Demistificando il nucleo dell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico o ML è il sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente di formare algoritmi sui dati riconoscendo i modelli e prendendo decisioni basate su di esso. A differenza della programmazione tradizionale, in cui il codice è scritto nella macchina, i sistemi ML imparano dall'esperienza e migliorano nel tempo sviluppando i modelli giusti. È uno degli aspetti di ML che rende gli algoritmi incredibilmente potenti e uniformi in diverse aree. L'obiettivo dell'apprendimento automatico (ML) è produrre un output in base ai dati dati. Attraverso un rilevamento di pattern nei dati, questa tecnica dell'apprendimento automatico offre il sistema di apprendere continuamente e migliorare da solo, a differenza del software tradizionale che ricevono regole fisse per ogni situazione.

ML può essere utilizzato in vari settori come l'assistenza sanitaria, la finanza, i trasporti e la vendita al dettaglio. Nei veicoli autonomi, l'apprendimento automatico viene utilizzato per il trasporto, nella vendita al dettaglio, sta guidando l'esperienza del cliente, l'ottimizzazione dell'inventario e i prezzi. Nell'assistenza sanitaria, viene utilizzato per l'analisi delle immagini mediche, l'analisi predittiva o la scoperta di farmaci. Nel campo della finanza, alimenta gli algoritmi per il punteggio del credito, il rilevamento delle frodi e il trading automatizzato.

Sviluppo storico

La storia dell'apprendimento automatico è caratterizzata da una rapida crescita e periodi di crescita più lenti. L'apprendimento automatico è progredito dai sistemi di base basati su regole alle metodologie statistiche di apprendimento e apprendimento profondo. Il primo algoritmo è stato progettato per trovare modelli e costruire fondamenta per la ricerca e la teoria della rete neurale futura è perceptron. L'apprendimento automatico è stato ispirato e si basa sulla teoria statistica e sulla matematica. Costruito sui primi lavori nel campo delle statistiche e della probabilità e l'ottimizzazione (miglioramento incrementale) ha consentito i successivi progressi nell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale sono stati trasformati dalla creazione di modelli basati su trasformi come GPT-3 (trasformatore pre-addestrato generativo). Una varietà di applicazioni, tra cui la generazione di testo e il completamento del codice, sono state rese possibili dall'ampio pre-allenamento di questi modelli su enormi set di dati.

1950 -anni '80

Il concetto di apprendimento automatico risale ai primi anni '50, con pionieri come Alan Turing e John McCarthy che gettano le basi dell'IA. Inoltre, Frank Rosenblatt ha creato The Perceptron, la prima rete neurale sotto forma di un primo modello in cui potrebbe "imparare" per essere in grado di classificare gli input. I primi algoritmi, come la regressione lineare e il percetron, furono sviluppati negli anni '60 e '70. Gli anni '80 hanno visto l'avvento delle reti neurali, con l'algoritmo di backpropagation che consente alle reti di apprendere in modo più efficiente.

Fu negli anni '80 quando Geoffrey Hinton sviluppò l'idea di reti neurali che non sarebbero state possibili senza importanti scoperte di ML.

Osservazioni degli anni '90 al 2010

Gli anni '90 hanno introdotto modelli più sofisticati, come macchine vettoriali di supporto (SVM) e foreste casuali. Questi si sono comportati meglio degli algoritmi precedenti in numerosi compiti, guadagnando popolarità negli anni '90. I set di dati di grandi dimensioni e l'aumento della capacità di elaborazione (a causa di unità di elaborazione grafica o GPU) sono stati i principali driver di questa esplosione, consentendo la formazione di modelli molto più grandi e più precisi. Il successo di Alexnet, una profonda rete neurale che ha vinto la competizione ImageNet del 2012 abbassando notevolmente i tassi di errore nella categorizzazione delle immagini, ha segnato una svolta cruciale. Deep Learning, che prevede la formazione di reti neurali con molti livelli, ha guadagnato trazione negli anni 2000.

