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Intelligenza artificiale: i trend del 2019

By Luca Zanetello 1 mese faNo Comments

Il 2018 è stato l’anno dell’esplosione ufficiale dell’attenzione per il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale con un aumento esponenziale delle piattaforme, degli strumenti e delle applicazioni dedicate. Queste tecnologie hanno avuto un impatto non solo a livello informatico, ma anche su altri settori verticali come quello sanitario, legale, manifatturiero, automobilistico e agricolo.

Anche nel 2019, e negli anni a venire, si continuerà ad assistere a un progressivo aumento delle tecnologie relative a Machine Learning e Artificial Intelligence con aziende come Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM e Microsoft che investiranno molto in ricerca e sviluppo di AI, portando l’Intelligenza Artificiale sempre più vicino ai consumatori.

Le 5 tendenze del 2019 relative all’Intelligenza Artificiale individuate da Forbes

1) L’aumento dei chip abilitati AI

A differenza di altre tecnologie l’Intelligenza Artificiale fa affidamento su processori specializzati che completano la CPU. Anche la CPU più veloce e avanzata potrebbe non migliorare la velocità di addestramento di un modello di intelligenza artificiale. Durante l’inferenza, il modello necessita di hardware aggiuntivo per eseguire complessi calcoli matematici per accelerare attività come il rilevamento di oggetti e il riconoscimento facciale.

Nel 2019, produttori di chip come Intel, NVIDIA, AMD, ARM e Qualcomm venderanno chip specializzati che accelerano l’esecuzione delle applicazioni di Intelligenza Artificiale. Questi chip saranno ottimizzati per casi d’uso specifici e scenari relativi alla visione artificiale, all’elaborazione del linguaggio naturale e al riconoscimento vocale. Le applicazioni di prossima generazione del settore sanitario e automobilistico si affideranno a questi chip per fornire informazioni importanti agli utenti finali.

Il 2019 sarà anche l’anno in cui colossi come Amazon, Microsoft, Google e Facebook aumenteranno gli investimenti in chip personalizzati. Questi chip saranno fortemente ottimizzati per l’esecuzione di carichi di lavoro basati su intelligenza artificiale e calcolo ad alte prestazioni (HPC). Alcuni di questi chip aiuteranno anche i database di nuova generazione ad accelerare l’elaborazione delle query e l’analisi predittiva.

2) Convergenza tra IoT e AI

Il 2019 sarà l’anno dell’incontro tra Artificial Intelligence e Internet of Things.

L’IoT industriale è il principale esempio di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale che può eseguire il rilevamento di anomalie nei macchinari e pianificare attività di manutenzione preventiva delle apparecchiature
I modelli ML avanzati basati su reti neurali saranno ottimizzati per funzionare al limite. Saranno in grado di gestire frame video, sintesi vocale, dati di serie temporali e dati non strutturati generati da dispositivi quali telecamere, microfoni e altri sensori.
L’IoT è pronto a diventare il più grande driver dell’Intelligenza Artificiale nell’aziende.

3) L’interoperabilità tra le reti neurali sarà fondamentale

Una delle sfide critiche nello sviluppo di modelli di reti neurali sta nella scelta della struttura giusta. Data scientist e developer devono scegliere lo strumento giusto tra le molteplici soluzioni presenti nel mercato. Una volta che un modello viene addestrato e valutato in un framework specifico, è difficile trasferire il modello addestrato in un altro framework.

La mancanza di interoperabilità tra i toolkit della rete neurale ostacola l’adozione dell’Intelligenza Artificiale. Per affrontare questa sfida, AWS, Facebook e Microsoft hanno collaborato alla realizzazione di Open Neural Network Exchange (ONNX), che consente di riutilizzare modelli di rete neurale addestrati su più framework.

Nel 2019, ONNX diventerà una tecnologia essenziale per l’industria. Dai ricercatori ai produttori di dispositivi periferici, tutti i principali attori dell’ecosistema si affideranno a ONNX come runtime standard per l’inferenza.

artificial intelligence trend 2019

4) L’Automated Machine Learning guadagnerà spazio

Una tendenza che cambierà radicalmente il volto delle soluzioni basate sul Machine Learning è l’AutoML. L’Automated Machine Learning consentirà agli analisti e agli sviluppatori di business di sviluppare modelli di apprendimento automatico in grado di affrontare scenari complessi senza passare attraverso il tipico processo di formazione dei modelli ML.

Lavorando su una piattaforma di AutoML, gli analisti di business rimangono concentrati sul problema aziendale invece di perdersi nel processo e nel flusso di lavoro.

L’AutoML si integra perfettamente tra le API cognitive e le piattaforme di Machine Learning personalizzate. Offre il giusto livello di personalizzazione senza costringere gli sviluppatori a passare attraverso l’elaborato flusso di lavoro. A differenza delle API cognitive che sono spesso considerate come scatole nere, l’AutoML offre lo stesso grado di flessibilità ma con dati personalizzati combinati con la portabilità.

5) L’AI automatizzerà DevOps tramite AIOps

Le moderne applicazioni e infrastrutture stanno generando log che vengono catturati per l’indicizzazione, la ricerca e l’analisi. I massicci dataset ottenuti da hardware, sistemi operativi e software applicativi possono essere aggregati e correlati per trovare intuizioni e modelli. Quando i modelli di apprendimento automatico vengono applicati a questi dataset, le operazioni IT si trasformano da reattive a predittive.

Quando la potenza dell’AI viene applicata alle operazioni, ridefinirà il modo in cui viene gestita l’infrastruttura. L’applicazione di ML e AI nelle operazioni IT e DevOps fornirà informazioni alle organizzazioni e aiuterà i team operativi a eseguire analisi delle cause alla radice precise e accurate.

Gli AIOps diventeranno mainstream nel 2019: i fornitori di cloud pubblico e le aziende trarranno beneficio dalla convergenza di AI e DevOps.

Scopri di più

L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale diventeranno i principali trend tecnologici del 2019 e Miriade è pronta ad aiutare le imprese a implementare correttamente algoritmi e infrastrutture di analisi in grado di ottenere il massimo dai dati.

Per scoprire il nostro approccio visita il nostro portale interamente dedicato alle analitiche avanzate.

Photo Credit: Pixabay

Category:
  Miriade
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