5 applicazioni delle reti neurali che già utilizziamo (senza saperlo)

Sono le reti neurali che alimentano la conoscenza dell’Intelligenza Artificiale: l’apprendimento automatico è lo strumento attraverso il quale l’intelligenza artificiale elabora e immagazzina tutte le informazioni. Ciò permette che le macchine siano più veloci degli esseri umani nel fornire un certo tipo di risposte.

Reti neurali e le loro applicazioni

La rete neurale è un concetto molto più vicino a noi di quanto possiamo pensare. Secondo Robert Hecht-Nielsen, una rete neurale può essere considerata “… un sistema di elaborazione costituito da una serie di elementi semplici e altamente interconnessi, che elaborano le informazioni mediante la loro risposta di stato dinamica agli input esterni”. In pratica i circuiti neurali artificiali sono la base di sofisticate forme di intelligenza artificiale, sempre più evolute, che riescono ad apprendere sfruttando meccanismi simili a quelli dell’intelligenza umana. Ora approfondiamo 5 casi in cui viene utilizzata la rete neurale nella vita di tutti i giorni.

Auto che si guidano da sole

In quale altro modo quei veicoli potrebbero imparare a guidare se non attraverso l’apprendimento automatico? I veicoli autonomi non sono più solo un sogno. Anche se la maggior parte di loro sono ancora solo prototipi, rappresentano comunque una realtà in rapido sviluppo. Molte sono le aziende che hanno investito per approfondire gli studi in merito a questa ricerca. Gli algoritmi di apprendimento vengono utilizzati dagli sviluppatori di software per potenziare la visione artificiale, capire tutti i dettagli sull’ambiente circostante e prendere decisioni intelligenti e… umane. Sono già diversi anni che le auto sono state dotate di una serie di telecamere e sensori che registrano tutto, dagli ostacoli, ai semafori e ai segnali stradali. Oggi, questi dati sono utilizzati per “insegnare” ai sistemi autonomi come riconoscere questi oggetti e come reagire agli stimoli esterni mentre si guida su una strada reale. LEGGI ANCHE: AI, Deep Learning e Reti Neurali: facciamo un po’ di chiarezza

Efficienza della rete

Le tecnologie moderne hanno compiuto passi da gigante e gli algoritmi di apprendimento automatico possono eseguire in modo semplice compiti complessi, come ad esempio la previsione di guasti e le correzioni di pianificazione. L’intelligenza artificiale è estremamente efficiente nell’assegnare le risorse dove sono maggiormente necessarie, analizzando autonomamente i dati sul traffico, e possiedono la capacità necessaria per integrarsi con i numerosi dispositivi Internet of Things (IoT) connessi all’architettura di rete.

Cybersecurity

Le reti neurali possono anche essere utilizzate per proteggere le organizzazioni da diversi tipi di attacchi, come software dannosi. Il malware è un grosso problema, con almeno 325.000 nuovi file dannosi generati ogni giorno. Tuttavia, non più del 10% dei file passa da iterazione a iterazione, quindi i modelli di apprendimento basati su algoritmi in grado di prevedere queste variazioni sono ogni giorno più precisi e performanti. LEGGI ANCHE: SpaceX, Elon Musk accelera: vuole un equipaggio sul suo Falcon 9 L’intelligenza artificiale per la sicurezza informatica è più precisa rispetto all’uomo, perché automatizza i processi più complessi necessari per rilevare gli attacchi e analizzare il modo migliore per reagire alle violazioni. Più in generale, le reti neurali potrebbero essere utilizzate per rilevare eventuali modifiche o anomalie nel traffico di rete per identificare attività potenzialmente dannose quali attacchi a forza bruta, accessi non riusciti e file exfiltration.

Costruire un mondo migliore

Il timore di molti è che alla lunga la tecnologia finirà per sostituire completamente il lavoro dell’uomo, lasciandolo in condizioni precarie. In realtà le applicazioni delle reti neurali stanno aiutando i governi a costruire una società migliore. Ecco alcuni esempi:

• In Belgio, un’agenzia per l’occupazione e la formazione professionale ha creato una soluzione basata su software per ridurre la disoccupazione per i giovani lavoratori. Il modello basato sull’apprendimento automatico è in grado di analizzare i dati passati per prevedere la durata della disoccupazione per ciascun potenziale candidato, mentre escogita nuovi modi per indirizzare le risorse limitate del governo dove sono veramente necessarie per rilanciare l’economia.
• In Colombia, l’Instituto Colombiano de Bienestar Familiar è un’organizzazione di assistenza locale che fa beneficenza e offre servizi per proteggere famiglie indigenti e bambini poveri. Il loro budget è limitato, eppure sono riusciti a fornire oltre cinque milioni di integratori alimentari e razioni alimentari a decine di migliaia di bambini malnutriti. Come? Attraverso l’analisi predittiva e il software di micro-targeting che è in grado di fornire il grado di ottimizzazione necessario per aiutare questa organizzazione a raggiungere le aree più povere e remote della Colombia.

Advertising

In questo caso si parla del motivo per cui, se cerchiamo determinati prodotti su internet, neanche 24 ore dopo siamo bombardati da pubblicità riguardanti proprio gli stessi prodotti. Come è possibile che il software capisca così bene quali sono i nostri interessi da indurci ad acquistare quei beni? La risposta, anche questa volta è l’apprendimento approfondito: questi programmi altamente reattivi imparano osservando i nostri comportamenti. Ad esempio, quando saltiamo alla pagina due dei risultati della ricerca se nessuno di quelli trovati nella prima pagina soddisfa i nostri bisogni. Le macchine possono carpire dati demografici sulle abitudini e le preferenze dei clienti a una velocità altissima. Sono moltissimi i casi in cui le reti neurali sono al giorno d’oggi indispensabili, i settori in cui si applicano sono i più disparati, dal settore dei trasporti, al sociale, al marketing, ma questa è ancora una disciplina in pieno sviluppo.