Casi d'uso dell'intelligenza artificiale che trasformano il tuo futuro

In che modo l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo in cui viviamo? Se non te ne sei ancora accorto, ti aspetta uno shock. Dal trasporto di avatar tra gli spazi virtuali al decongestionamento delle architetture di dati fino alla creazione di istruttori di fitness olografici nelle nostre case, l'intelligenza artificiale ci ha già spinto verso una nuova ed entusiasmante era di vita.

Forse non viviamo ancora in una fantasia fantascientifica alla Star Trek, ma ci stiamo avvicinando. Di seguito parleremo dei nuovi casi d'uso dell'intelligenza artificiale che includono la tecnologia di rilevamento degli oggetti nel fitness, il rilevamento degli oggetti nell'edge computing ed esamineremo come l'edge computing con il rilevamento degli oggetti stia migliorando la trasmissione dei dati tra i dispositivi digitali.

Facciamo un'immersione profonda in alcuni dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale che, secondo le nostre previsioni, apriranno nuovi orizzonti nel 2022.

Visione AI nel fitness

Il rilevamento degli oggetti nel 2022 è una prospettiva entusiasmante e sta già facendo scalpore nel settore del fitness. Mirror e Tonal sono entrambi esempi di aziende di successo che promuovono l'intelligenza artificiale nel fitness: entrambe offrono un dispositivo domestico interattivo in grado di trasmettere oltre 10.000 allenamenti e di proiettarli sullo specchio, con lo scopo di migliorare la salute e l'esercizio fisico.

Per molti di noi il fitness è più un lavoro che un hobby e sono persino riluttanti a mettere piede in palestra. Ma dalla comodità di casa tua, Mirror ti permette di monitorare i tuoi progressi, la tua forma fisica e altre metriche attraverso il rilevamento della posizione.

Questa applicazione altamente avanzata analizza la postura e l'atteggiamento delle persone nei video utilizzando la Human Pose Estimation, un processo che predice le pose delle parti del corpo umano e delle articolazioni nelle immagini o nei video.

Si differenzia dal rilevamento degli oggetti perché distingue le persone da una scatola umana e sviluppa una comprensione del linguaggio del corpo umano attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Ma unendo la Human Pose Estimation con il deep learning, Mirror avrà modelli concettuali di come ogni esercizio dovrebbe essere eseguito dopo aver analizzato milioni di allenamenti diversi.

Durante l'esercizio, l'app utilizza un algoritmo per confrontare la posizione delle articolazioni. Qualsiasi deviazione verrà rilevata ed evidenziata, riducendo il rischio di lesioni e promuovendo un modo più sicuro e ottimale di allenarsi senza un personal trainer.

La Vision AI nel fitness ha già fatto un salto di qualità negli ultimi tempi grazie ad applicazioni innovative come Mirror, il che fa pensare... come sarà l'industria del fitness nel 2023?

L'intelligenza artificiale della computer vision nel metaverso

Da quando Mark Zuckerburg ha ribattezzato Facebook in Meta, abbreviazione di Metaverse, il termine è sulla bocca di tutti. Ma di cosa si tratta esattamente? In breve, il metaverso è un termine generico che si riferisce ai regni digitali che intendono estendere il mondo reale.

Immagina di partecipare a eventi virtuali, concerti, incontri e avrai l'idea giusta. Ma il metaverso comprende anche interazioni "virtuali" più semplici, come collegarsi ai social media e scorrere il proprio feed di notizie.

Anche se non esiste un obiettivo finale definitivo, gli scienziati stanno muovendo le montagne per cercare di rendere il metaverso il più coinvolgente possibile utilizzando l'IA della computer vision, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a ricavare informazioni preziose dagli input visivi e a fornire raccomandazioni sulla base dei dati raccolti. Questo termine fantasioso e un po' intimidatorio è fondamentalmente il processo di trasferimento senza soluzione di continuità di avatar e oggetti digitali da un regno virtuale all'altro.

Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) nell'interoperabilità hanno già potenziato il settore sanitario. Ad esempio, quando si effettua una TAC, grandi volumi di dati vengono elaborati, raccolti e archiviati in un database medico.

I medici adottano un approccio diverso, inserendo manualmente le informazioni sanitarie in un database. L'interoperabilità viene quindi utilizzata per integrare queste due analisi dei dati e fornire una diagnosi rapida della malattia.

Rilevamento di oggetti nell'Edge Computing

Il mondo sta annegando nei dati. Sebbene i dati siano stati definiti "il nuovo petrolio", la realtà è che una quantità eccessiva di dati causa un problema. Non tutti i dati sono uguali. La raccolta, l'organizzazione e il vaglio di ciò che è stato raccolto consumano il tempo.

L'edgecomputing con il rilevamento degli oggetti ci ha sollevato da questo pesante fardello di estrazione dei dati dal centro dati principale e dai bordi della sua architettura. Ma cos'è l'edge computing e come funziona?

Immagina un'orbita di dispositivi tecnici che trasmettono dati da e verso il database principale. Si tratta di una grande quantità di informazioni da elaborare. Le capacità di elaborazione del database saranno ostacolate, causando ritardi e interruzioni che peggioreranno le prestazioni.

Ma con l'edge computing, molti di questi dati saranno distribuiti in periferia. Gli algoritmi di apprendimento automatico affidano a ciascun dispositivo edge il compito di addestrare un modello analitico con i dati memorizzati localmente.

Ogni dispositivo farà il suo lavoro pesante filtrando i dati più preziosi, che verranno poi inviati al database principale per un'analisi olistica. Pensa a uno scienziato che si occupa di un progetto ricco di ricerche. Invece di analizzare tutti i dati di ogni singolo esperimento, delegherà questa responsabilità ad altri ricercatori che faranno un resoconto.

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