di materiali di consumo. Una macchina utensile, ad esempio, può avere parecchi sensori di temperatura e di vibrazioni. Un sistema ML può, tramite l’apprendimento imparare a riconoscere quando i dati provenienti da questi sensori indicano che un pezzo dell’apparecchiatura è usurato oppure non funziona regolarmente, per cui è prevedibile che a breve si possa veri- ficare un guasto. Per conseguire questo obiettivo è possibile aggiungere opportuni sensori alla macchina utensile o utiliz- zare nuove apparecchiature che già prevedono la presenza di tali sensori. Le attuali applicazioni dell’apprendimento automatico Di seguito uno sguardo ad alcune di queste applicazioni e una breve descrizione dell’attuale impiego dell’apprendi- mento automatico nel settore dell’automazione industriale: ) l 5 - vità di ispezione e di controllo qualità, dove un sistema ML N egli ultimi anni si sono sprecate le previsioni circa l’impatto dell’intelligenza artificiale (AI - Artificial Intelligence) e dell’apprendimento automatico (ML - Machine Learning) sulla vita e sulle abitudini delle persone. Si tratta, in ogni caso, di due tecnologie sempre più pervasi- ve, che secondo recenti studi di mercato dovrebbero genera- re un fatturato globale che toccherebbe l’incredibile cifra di 554 miliardi di dollari entro il 2024 . I settori manifatturiero e industriale non rappresentano certo un’eccezione e il binomio AI/ML è divenuto un elemento cru- ciale della trasformazione digitale dell’industria. I computer all’interno delle fabbriche non possono sicuramente essere considerati una nuova tendenza, vista la massiccia diffusione di PLC (Programmable Logic Controller) e di protocolli ampia- mente collaudati come SCADA. In ogni caso, il concetto di IIoT (Industrial Internet of Things) prevede la presenza di sensori sulle linee di produzione che generano una quantità sempre maggiore di dati. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico permettono di sfruttare tutte queste informazioni per apportare miglioramenti e incrementare l’efficienza, favo- rendo in tal modo la transizione verso Industry 4.0. Questo per quanto concerne aspettative e terminologia. In pratica è utile domandarsi in che modo i progettisti possono utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automati- co per ottenere vantaggi reali e misurabili e se la tecnologia sia sufficientemente matura da giustificarne un massiccio utilizzo all’interno di una fabbrica oppure se è ancora troppo presto. Innanzitutto è necessario fare chiarezza su un punto essen- ziale: apprendimento automatico e intelligenza artificiale non sono la stessa cosa. Anche se esistono parecchie definizioni, con il termine intelligenza artificiale si far generalmente rife- rimento a una vasta gamma di approcci finalizzati a conferire L’apprendimento automatico può essere una tecnologia particolarmente utile per le applicazioni industriali, in grado di migliorare la produzione e altri processi incrementando efficienza, scalabilità e produttività a fronte di un contenimento dei costi Mark Patrick Mouser Electronics Integrare l’apprendimento automatico nelle applicazioni industriali