2010 ad oggi

Gli 2010 hanno segnato l'ascesa di modelli basati su trasformi come GPT, che hanno rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale. Nel 2012, Deep Learning ha raggiunto una svolta con il successo di Alexnet nella competizione ImageNet, migliorando significativamente le attività di riconoscimento delle immagini. Oggi, ML è al centro delle innovazioni in sistemi autonomi, intelligenza artificiale e molto altro. Assistenti vocali come Siri e Alexa, motori di raccomandazione come Netflix e Spotify e persino auto a guida autonoma come Tesla sono solo alcuni esempi di come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale siano ora incorporate in molte sfaccettature della vita quotidiana. I progetti di apprendimento profondo ora rappresentano il 70% della ricerca ML a livello globale.

Una moltitudine di settori tra cui robotica, assistenza sanitaria e finanza ora dipende ampiamente dalla tecnologia di apprendimento automatico. I progressi incessanti nelle capacità computazionali combinate con l'ampliamento dell'accesso ai dati crea opportunità senza precedenti per l'innovazione futura ed esplorazione scientifica. L'apprendimento automatico funziona come una componente critica per il progresso tecnologico guidando i progressi nell'intelligenza artificiale generativa, nei sistemi autonomi e nell'elaborazione del linguaggio naturale. Secondo i rapporti di Fortune Business Insights, il mercato dell'apprendimento automatico dovrebbe crescere da 21 miliardi di dollari nel 2021 a 209 miliardi di dollari entro il 2029, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 38,8%.

Innovazioni emergenti e direzioni future

AI generativo

L'intelligenza artificiale generativa è un sottogruppo di apprendimento automatico inteso a creare nuovi contenuti, come immagini, testo, musica e persino video, basato su alcuni set di dati. Tra i modelli AI generativi ci sono GPT-3 di Openai per la generazione di testo coerente e contestualmente rilevante e DALL · E, che converte i prompt testuali in immagini. Questa tecnologia sta cambiando i paradigmi per vari settori, tra cui intrattenimento, marketing e generazione di contenuti, dando alle macchine il potere di aiutare a svolgere compiti precedentemente considerati l'unico dominio dell'uomo. Secondo le stime di Fortune Business Insights, si prevede che l'IA generativa raggiungerà 967,65 miliardi di dollari entro il 2032.

Per scoprire la distribuzione sottostante dei dati, la formazione di modelli generativi si basa su enormi set di dati, ad esempio un modello generativo addestrato su centinaia di dipinti creerebbe nuovi dipinti originali basati sulla composizione, schemi di colore, tecniche di pennello e stile che ha appreso. Dopo la formazione, i modelli generativi sono in grado di produrre contenuti completamente originali. Ciò potrebbe contenere immagini, testi, musica o persino film che sono unici a sé stanti ma assomigliano da vicino al materiale originale su cui sono stati addestrati.

L'intelligenza artificiale generativa ha anche trasformato il settore sanitario. Ad esempio, utilizza modelli basati sull'intelligenza artificiale per creare immagini mediche sintetiche per la formazione e l'aumento dei dati proteggendo al contempo la privacy dei pazienti dalla divulgazione. Nel settore dell'intrattenimento, l'IA crea nuovi effetti speciali per gli occhi e le orecchie o addirittura aiuta a scrivere script.

La disinformazione, i problemi di proprietà intellettuale e le creazioni DeepFake rappresentano una grande preoccupazione. La proliferazione dell'intelligenza artificiale generativa ha lasciato domande difficili da risolvere, il più grande delle quali è un regolamento rigoroso per l'uso responsabile.

Edge AI e tinyml

Edge AI indica l'esecuzione di algoritmi di apprendimento automatico direttamente su dispositivi locali tra cui smartphone, sensori IoT e dispositivi indossabili invece di dipendere dall'elaborazione del server cloud. Numerosi vantaggi emergono da questo approccio come una riduzione della latenza insieme a una ridotta spese di larghezza di banda e da una migliore privacy da allora, le informazioni sensibili rimangono locali senza alcuna elaborazione esterna del server.

TinyMl rappresenta un ramo distinto di Edge AI che si concentra sull'implementazione di modelli di apprendimento automatico su dispositivi estremamente piccoli con risorse limitate. Gli algoritmi di TinyML ottengono un'efficienza eccezionale perché questi dispositivi in ​​genere possiedono capacità di elaborazione limitate insieme a risorse limitate di memoria e energia. La tecnologia TinyMl trova l'applicazione nella manutenzione predittiva delle macchine industriali, nonché nel monitoraggio della salute tramite dispositivi indossabili e sistemi di automazione delle case intelligenti. Secondo eBay 2025, si prevede che il 75% dei dati aziendali verrà elaborato al limite, evidenziando la crescente importanza di questa tendenza.

