Percettori e reti neurali: Principi di base della visione artificiale

Negli ultimi decenni, le reti neurali sono diventate gli elementi costitutivi di molte innovazioni chiave dell'intelligenza artificiale (AI). Le reti neurali sono modelli computazionali che cercano di imitare le complesse funzioni del cervello umano. Aiutano le macchine a imparare dai dati e a riconoscere gli schemi per prendere decisioni informate. In questo modo, consentono di creare sottocampi dell'IA come la computer vision e l'apprendimento profondo in settori come la sanità, la finanza e le auto a guida autonoma. 

Capire come funziona una rete neurale può darti un'idea più precisa di quella "scatola nera" che è l'intelligenza artificiale, aiutandoti a demistificare le funzioni della tecnologia all'avanguardia integrata nella nostra vita quotidiana . In questo articolo esploreremo cosa sono le reti neurali, come funzionano e come si sono evolute nel corso degli anni. Daremo anche un'occhiata al ruolo che svolgono nelle applicazioni di computer vision. Iniziamo!

Che cos'è un percettrone nell'IA?

Prima di parlare in dettaglio delle reti neurali, diamo un'occhiata ai percettori. Sono il tipo più elementare di rete neurale e costituiscono la base per la costruzione di modelli più complessi. 

Il percettrone è un algoritmo lineare di apprendimento automatico utilizzato per l'apprendimento supervisionato (apprendimento da dati di formazione etichettati). È noto anche come rete neurale a singolo strato ed è tipicamente utilizzato per compiti di classificazione binaria che differenziano tra due classi di dati. Se stai cercando di visualizzare un percettrone, puoi considerarlo come un singolo neurone artificiale. 

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Capire come funziona un percettrone

Un percettrone può ricevere diversi input, combinarli con dei pesi, decidere a quale categoria appartengono e agire come un semplice decision-maker. È composto da quattro parametri principali: valori di ingresso (chiamati anche nodi), weights and biases, la somma della rete e una funzione di attivazione. 

Ecco come funziona:

• Input e pesi: Supponiamo di avere diverse informazioni (input), ognuna delle quali ha un peso che ne indica l'importanza. Inoltre, il bias aiuta il percettrone a essere più flessibile nel prendere decisioni.
• Calcolo della somma ponderata: Il percettrone moltiplica ogni ingresso per il suo peso e poi somma tutto, compreso il bias, per ottenere una somma ponderata.
• Prendere una decisione: Quindi, il percettrone utilizza una funzione di attivazione per determinare l'output finale. Questa funzione prende la somma ponderata e decide se il percettrone deve attivarsi o meno. Nel caso più semplice, la funzione di attivazione è una funzione a gradini che dà come output uno se la somma ponderata è superiore a una certa soglia e zero in caso contrario. In questo modo, l'input ponderato viene convertito in una decisione di tipo sì o no.
• Apprendimento e miglioramento: Se il percettrone commette un errore, regola i pesi per cercare di migliorare la volta successiva. Questo processo aiuta il modello a imparare dai suoi errori.

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Il ruolo dei percettori nella visione artificiale

I percettori svolgono un ruolo importante per aiutarci a comprendere le basi della computer vision. Sono la base delle reti neurali avanzate. A differenza dei percettori, le reti neurali non si limitano a un singolo strato. Sono composte da più strati di percettori interconnessi, il che consente loro di apprendere modelli complessi e non lineari. Le reti neurali possono gestire compiti più avanzati e produrre output sia binari che continui. Ad esempio, le reti neurali possono essere utilizzate per compiti avanzati di computer vision come la segmentazione di istanze e la stima della posa.

L'evoluzione della tecnologia di visione artificiale dalle reti neurali

La storia delle reti neurali risale a diversi decenni fa ed è ricca di ricerche e scoperte interessanti. Diamo un'occhiata più da vicino ad alcuni di questi eventi chiave. 

Ecco una rapida carrellata delle prime tappe:

• 1940s: Warren McCulloch e Walter Pitts svilupparono un semplice circuito per imitare il funzionamento del cervello. 
• 1958: Rosenblatt introduce il perceptron.
• 1970s: Paul Werbos ideò il concetto di backpropagation (un metodo di addestramento che aiuta una rete neurale ad apprendere minimizzando la differenza tra le uscite previste e quelle effettive). Il backpropagation ha reso possibile l'addestramento di reti neurali multistrato e ha aperto la strada al deep learning. 
• 1980s: Ricercatori come Geoffrey Hinton e Yann LeCun hanno studiato il connessionismo, ovvero come le reti di unità interconnesse possano formare processi cognitivi. Il loro lavoro ha gettato le basi per le moderne reti neurali.
• 1990s: Jürgen Schmidhuber e Sepp Hochreiter hanno proposto la rete di memoria a breve termine (LSTM) che è diventata essenziale per i compiti di previsione delle sequenze.

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Con il passaggio al XXI secolo, la ricerca sulle reti neurali è decollata e ha portato a progressi ancora maggiori. Negli anni 2000, il lavoro di Hinton sulle macchine di Boltzmann ristrette - un tipo di rete neurale che trova schemi nei dati - ha giocato un ruolo fondamentale nel far progredire il deep learning. Ha reso più semplice l'addestramento delle reti profonde, aiutando a superare le sfide dei modelli complessi e rendendo il deep learning più pratico ed efficace.

