Lo stato dell'arte
Cosa è in grado di fare l'IA oggi?
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Quelli che seguono sono alcuni esempi di sistemi di intelligenza artificiale oggi esistenti. Non si tratta di magia o fantascienza, ma di scienza, ingegneria e matematica. Tratteremo separatamente l'applicazione alla creazione di nuovi contenuti usando l'.
, azienda di Alphabet, è una delle aziende leader nello sviluppo di veicoli a guida autonoma. L'obiettivo principale dell'azienda è creare auto completamente autonome che possano operare in sicurezza sulle strade pubbliche.
Waymo utilizza un sistema avanzato di IA, visione artificiale e machine learning per interpretare il traffico, prevedere il comportamento degli altri veicoli e prendere decisioni in tempo reale. Le tecnologie chiave includono:
Lidar (Light Detection and Ranging): un sistema di scansione laser 3D che mappa l'ambiente circostante.
Radar e telecamere ad alta risoluzione: per rilevare oggetti, segnali stradali e pedoni.
Reti neurali profonde: per interpretare e prevedere i movimenti degli altri utenti della strada.
Cartografia HD: mappe iper-dettagliate per consentire una navigazione precisa.
Waymo ha lanciato diversi progetti per testare e commercializzare i suoi veicoli autonomi:
Waymo One – Il servizio di robotaxi autonomi attivo in alcune città degli Stati Uniti, come Phoenix e San Francisco.
Waymo Via – Un progetto per l'automazione del trasporto merci con camion a guida autonoma.
L'IA viene impiegata nella manifattura avanzata, nell’assemblaggio automatizzato, nella gestione della logistica e nei magazzini autonomi.
Ad esempio sviluppa robot autonomi avanzati che utilizzano l'IA per la locomozione, la manipolazione e l'interazione con l'ambiente. I suoi robot sono impiegati in industria, logistica, sicurezza e ispezione.
I prodotti principali includono:
: robot quadrupede usato in industria, edilizia e sicurezza per l'ispezione autonoma di ambienti.
: robot progettato per la logistica e la gestione dei magazzini, capace di spostare pacchi in modo autonomo.
: robot umanoide con capacità avanzate di movimento, equilibrio e manipolazione.
L'IA sta rendendo la traduzione automatica sempre più precisa e accessibile, con applicazioni in ambiti come l'educazione, il turismo, il commercio e la diplomazia.
Viene usilizzata la traduzione automatica neurale (Neural Machine Translation), ovvero reti neurali profonde per comprendere il contesto e tradurre in modo più fluido e naturale. L'IA non traduce più parola per parola, ma analizza l'intera frase per coglierne il senso e la struttura.
Gli sviluppi futuri includono traduzioni più personalizzate, adattate al tono e allo stile dell’utente, e una maggiore integrazione con tecnologie di realtà aumentata e assistenti vocali.
Aziende come Amazon, Netflix e Spotify utilizzano l'apprendimento automatico per consigliare ciò che potrebbe piacervi in base alle vostre esperienze passate e a quelle di altri utenti simili a voi. Il campo dei sistemi di raccomandazione ha una lunga storia, ma sta cambiando rapidamente grazie a nuovi metodi di deep learning che analizzano i contenuti.
Anche il filtro dello spam può essere considerato una forma di (non) raccomandazione: le attuali tecniche di IA filtrano la quasi totalità di spam e i servizi di posta elettronica possono anche raccomandare i potenziali destinatari e il possibile testo di risposta.
Sistemi di IA rilevano minacce informatiche, anomalie di rete e prevengono attacchi in tempo reale.
Rilevamento proattivo: identifica minacce sconosciute prima che possano causare danni
Risposta automatizzata: limita gli effetti degli attacchi senza bisogno di intervento umano immediato
Adattabilità: l'IA impara e si adatta continuamente alle nuove minacce, migliorando nel tempo
Darktrace si rivolge a grandi aziende e istituzioni finanziarie, ospedali e infrastrutture sanitarie, pubblica amministrazione.
Algoritmi predittivi e trading ad alta frequenza analizzano dati di mercato per prendere decisioni di investimento in millisecondi.
L'azienda utilizza machine learning e analisi dei big data per ottimizzare la gestione del rischio nei mercati azionari, obbligazionari, dei derivati e delle criptovalute:
Trading ad Alta Frequenza (HFT) – L’IA analizza dati in tempo reale per eseguire operazioni in millisecondi
Market Making – Fornisce liquidità a borse e istituzioni finanziarie, ottimizzando i prezzi con algoritmi predittivi
Analisi dei mercati – Algoritmi identificano pattern e opportunità di trading che possono sfuggire agli investitori tradizionali
Gestione del rischio in tempo reale – Calcola esposizioni e rischi potenziali su larga scala per minimizzare perdite
Analisi del sentimento – Monitora news, social media e report finanziari per anticipare movimenti di mercato.
