Chatbot Voice
È il sistema di intelligenza artificiale che dialoga in modo naturale con i clienti e fornisce un'assistenza qualificata agli agenti umani per le richieste più complesse.
Fornisce assistenza personalizzata, servizio immediato e rapida risoluzione dei problemi.
Aumenta il livello di soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa.
Riduce i costi per la formazione degli agenti.
Libera gli addetti all'assistenza automatizzando le attività più ordinarie, così che possano occuparsi delle chiamate più specifiche.
Prevede le intenzioni dell’interlocutore attraverso l’analisi del linguaggio per ottimizzare la gestione dell’esperienza e il coinvolgimento via telefono.
I sistemi di conversational AI: alcune criticità e una soluzione
Chatbot o Virtual Assistant hanno spesso alberature articolate che comportano una gestione complessa, specie in ottica evolutiva. Per questo è necessario realizzarli a partire da una conoscenza approfondita degli specifici processi ed esigenze aziendali e dei flussi di informazioni.
Sono in grado di recitare un insieme di messaggi preregistrati e menù a scelta multipla, di memorizzare dati introdotti da tastiera, di mandare fax e di interrogare database aziendali. I canali utilizzati, che possono anche essere numerosi, spesso non sono coordinati o non sono affatto disponibili.
I sistemi forniscono informazioni all’utente attraverso l’interazione con un operatore umano. Esiste il rischio concreto di una discontinuità del personale con un aumento dei costi legati alle attività di formazione per l’on boarding di nuove risorse.
La soluzione: un progetto realizzato ad hoc, in cui la customer experience incontra i need e le aspettative dell’utente, grazie a conversazioni costruite in linguaggio naturale e attraverso diversi canali, multi-device e multi-platform. Scegliendo logiche AI native non ci sarà più bisogno di rivedere continuamente l’architettura, che abiliterà a un tempo molteplici servizi.
Data science
Data science è la disciplina che estrae informazioni utili dai dati attraverso dei modelli che catturano le relazioni quantitative fra fenomeni reali. Per esempio, a partire da un grande set di dati su tante aziende di un determinato settore, si può capire qual è la relazione matematica che lega la spesa pubblicitaria alle vendite. Ciò avviene grazie a tecniche multidisciplinari che provengono da: statistica, perché fornisce gli strumenti matematici per modellare i dati; informatica, perché permette di processare quantità enormi di dati in tempi brevi; domain knowledge, dato che le conoscenze del settore in cui si applicano questi strumenti, come per esempio finanza oppure marketing, permettono di selezionare i dati più adatti per costruire modelli precisi e affidabili e utilizzare i risultati per guidare il processo decisionale. Nonostante l’utilizzo dei dati per ricavare informazioni valide non sia un concetto nuovo, è solamente a partire da qualche anno che la conversazione riguardo a questo tema si è intensificata. Ciò è dato dal fatto che la data science negli ultimi anni ha fatto grandi passi avanti grazie ai seguenti progressi: la quantità di dati prodotti è aumentata esponenzialmente: infatti si parla ormai di big data (se non ti ricordi cosa sono, leggi il nostro articolo a riguardo). Si stima infatti che il tempo di raddoppio sia di due anni, ovvero ogni due anni l’ammontare di dati prodotto in tutta la storia dell’umanità fino a quel momento raddoppia. Si stima che il tempo di raddoppio possa persino arrivare a 12 ore! migliore potenza di calcolo e servizi in cloud: grazie a computer più potenti e al minor costo di noleggio di server per immagazzinare e processare i big data, la data science è diventata a portata di tutte le aziende che vogliono utilizzare i dati per creare valore aggiunto algoritmi più potenti ed efficienti: grazie all’introduzione del deep learning, cioè di reti neurali artificiali a strati, si stanno raggiungendo risultati sempre più straordinari.