AI Governance ed Ethics

L'apprendimento automatico sta diventando più incorporato nella vita quotidiana delle persone, rendendo facile le preoccupazioni sulle sue implicazioni etiche da intensificare. Questioni di distorsione algoritmica, privacy dei dati e trasparenza portano domande sulla governance dei sistemi ML. Ci sono quadri per l'intelligenza artificiale etica e varie organizzazioni e diversi governi in tutto il mondo hanno presentato linee guida per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale vengano utilizzati in modo equo e responsabile. Fortune Business Insights afferma che entro il 2026 l'integrazione della gestione dei rischi di intelligenza artificiale migliorerà i risultati organizzativi del 75%.

Ad esempio, l'Unione europea ha sviluppato la legge sull'intelligenza artificiale e e che cerca di regolare applicazioni di intelligenza artificiale ad alto rischio come il riconoscimento facciale e la sorveglianza biometrica per garantire che siano sicuri e trasparenti nel rispetto dei diritti fondamentali. Allo stesso modo, gli Stati Uniti hanno sviluppato le proprie linee guida etiche dell'intelligenza artificiale, mentre aziende come Google e Microsoft investono nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti e imparziali.

Prospettiva regionale: adozione, sfide e progressi nell'apprendimento automatico

America del Nord

Il Nord America rimane un leader globale nell'adozione delle tecnologie di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale. Gli Stati Uniti rappresentano il 40% degli investimenti globali di intelligenza artificiale. Il paese ospita importanti giganti tecnologici come Google, Microsoft e Apple, che continuano a spingere i confini della ricerca e dello sviluppo dell'apprendimento automatico. La Silicon Valley, in particolare, ha visto un aumento degli investimenti relativi ad AI e ML, con particolare attenzione al calcolo quantistico, ai sistemi autonomi e all'intelligenza artificiale generativa. I Neurips (Conference on Neural Information Processing Systems), la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) e la Conferenza internazionale sull'apprendimento automatico sono alcune delle principali conferenze che si svolgono in Nord America. Queste conferenze aiutano le persone famose a livello globale a ottenere e condividere informazioni su nuove invenzioni o scoperte.

Il Canada si distingue anche in termini di ricerca AI, con città come Toronto e Montreal che diventano hub per l'innovazione dell'intelligenza artificiale. Il governo canadese ha supportato attivamente l'IA attraverso iniziative come la strategia di intelligenza artificiale pan-canadese, che mira a rafforzare la ricerca sull'intelligenza artificiale e garantire pratiche etiche di intelligenza artificiale.

Molti importanti contributi sia dell'industria che del mondo accademico, l'apprendimento automatico possono essere visti come una delle principali fonti di avanzamento tecnologico e crescita in Nord America. L'area ospita alcune delle principali istituzioni accademiche, strutture di ricerca e aziende tecnologiche che stanno influenzando la direzione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Il Nord America probabilmente continuerà a essere uno dei principali continenti quando si tratta di crescita dell'apprendimento automatico, ma ci sono alcuni problemi come etica, talento e regolamenti che dovranno essere affrontati per ottenere più successo.

Europa

L'Europa ha adottato un approccio unico all'IA, concentrandosi fortemente sulla regolamentazione e garantendo che l'IA sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile e trasparente. L'Unione europea ha presentato la legge sull'intelligenza artificiale dell'UE, che è il primo quadro giuridico per la regolazione dell'IA, concentrandosi su applicazioni di intelligenza artificiale ad alto rischio, come l'identificazione biometrica e l'infrastruttura critica. La Germania ha guidato la ricerca e lo sviluppo dell'IA, in particolare nel campo dell'automazione industriale. Forti istituzioni accademiche, startup creative, società tecnologiche consolidate e sforzi governativi hanno contribuito all'ascesa dell'Europa alla rilievo nel settore.
I laboratori di ricerca AI sono stati istituiti in tutta Europa da numerose imprese tecnologiche e istituti di ricerca. Ci sono operazioni di ricerca considerevoli gestite da aziende come Facebook AI Research (Fair) e DeepMind (ora parte di Google). Il laboratorio europeo per l'apprendimento e i sistemi intelligenti (Ellis), che unisce i migliori ricercatori di ML da tutta l'Europa, è un esempio di una rete di ricerca AI regionale. La Conferenza europea sull'apprendimento automatico e i principi e la pratica della scoperta della conoscenza nei database (ECML PKDD), l'IA per un buon vertice globale e l'AILIGHT europea sono solo alcune delle significative conferenze e concorsi e concorsi di intelligenza artificiale che si svolgono in Europa. Questi incontri forniscono forum per il networking, la risoluzione dei problemi e la condivisione della ricerca.