L’IA ottimizza i flussi di traffico e i trasporti pubblici, riducendo ingorghi e inquinamento.
Alcuni modi in cui PTV Group usa l’IA:
Utilizza IA e modelli predittivi per analizzare dati da sensori stradali, GPS e telecamere
Fornisce previsioni sul traffico con un anticipo fino a 60 minuti, aiutando le autorità a intervenire tempestivamente
Riproduce scenari di traffico in ambienti urbani e autostradali per testare nuovi piani di mobilità
Aiuta a valutare l'impatto di cambiamenti infrastrutturali, come nuove corsie o semafori intelligenti
Regola i tempi dei semafori in base ai flussi di traffico in tempo reale
Droni e sensori basati su IA monitorano coltivazioni, ottimizzano l’irrigazione e prevengono malattie delle piante.
Alcuni modi in cui Blue River Technology usa l’IA:
Utilizza telecamere e reti neurali per distinguere le piante infestanti dalle colture
Spruzza pesticidi solo sulle erbacce, riducendo l’uso di prodotti chimici
Analizza immagini delle piante per rilevare segni di malattie, stress idrico o carenze nutrizionali
Fornisce dati in tempo reale agli agricoltori per interventi più precisi e tempestivi
Sviluppo di trattori e macchinari autonomi che ottimizzano la semina, la concimazione e la raccolta
Il gioco è stata probabilmente la prima applicazione dell'IA, dato che molti giochi hanno regole precise e quindi codificabili facilmente in una macchina.
L'addestramento di IA senza dati derivati da esperti umani ha implicazioni significative per lo sviluppo di IA con capacità sovrumane, perché i dati degli esperti sono spesso costosi, inaffidabili o semplicemente non disponibili. Demis Hassabis, cofondatore e CEO di DeepMind, ha dichiarato che AlphaGo Zero era così potente perché "non era più vincolato dai limiti della conoscenza umana".
Quando in futuro gli storici guarderanno indietro alla nostra epoca cercando di identificare il primo barlume di una vera intelligenza artificiale, potrebbero trovarlo in una mossa ben precisa nel corso della seconda partita fra Lee Sedol e AlphaGo, giocata il 10 marzo 2016: la mossa 37. Maniac - Benjamín Labatut
L'IA analizza testi, video e audio per comprendere emozioni e opinioni, utile in psicologia, marketing e assistenza clienti.
Analizza micro-espressioni del viso in tempo reale per identificare emozioni come felicità, sorpresa, tristezza, rabbia o frustrazione
Utilizza milioni di immagini e video raccolti da diverse culture per migliorare l'accuratezza del modello
Usata da aziende per testare spot pubblicitari e valutare le reazioni emotive del pubblico
Migliora il targeting e la personalizzazione dei contenuti in base alle emozioni degli utenti
Rileva segni di sonnolenza o distrazione nei conducenti e avvisa in caso di rischio
Utilizzata in chatbot e assistenti vocali per riconoscere il tono della voce e adattare le risposte in base all’emozione dell’utente
Applicata in ambito sanitario per monitorare lo stato emotivo dei pazienti in telemedicina
L'IA ha un potere rivoluzionario nel campo della didattica e dell'apprendimento a tutti i livelli, con vantaggi quali un apprendimento più efficace, una maggiore inclusività e accessibilità, e un sostegno agli insegnanti.
I settori di applicazione includono:
Scuole e università
Formazione aziendale
Educazione online
Alcuni modi in cui Squirrel AI usa l’IA:
L’IA analizza il livello di conoscenza e il ritmo di apprendimento dello studente
Fornisce lezioni e esercizi su misura, e suggerisce materiali specifici per colmare le lacune
Basandosi sulle prestazioni passate, l’IA prevede quali argomenti potrebbero risultare difficili per lo studente
Ottimizza il percorso di studio per massimizzare il rendimento
Utilizza tecniche di gamification per rendere l’apprendimento più motivante
Fornisce feedback immediato e incoraggia gli studenti con obiettivi e premi
Gli algoritmi di intelligenza artificiale ora eguagliano o superano i medici esperti nella diagnosi di molte patologie, in particolare quando la diagnosi si basa su immagini. Ne sono un esempio il morbo di Alzheimer, il cancro metastatico, le malattie degli occhi e della pelle.
Le proteine sono catene di amminoacidi che si ripiegano in strutture tridimensionali specifiche, determinanti per la loro funzione. Capire come una proteina si piega è cruciale per comprendere malattie, progettare farmaci e creare nuove terapie.
Prima, la determinazione della struttura proteica richiedeva anni di esperimenti con cristallografia a raggi X o microscopia crioelettronica. AlphaFold lo fa in poche ore o minuti, accelerando enormemente la ricerca, facendo previsioni basate su enormi dataset di strutture proteiche note usando neti neurali profonde.
Nel CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction) 2020, un’importante competizione scientifica, AlphaFold ha superato di gran lunga qualsiasi altro metodo predittivo, raggiungendo un'accuratezza vicina ai metodi sperimentali.