Poi, negli anni 2010, la ricerca ha subito una rapida accelerazione grazie all'aumento dei big data e del calcolo parallelo. Un momento saliente di questo periodo è stata la vittoria di AlexNet nel concorso ImageNet (2012). AlexNet, una rete neurale convoluzionale profonda, ha rappresentato una svolta importante perché ha dimostrato quanto l'apprendimento profondo potesse essere potente per le attività di computer vision, come il riconoscimento accurato delle immagini. Ha contribuito a dare il via alla rapida crescita dell'intelligenza artificiale nel campo del riconoscimento visivo. 

Oggi le reti neurali si stanno evolvendo con nuove innovazioni come i trasformatori, ottimi per comprendere le sequenze, e le reti neurali a grafo, che funzionano bene con le relazioni complesse nei dati. Anche tecniche come l'apprendimento per trasferimento - che prevede l'utilizzo di un modello addestrato per un compito diverso - e l'apprendimento auto-supervisionato, in cui i modelli imparano senza bisogno di dati etichettati, stanno ampliando le possibilità delle reti neurali.

Capire le reti neurali: Le basi

Ora che abbiamo chiarito le nostre basi, cerchiamo di capire cos'è esattamente una rete neurale. Le reti neurali sono un tipo di modello di apprendimento automatico che utilizza nodi o neuroni interconnessi in una struttura a strati che ricorda il cervello umano. Questi nodi o neuroni elaborano e imparano dai dati, consentendo loro di eseguire compiti come il riconoscimento di modelli. Inoltre, le reti neurali sono adattive, quindi possono imparare dai propri errori e migliorare nel tempo. Questo le rende in grado di affrontare problemi complessi, come il riconoscimento facciale, in modo più accurato.

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Le reti neurali sono costituite da più processori che lavorano in parallelo, organizzati in strati. Sono composte da uno strato di ingresso, uno strato di uscita e diversi strati nascosti intermedi. Lo strato di ingresso riceve i dati grezzi, in modo simile a come i nostri nervi ottici recepiscono le informazioni visive. Ogni strato passa poi il suo output al successivo, invece di lavorare direttamente con l'input originale, proprio come i neuroni nel cervello inviano segnali da uno all'altro. Lo strato finale produce l'output della rete. Grazie a questo processo, una rete neurale artificiale (RNA) può imparare a svolgere compiti di visione al computer come la classificazione delle immagini.

Un'applicazione industriale delle reti neurali nella visione computerizzata

Dopo aver capito cosa sono e come funzionano le reti neurali, diamo un'occhiata a un'applicazione che mostra il potenziale delle reti neurali nella computer vision.

Ispezione delle linee elettriche nel settore energetico

Le reti neurali sono alla base di modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e possono essere utilizzate per ispezionare visivamente le linee elettriche con i droni. L'industria dei servizi di pubblica utilità deve affrontare sfide logistiche quando si tratta di ispezionare e mantenere le sue vaste reti di linee elettriche. Queste linee si estendono spesso in aree urbane trafficate o in paesaggi remoti e impervi. Tradizionalmente, queste ispezioni venivano effettuate da una squadra di terra. Pur essendo efficaci, questi metodi manuali sono costosi, richiedono molto tempo e possono esporre i lavoratori a rischi ambientali ed elettrici. Le ricerche dimostrano che il lavoro sulle linee elettriche è tra i dieci lavori più pericolosi d'America, con un tasso di mortalità annuo compreso tra 30 e 50 lavoratori ogni 100.000.

Tuttavia, la tecnologia dei droni può rendere le ispezioni aeree un'opzione più pratica ed economica. La tecnologia all'avanguardia permette ai droni di volare per distanze maggiori senza dover cambiare frequentemente la batteria durante le ispezioni. Molti droni sono ora integrati con l'intelligenza artificiale e dispongono di funzioni automatiche per evitare gli ostacoli e di migliori capacità di rilevamento dei guasti. Queste caratteristiche consentono di ispezionare aree affollate con molte linee elettriche e di catturare immagini di alta qualità da distanze maggiori. Molti paesi stanno adottando l'uso dei droni e della computer vision per le attività di ispezione delle linee elettriche. In Estonia, ad esempio, il 100% delle ispezioni delle linee elettriche viene effettuato con questi droni.

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Punti di forza 

Le reti neurali hanno fatto molta strada dalla ricerca alle applicazioni e sono diventate una parte importante dei moderni progressi tecnologici. Permettono alle macchine di apprendere, riconoscere schemi e prendere decisioni informate utilizzando ciò che hanno imparato. Dalla sanità alla finanza, dai veicoli autonomi alla produzione, queste reti stanno guidando l'innovazione e trasformando le industrie. Man mano che continuiamo a esplorare e a perfezionare i modelli di reti neurali, il loro potenziale di ridefinizione di ulteriori aspetti della nostra vita quotidiana e delle nostre operazioni commerciali diventa sempre più chiaro.

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