L'iniziativa tedesca dell'industria 4.0 integra l'IA nella produzione per migliorare la produttività, ridurre i rifiuti e migliorare la qualità del prodotto. Nel frattempo, il Regno Unito ospita alcune delle principali istituzioni di ricerca AI del mondo, come DeepMind e l'Università di Cambridge. A causa di vari programmi governativi condotti, organizzazioni accademiche e imprese commerciali, l'apprendimento automatico in Europa è in aumento e in espansione. L'Europa ha una posizione distinta nel campo dell'intelligenza artificiale, destreggiarsi innovativa con un'enfasi sulla moralità e sui quadri legali. L'Europa sta lavorando per creare un ecosistema di intelligenza artificiale responsabile e sostenibile per un solido sviluppo futuro e innovazione nell'apprendimento automatico.

Asia Pacifico

L'Asia del Pacifico è una regione in rapida crescita per AI e ML, con la Cina che ha aperto la strada all'adozione dell'IA. La regione sta assistendo a un aumento dell'uso dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, a causa della quantità di investimenti effettuati nelle nuove innovazioni, nelle istituzioni e nei luoghi di lavoro già stabiliti da parte del governo. La regione è posizionata come attore chiave nell'ecosistema di apprendimento automatico globale a causa della sua enfasi sull'intelligenza artificiale in settori tra cui assistenza sanitaria, finanza, produzione ed e-commerce, nonché il suo crescente uso dell'IA nelle iniziative di Smart City. Anche se l'Asia del Pacifico deve affrontare alcune sfide man mano che si verificano nuove scoperte e invenzioni, la regione è abbastanza tecnologicamente avanzata.

La Cina è diventata una centrale elettrica globale nell'innovazione dell'IA, presentando oltre il 60% dei brevetti legati all'IA a livello globale. Il paese ha fissato obiettivi ambiziosi per diventare leader mondiale nell'IA entro il 2030 investendo pesantemente nella ricerca e nello sviluppo dell'IA. La regolamentazione dell'intelligenza artificiale e la garanzia del corretto utilizzo dell'apprendimento automatico sono ancora in varie nazioni del Pacifico asiatico. La Cina ha pubblicato standard per l'uso sicuro e responsabile delle tecnologie di intelligenza artificiale, mentre nazioni come Singapore e il Giappone si stanno concentrando sullo sviluppo di quadri per l'utilizzo etico dell'intelligenza artificiale, la protezione dei dati e la privacy.

L'India, d'altra parte, si è concentrata su servizi di intelligenza artificiale a basso costo e ricerca, sfruttando la sua forza lavoro tecnologica forte per guidare l'adozione dell'IA in settori come l'assistenza sanitaria, l'istruzione e l'agricoltura. Con l'introduzione di molte aziende e istituzioni accademiche incentrate sulla tecnologia AI, l'India sta rapidamente diventando un centro per l'innovazione nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico. In settori tra cui finanza, assistenza sanitaria e servizi IT, aziende come Infosys, Tata Consultancy Services (TCS) e Wipro stanno guidando l'uso di AI e ML. La ricerca sull'apprendimento automatico è guidata dalle diverse strutture di ricerca dell'IA in India, tra cui l'Indian Institute of Technology (IIT) e l'Indian Institute of Science (IISC).

Medio Oriente e Africa

In Medio Oriente, l'adozione dell'IA sta aumentando rapidamente in settori come fintech, petrolio e gas e assistenza sanitaria. Paesi come gli Emirati Arabi Uniti e l'Arabia Saudita stanno investendo pesantemente nell'intelligenza artificiale per guidare i loro piani di diversificazione economica. Gli Emirati Arabi Uniti, ad esempio, hanno nominato un ministro dell'intelligenza artificiale per guidare la strategia AI del paese. Secondo le stime di Fortune Business Insights, si prevede che il mercato per il Medio Oriente e l'Ai Ai aumenteranno a un CAGR del 29,7% entro il 2028.