Demis Hassabis e John M. Jumper hanno vinto il premio Nobel per la Chimica nel 2024 per il loro contributo a AlphaFold.
Per esempio, è è una azienda tedesca che dal 2017 offre un servizio di traduzione basato sull'IA. Oltre alla traduzione, permette anche il miglioramento della scrittura a partire da un testo.
Ad esempio, è una delle aziende leader nell'uso dell'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica. Fondata nel 2013 da esperti di cybersecurity e matematici dell'Università di Cambridge, Darktrace utilizza IA avanzata per rilevare, prevenire e rispondere alle minacce informatiche in tempo reale.
Ad esempio è una delle principali aziende di trading algoritmico e market making al mondo. Fondata nel 2002 da Ken Griffin, è una divisione separata da Citadel (il famoso hedge fund) e si concentra sulla fornitura di liquidità ai mercati finanziari globali.
è un'azienda tedesca specializzata nell'uso dell'intelligenza artificiale per la pianificazione della mobilità e la gestione del traffico. Fondata nel 1979, sviluppa software avanzati per simulare e ottimizzare il flusso del traffico urbano, contribuendo a ridurre congestione, inquinamento e tempi di percorrenza.
è una delle aziende più innovative nell’uso dell’intelligenza artificiale per l’agricoltura di precisione. Sviluppa tecnologie basate su IA per ottimizzare l’uso di pesticidi, fertilizzanti e risorse idriche, riducendo sprechi e migliorando la resa delle colture.
è stato un sistema esperto di gioco degli scacchi eseguito su un supercomputer IBM appositamente costruito. Nel 1997 è stato il primo computer a vincere una partita, e il primo a vincere un match, contro un campione del mondo in carica sotto regolare controllo del tempo. Si trattava di un sistema esperto all'avanguardia, basato su regole e variabili definite e messe a punto da maestri di scacchi e scienziati informatici.
è una IA che gioca al gioco da tavolo Go, sviluppato dalla DeepMind Technologies di Londra, una società acquisita da Google. Dopo essersi ritirato dalle competizioni, AlphaGo è stato sostituito da una versione ancora più potente, nota come , completamente autodidatta, ovvero che non necessita di imparare dalle partite umane. AlphaGo Zero è stato poi generalizzato in un programma noto come , che è in grado di giocare altri giochi, tra cui scacchi e shogi (scacchi giapponesi).
AlphaZero è stato a sua volta sorpassato da un programma noto come che impara giocando da solo senza che gli vengano insegnate le regole del gioco (le desume giocando). Gioca a go, scacchi, shogi e a una serie standard di giochi Atari.
è un’azienda leader nello sviluppo di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale per il riconoscimento delle emozioni e l’analisi del sentiment. Fondata nel 2009 come spin-off del MIT Media Lab, Affectiva utilizza il deep learning e la computer vision per analizzare le espressioni facciali, il tono della voce e altri segnali biometrici per comprendere lo stato emotivo delle persone.
è un'azienda leader nel settore dell'educazione basata sull'intelligenza artificiale. Fondata in Cina nel 2014, sviluppa sistemi di adaptive learning, ovvero piattaforme di apprendimento personalizzato che adattano i contenuti educativi in base alle esigenze e alle capacità di ogni studente.
Ad esempio, è un'azienda specializzata nell'uso dell'intelligenza artificiale per l'analisi delle immagini mediche, come radiografie, TAC e risonanze magnetiche. Il suo software sfrutta l'IA per individuare segni precoci di malattie come tumori, fratture ossee, patologie polmonari e cardiache, migliorando la precisione diagnostica e riducendo i tempi di analisi per i radiologi.
è un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind (azienda di Google) che prevede la struttura tridimensionale delle proteine a partire dalla loro sequenza di amminoacidi. Questo è stato uno dei problemi più complessi della biologia per decenni e la sua risoluzione ha avuto un impatto enorme in campi come la ricerca medica, la biotecnologia e la farmacologia.
è un'organizzazione no-profit globale che si muove nell'intersezione tra cambiamento climatico e apprendimento automatico. Secondo questa organizzazione, l'IA ha notevoli opportunità di accelerare l'azione per il clima attraverso applicazioni come la previsione della produzione di energia solare, l'ottimizzazione dei sistemi di riscaldamento e raffreddamento degli edifici, l'individuazione della deforestazione dalle immagini satellitari.
si occupa di promuovere l'applicazione della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale per accelerare l'azione sul cambiamento climatico. A loro avviso, l'IA è una tecnologia importante che, se impiegata in modo responsabile e intelligente, può accelerare la transizione verso un mondo a zero emissioni e resiliente al clima.
Entrambe le organizzazioni hanno collaborato in un sul sostegno alle applicazioni dell'IA nella mitigazione e nell'adattamento ai cambiamenti climatici.