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Lighting L’introduzione dell’intelligenza artificiale nella produ- zione industriale farà sì che le macchine non necessitino più di una programmazione speciale per svolgere i propri compiti. Invece, queste macchine avranno il potenziale per imparare dalle proprie esperienze. Questo concetto ha acquisito molto slancio negli ultimi anni grazie alla sua capacità di sfruttare l’enorme quantità di dati che possono essere generati come risultato di nuovi concetti industriali come l’Industrial Internet of Things (IIoT). Per essere com- petitive è fondamentale che le imprese sviluppino compe- tenze che possano aiutarle a sfruttare le opportunità della digitalizzazione. Queste applicazioni dell’intelligenza ar- tificiale variano a seconda dei diversi settori manifattu- rieri. Deep Learning nelle applicazioni di visione artificiale La visione artificiale si sta quindi evolvendo grazie ai pro- gressi nella visione artificiale e alle nuove tecnologie e prodotti. Ciò che prima era difficile o inesistente oggi può essere lo standard. E tutto questo si inserisce nel concetto di Industria 4.0. La visione artificiale è in grado di sosti- tuire l’uomo grazie alla sua capacità di vedere e anche di comprendere ciò che viene visto. Quando si considera la percezione sensoriale degli ogget- ti, spesso si raggiunge la percezione visiva, poiché circa il 95% delle informazioni viene acquisito attraverso questo canale sensoriale. Pertanto, nell’era odierna dell’infor- mazione, la sostituzione dell’uomo o l’integrazione dei sistemi di visione artificiale nel processo di produzione è abbastanza logica e per questo molto comune. Gli attuali sistemi moderni sono in grado di adattarsi ai rapidi cam- biamenti della produzione e consentono un elevato grado di versatilità. L’applicazione della visione artificiale è principalmen- te nel campo del controllo qualità, dove il fattore umano molto spesso fallisce o non è in grado di soddisfare i requi- siti di produttività o di precisione delle ispezioni eseguite. La visione artificiale è un elemento essenziale di un si- stema di automazione. Nessun altro aspetto della linea di produzione cattura più informazioni o è più prezioso nella valutazione dei prodotti e nel rilevamento dei difetti, non- ché nella raccolta di dati per guidare le operazioni e otti- mizzare la produttività dei robot e di altre apparecchiatu- re. A differenza dei semplici sensori, i sensori di visione generano grandi quantità di dati di immagine, aumentan- do la loro utilità negli ambienti dell’Industria 4.0. Con l’avanzamento delle capacità di analisi dei dati, i grandi volumi di dati, a cui si accede tramite apparecchia- ture di visione, verranno utilizzati per identificare e con- trassegnare i prodotti difettosi, comprenderne le carenze e consentire un intervento rapido ed efficace in uno stabi- limento di produzione dell’Industria 4.0. Una tendenza attuale nell’elaborazione delle immagini è l’uso di GPU (Graphics Processing Unit). Si tratta di unità di elaborazione costituite da migliaia di nuclei di calcolo re- lativamente semplici su un singolo chip. La loro architet- tura assomiglia a quella di una rete neurale. Ciò consente La visione artificiale è in grado di sostituire l’uomo grazie alla sua capacità di vedere e anche di comprendere ciò che viene visto EO LIGHTING - SETTEMBRE 2024 XXX