Il governo svolge un ruolo importante nello sviluppo e nella crescita tecnologica dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, ad esempio investimenti in auto senza conducente, città intelligenti basate sull'intelligenza artificiale e servizi basati sull'intelligenza artificiale per una serie di settori. Iniziative come Dubai AI e Smart Dubai, che utilizzano tecnologie di apprendimento automatico per migliorare le operazioni municipali, l'assistenza sanitaria, i trasporti e la governance, sono state utilizzate in modo specifico a Dubai.

Promuovere la diversificazione economica e il miglioramento dei servizi pubblici in una varietà di settori, tra cui finanza, energia, città intelligenti e assistenza sanitaria con l'aiuto dell'apprendimento automatico rende la regione una potenza in aumento in tutto il mondo. Indipendentemente da alcuni problemi relativi alla protezione dei dati, ostacoli in corso con talento ed etica, la regione ha ancora fatto il suo posto in questo mondo tecnologicamente guidato. Ciò ha aperto le porte per una maggiore espansione e innovazione nel prossimo futuro per AI e ML in vari settori privati ​​e pubblici.

La crescente rivoluzione digitale del Continente sta portando a una rapida crescita dell'apprendimento automatico (ML) e un affascinante campo in Africa. La mancanza di risorse, le lacune nell'infrastruttura e la domanda di lavoratori più qualificati non hanno fermato la crescita delle tecnologie di apprendimento automatico e intelligenza artificiale (AI) e stanno ancora guadagnando popolarità e finanziamenti. A causa di molte collaborazioni internazionali, diversi programmi condotti dal governo e la crescita delle aziende, l'Africa si sta stabilendo come un attore notevole nelle scene globali di AI e Machine Learning. In Africa, l'adozione dell'IA è ancora nelle sue prime fasi, ma esiste un potenziale significativo di crescita. L'intelligenza artificiale viene utilizzata nell'assistenza sanitaria per migliorare l'accuratezza diagnostica e in agricoltura per ottimizzare le pratiche agricole.

Progressi tecnologici e sviluppi nell'apprendimento automatico

Calcolo quantistico

Il calcolo quantistico promette di rivoluzionare ML risolvendo i problemi che sono attualmente al di fuori della portata dei computer convenzionali. Le macchine quantistiche utilizzano i qubit, che possono esistere in più stati contemporaneamente, consentendo loro di eseguire determinati tipi di calcoli esponenzialmente più veloci. Le applicazioni ML per il calcolo quantistico includono problemi di ottimizzazione, scoperta di farmaci e crittografia. Perché il calcolo quantistico consente un'elaborazione più rapida, una migliore ottimizzazione e capacità di apprendimento migliorate, presentando interessanti opportunità per il futuro dell'apprendimento automatico. Ma prima che l'apprendimento automatico quantistico possa essere ampiamente utilizzato, ci sono ancora molti ostacoli algoritmici e tecnici da superare. Il nesso tra l'apprendimento automatico e il calcolo quantistico si sta rapidamente sviluppando, il che ha il potenziale per trasformare completamente una vasta gamma di settori, tra cui assistenza sanitaria, bancaria e logistica. La continua ricerca e sviluppo continuerà sicuramente a guidare l'innovazione.

Nel 2023, gli investimenti globali nella tecnologia quantistica hanno raggiunto 1,9 miliardi di dollari, con giganti tecnologici come IBM, Google e Microsoft che hanno fatto passi da gigante nello sviluppo di computer quantistici. Sebbene il calcolo quantistico sia ancora agli inizi, ha un potenziale immenso per accelerare gli algoritmi di apprendimento automatico e creare nuove soluzioni ML.

