La visione artificiale, nel contesto dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML), è un campo multidisciplinare che si occupa dell'acquisizione, elaborazione, analisi e interpretazione di immagini o video digitali per consentire alle macchine di imitare le tecniche di visione umana ed eseguire operazioni sui dati visivi, che portano a una comprensione intelligente e a capacità decisionali. Questa tecnologia avanzata è stata oggetto di approfondite attività di ricerca e sviluppo negli ultimi decenni, dando vita ad algoritmi, modelli e strutture innovativi che facilitano un'ampia gamma di applicazioni nel mondo reale, come la robotica, l'imaging medico, i veicoli autonomi, la sicurezza e la sorveglianza. , riconoscimento facciale, interazione uomo-computer (HCI) e altro ancora.
Uno dei componenti principali della visione artificiale è l'elaborazione delle immagini, che prevede la trasformazione di un'immagine attraverso varie tecniche algoritmiche per migliorare o estrarre caratteristiche essenziali. Le operazioni comuni di preelaborazione delle immagini includono la riduzione del rumore, l'equalizzazione dell'istogramma, la soglia, la segmentazione e il rilevamento dei bordi. Queste operazioni vengono generalmente eseguite utilizzando funzioni matematiche, nuclei convoluzionali o modelli probabilistici per elaborare l'immagine di input e derivare da essa informazioni o osservazioni significative.
L’apprendimento automatico gioca un ruolo fondamentale nella visione artificiale, poiché fornisce agli algoritmi la capacità di apprendere e fare previsioni sulla base dei dati forniti. L’apprendimento supervisionato e non supervisionato, così come il deep learning, sono le principali tecniche ML impiegate in questo campo. L'apprendimento supervisionato prevede l'addestramento di algoritmi con set di dati etichettati, mentre gli algoritmi di apprendimento non supervisionato vengono forniti con un set di dati senza etichetta per scoprire modelli o strutture all'interno dei dati. Il Deep Learning, d’altro canto, sfrutta le reti neurali artificiali, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN), per analizzare set di dati di grandi dimensioni e apprendere automaticamente caratteristiche, facendo infine previsioni o decisioni basate sui dati di input.
Negli ultimi anni, i progressi nel deep learning e la disponibilità di set di dati di immagini su larga scala, come ImageNet, hanno migliorato significativamente la precisione e le prestazioni dei modelli di visione artificiale, consentendo una nuova era di applicazioni e servizi. Il riconoscimento degli oggetti, il rilevamento degli oggetti, la segmentazione semantica, i sottotitoli delle immagini, il trasferimento di stili e le reti generative avversarie (GAN) sono alcuni esempi di popolari tecniche di visione artificiale basate sul deep learning. Queste tecniche hanno consentito innovazioni rivoluzionarie in campi come i sistemi autonomi, la realtà aumentata, la realtà virtuale, l’automazione industriale, la sanità, l’e-commerce e le città intelligenti.
Una delle maggiori sfide nell’implementazione dei modelli di visione artificiale risiede nella complessità di set di dati estremamente diversificati e di grandi dimensioni. La necessità di un'annotazione ed etichettatura accurata dei dati, nonché le risorse computazionali necessarie per l'addestramento delle reti neurali profonde, sono alcuni dei fattori limitanti nello sviluppo di sistemi di visione artificiale efficaci. Sono stati introdotti diversi modelli pre-addestrati, come ResNet, VGG, Inception e MobileNet, per affrontare queste sfide fornendo un punto di partenza per la creazione di applicazioni personalizzate con apprendimento di trasferimento, riducendo la quantità di dati e la potenza di calcolo richiesta.
Oltre ai progressi nelle tecniche di visione artificiale, l’avvento di potenti acceleratori hardware, come GPU e TPU, ha facilitato un’elaborazione più efficiente e un’esecuzione più rapida di attività complesse di visione artificiale. Inoltre, anche l’adozione di soluzioni basate su cloud e di edge computing contribuisce alla scalabilità e all’accessibilità delle applicazioni di visione artificiale in vari settori e domini.
Su AppMaster, una piattaforma no-code all'avanguardia, gli utenti possono sfruttare strumenti e tecnologie di visione artificiale per creare applicazioni web, mobili e backend innovative. Questa piattaforma completa consente agli utenti di progettare, sviluppare, testare e distribuire applicazioni utilizzando un'interfaccia visiva intuitiva e integrare perfettamente le funzionalità di visione artificiale con la gestione dei database, la logica aziendale e le interfacce di programmazione delle applicazioni (API). Con AppMaster, anche gli utenti non tecnici possono accedere a tecnologie di visione artificiale all'avanguardia per creare soluzioni personalizzate, ottimizzare i flussi di lavoro e rimanere all'avanguardia nel panorama in rapida evoluzione di AI e ML.
