Come fa la telecamera di uno smartphone a riconoscerci? E le auto a guida autonoma come fanno ad individuare i pedoni? Oppure come fa un software ad analizzare con precisione una radiografia senza l’intervento di un medico?
La risposta è che dietro ognuno di questi scenari c’è una tecnologia altamente sofisticata che si chiama Computer Vision, uno degli ambiti più affascinanti, concreti e maggiormente ricercati dell’Intelligenza Artificiale che permette agli algoritmi di sviluppare la capacità di “vedere” il mondo.
Che cos’è la Computer Vision
La Computer Vision nasce negli anni Sessanta ed è un ramo dell’AI che si occupa di addestrare le macchine ad elaborare, analizzare e interpretare gli input come immagini e video in tempo reale. L’obiettivo della Computer Vision è rendere l’algoritmo capace di estrarre il significato della forma e quindi di riconoscere gli oggetti, rilevare i movimenti, identificare volti, leggere testi o misurare le distanze e così via.
Ovviamente una macchina non vede come un occhio umano, l’algoritmo parte da dati grezzi come pixel, colori e valori numerici. Attraverso il machine learning e deep learning, questi sistemi sono addestrati su enormi quantità di immagini per riconoscere gli schemi ricorrenti. Per esempio per identificare un gatto, un modello impara a individuare caratteristiche come orecchie appuntite, occhi e texture del pelo, associandole a una probabilità di appartenenza a una determinata categoria.
Come funziona la Computer Vision
Alla base della Computer Vision c’è l’apprendimento automatico dato dalle reti neurali convoluzionali (CNN), cioè quelle reti neurali che usano dati tridimensionali per le attività di classificazione delle immagini e il riconoscimento degli oggetti.
La prima fase è quella dell’addestramento, in cui il modello viene esposto a enormi quantità di immagini etichettate ed impara progressivamente ad associare determinati schemi visivi a determinate categorie. Una volta addestrato, il sistema è in grado di analizzare nuovi input e fare delle previsioni statistiche. Questo riconosce un oggetto gli assegna una probabilità, per esempio stabilisce che un’immagine contiene un gatto con un certo grado di probabilità.
È importante notare che l’accuratezza di una Computer Vision dipende fortemente dalla qualità del dataset con cui è stata allenata: se è incompleto, sbilanciato o errato, il modello imparerà schemi distorti e produrrà errori sistematici.
A cosa serve la Computer Vision
Oggi la Computer Vision viene sfruttata praticamente in qualsiasi ambito. Nel campo medico è sfruttata per analizzare le immagini diagnostiche (come radiografie, risonanze o biopsie) e supportare i medici nell’individuazione precoce di patologie anche potenzialmente gravi come tumori o anomalie. Nell’ambito industriale, la Computer Vision è alla base di sistemi di controllo qualità automatizzato per individuare difetti di produzione con una velocità superiore e con una costanza superiore rispetto a quella umana.
E ancora, la Computer Vision è la tecnologia che rende possibile la guida autonoma perché permette di rilevare pedoni, segnali stradali, veicoli e ostacoli in tempo reale. Le piattaforme di social media la usano per moderare automaticamente contenuti, riconoscere persone nelle foto e personalizzare il feed.
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