Apprendimento federato

L'apprendimento federato è una tecnologia emergente che consente a più dispositivi decentralizzati di collaborare nella formazione di un modello di apprendimento automatico senza condividere i propri dati. Questo approccio è particolarmente utile in settori come l'assistenza sanitaria e la finanza, in cui i problemi di privacy sono fondamentali. L'apprendimento federato consente di addestrare i modelli ML su dati residenti su vari dispositivi, come smartphone o sensori IoT mantenendo la privacy di tali dati.
Un server centrale riceve dati da più fonti e li utilizza per addestrare il modello in una tecnica standard di apprendimento automatico. Tuttavia, la procedura di formazione è dispersa tra diversi dispositivi (o "clienti") nell'apprendimento federato. Questi clienti, che includono computer, smartphone e dispositivi Internet of Things, formano un modello locale utilizzando i propri dati e quindi inviano solo gli aggiornamenti del modello (come pesi o gradienti) a un server centrale. Il modello globale viene quindi migliorato dal server dopo aver combinato questi aggiornamenti.

Entro il 2024, si prevede che oltre il 40% dei sistemi sanitari adotterà l'apprendimento federato, in quanto consente loro di sfruttare i dati dei pazienti da più fonti senza violare le leggi sulla privacy.

Calcolo neuromorfico

Il calcolo neuromorfico mira a imitare la struttura e la funzione del cervello umano per creare modelli ML più efficienti e potenti. I chip neuromorfi sono progettati per elaborare le informazioni in un modo che assomiglia al funzionamento dei neuroni biologici, consentendo loro di eseguire compiti ML con maggiore efficienza energetica. Questa tecnologia è ancora nelle prime fasi, ma ha il potenziale per rivoluzionare campi come robotica, sistemi autonomi e analisi in tempo reale. Il mercato del calcolo neuromorfico dovrebbe crescere a 8,58 miliardi di USD entro il 2032, poiché più aziende investono nello sviluppo di tecnologie di ispirazione cerebrale.

Il calcolo neuromorfico rappresenta un salto significativo nel modo in cui le macchine elaborano le informazioni imitando l'architettura del cervello. Il suo potenziale per rivoluzionare l'intelligenza artificiale, la robotica e le neuroscienze, combinate con la sua efficienza energetica e la capacità di gestire una complessa elaborazione in tempo reale, lo rende un'area promettente di ricerca e sviluppo. Sebbene affronti sfide in hardware, software e scalabilità, il calcolo neuromorfo potrebbe diventare una tecnologia di base nel futuro dei sistemi intelligenti.

AI AUT e NO-CODE

 Le piattaforme AUTOML (Automated Machine Learning) sono progettate per automatizzare il processo di selezione, formazione e messa a punto dei modelli di apprendimento automatico. Queste piattaforme mirano a rendere ML accessibile ai non esperti, consentendo alle persone con poca o nessuna esperienza di codifica per costruire e distribuire modelli di apprendimento automatico. L'ascesa di piattaforme AI senza codice, che consentono agli utenti di creare applicazioni di intelligenza artificiale attraverso semplici interfacce di trascinamento di trascinamento, democratizza ulteriormente la tecnologia. Si prevede che il mercato AI senza codice raggiungerà 45 miliardi di dollari entro il 2028, poiché più aziende cercano di adottare soluzioni di intelligenza artificiale senza bisogno di una profonda competenza tecnica.

Applicazioni industriali

Assistenza sanitaria

L'apprendimento automatico sta svolgendo un ruolo trasformativo nell'assistenza sanitaria consentendo il rilevamento delle malattie precedenti, personalizzando i trattamenti e migliorando i risultati dei pazienti. Gli algoritmi ML sono usati nell'analisi delle immagini mediche per rilevare condizioni come il cancro e in genomica per scoprire nuovi farmaci e trattamenti. Inoltre, l'analisi predittiva alimentata da modelli ML può aiutare gli operatori sanitari a prevedere focolai di malattie e ottimizzare i piani di trattamento. Secondo Fortune Business Insights, il mercato dell'intelligenza artificiale sanitario dovrebbe raggiungere 102 miliardi di dollari entro il 2028.

• Analisi predittiva per i risultati dei pazienti:L'apprendimento automatico aiuta a valutare la storia medica di un paziente che a sua volta aiuta i medici a fare scelte più informate rispetto a quale condizione è stata diagnosticata.
• Scoperta di droghe: L'apprendimento automatico aiuta anche a creare farmaci, prevedendo il tipo di composto che sarà utile come terapie. L'intelligenza artificiale è stata utilizzata da aziende come DeepMind per prevedere il pieghevole delle proteine, che ha conseguenze per la creazione di nuovi farmaci.
• Imaging medico: Le immagini mediche (raggi X, risonanza magnetica, scansioni TC) vengono analizzate utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per trovare anomalie e malattie come polmonite e cancro. Ad esempio, i radiologi possono rilevare tumori con l'aiuto di sistemi come l'IA di Google Health per lo screening del cancro al seno.

Finanza

Nella finanza, l'apprendimento automatico sta rivoluzionando il rilevamento delle frodi, il punteggio del credito e il trading algoritmico. Gli algoritmi ML possono analizzare grandi volumi di transazioni finanziarie per rilevare attività fraudolente in tempo reale. Valutano anche il rischio di credito in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali, consentendo ai finanziatori di prendere decisioni migliori. Il trading algoritmico utilizza ML per analizzare i dati di mercato ed eseguire operazioni in momenti ottimali. L'intelligenza artificiale potrebbe generare 1 trilione di dollari all'anno per il settore bancario entro il 2030.

• Rilevamento delle frodi: Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per rilevare qualsiasi tipo di attività insolite che si verificano online relative alle transazioni di dati. L'apprendimento automatico è utilizzato da sistemi come il sistema di rilevamento delle frodi di PayPal per valutare il rischio di transazione in tempo reale.
• Creazione di credito:La valutazione della merito creditizia di un mutuatario viene effettuata mediante l'apprendimento automatico attraverso l'esame di dati finanziari passati e altri modelli comportamentali, da parte delle banche. FICO, ad esempio, fornisce strumenti di punteggio di credito basati sull'intelligenza artificiale che migliorano le scelte di prestito.
• Assistenza clienti: Machine Learning ha reso più facile per i clienti in quanto vi sono diversi chatbot e assistenti virtuali che offrono un servizio clienti 24 ore su 24. L'Assistente virtuale basato sull'intelligenza artificiale Erica di Bank of America assiste i clienti con transazioni, informazioni sul conto e guida finanziaria.

Vedere al dettaglio

Nella vendita al dettaglio, l'apprendimento automatico aiuta le aziende a migliorare l'esperienza del cliente attraverso la personalizzazione, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento. La personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale aumenta le entrate al dettaglio fino al 15%. Gli algoritmi ML analizzano il comportamento dei clienti per offrire raccomandazioni personalizzate, mentre la previsione della domanda aiuta i rivenditori a ottimizzare la gestione delle inventari e ridurre i rifiuti.

• Sistemi di raccomandazione: Per aumentare i prodotti di coinvolgimento e di vendita da parte dei clienti, gli algoritmi ML vengono utilizzati da rivenditori come Amazon, Netflix e Spotify per creare prodotti, film e raccomandazioni musicali basate sul comportamento e le preferenze dell'utente.
• Analisi del sentimento del cliente: I rivenditori utilizzano l'apprendimento automatico (ML) per esaminare commenti, post sui social media e recensioni dei clienti per determinare come si sente il pubblico in generale sui loro beni e servizi. Questo aiuta nello sviluppo del prodotto e nel marketing.
• Previsione della domanda: Le aziende possono ottimizzare gli inventari e ridurre al minimo il sovrasforming o gli stock utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la domanda futura del prodotto. ML è utilizzato da aziende come Walmart e Target per ottimizzare le loro catene di approvvigionamento.

Produzione e trasporto

L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato nella produzione per manutenzione predittiva, controllo di qualità e ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Nel trasporto, ML alimenta i veicoli autonomi, consentendo a auto a guida autonoma e camion di navigare in sicurezza. Inoltre, ML ottimizza i percorsi e gli orari per le aziende logistiche, riducendo i costi e migliorando l'efficienza. Si prevede che il mercato dei veicoli autonomi raggiungerà 556 miliardi di dollari entro il 2028, come i rapporti suggeriti da Fortune Business Insights.

• Manutenzione predittiva: Le aziende possono eseguire la manutenzione prima che si verifichi una rottura utilizzando i modelli di apprendimento automatico per esaminare i dati del sensore dalle macchine e prevedono quando è probabile che un pezzo di attrezzatura si rompa. Questo metodo viene utilizzato da General Electric (GE) per tenere d'occhio e mantenere macchinari industriali.
• Controllo di qualità: Per rilevare eventuali problemi di qualità durante la produzione e mantenere standard elevati, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono impiegati per esaminare i difetti dei prodotti in tempo reale. Per l'ispezione visiva e il rilevamento dei difetti nei processi di produzione, aziende come Siemens impiegano l'apprendimento automatico.

Sfide nell'apprendimento automatico dell'adozione

L'adozione dell'apprendimento automatico è piena di difficoltà, che vanno da quelle tecniche che coinvolgono la complessità dei dati e dei modelli ai dilemmi morali e legali. Tuttavia, queste difficoltà possono essere superate con un'attenta preparazione, infrastrutture e investimenti di talenti e un'enfasi su questioni morali. Le organizzazioni che superano con successo questi ostacoli saranno in una posizione forte per realizzare il pieno potenziale della tecnologia di apprendimento automatico mentre si sviluppa e diventano più ampiamente disponibili.

Qualità dei dati e pregiudizi

Una delle maggiori sfide nell'adozione di ML è garantire che i dati utilizzati per formare modelli siano di alta qualità. La scarsa qualità dei dati può portare a previsioni imprecise, che possono avere gravi conseguenze, in particolare in settori come l'assistenza sanitaria e la finanza. È stato riferito che le organizzazioni di costo della qualità dei dati sono di 12,9 milioni di dollari all'anno. Un altro problema è il pregiudizio algoritmico, in cui i modelli ML perpetuano inavvertitamente pregiudizi esistenti nei dati, portando a risultati ingiusti o discriminatori.

Costi computazionali e impatto ambientale

La formazione di modelli ML su larga scala richiede un potere computazionale significativo, che può essere costoso e faticoso per l'ambiente. Il consumo di energia associato alla formazione di grandi modelli come GPT-3 ha sollevato preoccupazioni sull'impatto ambientale dell'IA. Trovare modi per ridurre i costi computazionali di ML mantenendo l'accuratezza è una sfida chiave.

Carenza di professionisti qualificati

C'è una carenza globale di professionisti qualificati nel campo di ML, che ha creato una barriera per molte organizzazioni che desiderano adottare la tecnologia. Questo divario di competenze è particolarmente evidente nelle economie emergenti, in cui l'accesso all'istruzione e alle risorse può essere limitato. Oltre il 40% delle organizzazioni globali ha riportato un divario di competenze AI.

Futuro dell'apprendimento automatico: opportunità e progressi tecnologici

Con i progressi in diversi settori previsti, l'apprendimento automatico ha un futuro luminoso. ML continuerà a rimodellare e reinventare le industrie e la vita quotidiana, dalla migliore privacy e personalizzazione alla creazione di quadri etici e alla possibilità di un'intelligenza artificiale. Sarà fondamentale concentrarsi sullo sviluppo responsabile delle tecnologie ML mentre avanzano, assicurandosi di ridurre al minimo i rischi e i pregiudizi pur beneficiando la società. L'intelligenza artificiale, il calcolo quantistico, i metodi di conservazione della privacy e l'innovazione incentrata sull'uomo probabilmente si combinerà nei prossimi dieci anni, cambiando il volto dei progressi tecnologici.

Convergenza con tecnologie emergenti

Il futuro dell'apprendimento automatico sta nella sua convergenza con altre tecnologie emergenti, tra cui calcolo quantistico, blockchain e AR/VR. Il calcolo quantistico potrebbe consentire miglioramenti esponenziali nella velocità e nell'efficienza dei modelli ML, mentre la tecnologia blockchain potrebbe fornire piattaforme decentralizzate e sicure di condivisione dei dati per la formazione di modelli di intelligenza artificiale.

Inclusività globale

L'apprendimento automatico dovrebbe vedere una maggiore adozione nelle regioni emergenti. L'Africa e l'Asia meridionale, in particolare, sperimenteranno una crescita significativa nelle applicazioni di intelligenza artificiale, in particolare in settori come l'agricoltura, l'assistenza sanitaria e l'istruzione. Entro il 2030, si prevede che oltre il 70% dell'innovazione di intelligenza artificiale emergerà dall'Asia del Pacifico.

Visione per gli ecosistemi ML

Il futuro dell'apprendimento automatico sarà modellato da un focus su sostenibilità, equità e scalabilità. Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano etici e trasparenti sarà essenziale poiché la tecnologia continua a evolversi.