IA predittiva
l'IA predittiva è un metodo di analisi dei dati , in grado di prevedere e anticipare le esigenze o gli eventi futuri di un'azienda. Ciò consente, tra le altre cose, di vedere le tendenze in arrivo o di prevedere i rischi e le loro soluzioni. Naturalmente, il funzionamento dell'intelligenza artificiale predittiva si basa sulle informazioni attuali e passate raccolte all'interno dell'azienda. Senza questi dati, è ovviamente impossibile modellare previsioni utili ed efficaci. Come puoi vedere, l'IA predittiva è una tecnologia che si basa esclusivamente sui dati, e in volumi molto grandi, proprio come i Big Data. Se è una delle soluzioni più efficienti in molti ambiti, come per la gestione dell'inventario nel settore della vendita al dettaglio, l'IA predittiva fornisce solo previsioni e ipotesi, che devono essere sempre analizzate in base ai vincoli e alle aspettative dell'azienda. Per essere implementata, l'IA predittiva richiede un'attenzione particolare, sia che si tratti di ordinare i diversi dati recuperati, sia che venga utilizzata con saggezza in una strategia più globale. Attenzione, l'analisi predittiva non deve essere confusa con l'analisi descrittiva o prescrittiva . Infatti, se nel caso dell'analisi predittiva si tratta di anticipare e prevedere determinati eventi in azienda, l'analisi descrittiva dettaglia e osserva un evento in corso. Analisi prescrittivariguarda la comprensione del motivo per cui è probabile che si verifichi un evento e determinare cosa può fare l'azienda per implementare soluzioni efficaci. Quest'ultimo utilizza i dati raccolti dall'IA predittiva per rispondere alla domanda che interessa le aziende, "come affrontare un evento imminente? L'intelligenza artificiale predittiva ha molti campi di applicazione (marketing, finanza, vendita al dettaglio, ecc.), sia per prevedere e simulare determinati dati, sia per automatizzare attività a volte dispendiose in termini di tempo.
AI Automation
L'automazione intelligente (IA), a volte chiamata anche automazione cognitiva, è l'uso di tecnologie di automazione - intelligenza artificiale (AI), gestione dei processi aziendali (BPM) e automazione dei processi robotici (RPA) - per semplificare e ridimensionare il processo decisionale tra le organizzazioni. L'automazione intelligente semplifica i processi, libera risorse e migliora l'efficienza operativa e ha una varietà di applicazioni. Ad esempio, un produttore automobilistico può utilizzare l'IA per accelerare la produzione o ridurre il rischio di errore umano, oppure un'azienda farmaceutica o di scienze della vita può utilizzare l'automazione intelligente per ridurre i costi e ottenere l'efficienza delle risorse laddove esistono processi ripetitivi. Un fornitore di assicurazioni può utilizzare l'automazione intelligente per calcolare i pagamenti, fare previsioni utilizzate per calcolare le tariffe e soddisfare le esigenze di conformità.
Astronomia e Astrofisica CV
Le osservazioni astronomiche producono già enormi quantità di dati attraverso una nuova generazione di telescopi (Atacama Large Millimeter Array (ALMA), Jansky VLA) e attraverso grandi rilievi (ad esempio, SDSS, ZTF, PanSTARRS, VLT Survey Telescope (VST) e molti altri) che non possono essere analizzati manualmente. I telescopi di nuova generazione come il Large Synoptic Survey Telescope (LSST) e lo Square Kilometer Array (SKA) dovrebbero diventare operativi in questo decennio e nel prossimo, e aumenteranno il volume di dati di molti ordini di grandezza. La maggiore risoluzione spaziale e spettrale offre una potente lente d'ingrandimento sui processi fisici che sono alla base dei dati, ma allo stesso tempo genera una complessità senza precedenti che è difficile da sfruttare per l'estrazione della conoscenza. I dati astronomici presentano le solite sfide associate ai "big data" come volumi immensi, alta dimensionalità, variabili disparate, osservazioni mancanti o altamente distorte. Inoltre, i dati astronomici possono mostrare grandi lacune osservative continue e un basso rapporto segnale-rumore. Un fattore distintivo cruciale dei set di dati astronomici è che, a differenza, ad esempio, dei domini medici o sociali, ci sono rigide leggi della fisica dietro la produzione dei dati e spesso queste possono essere assimilate in meccanismi di apprendimento automatico per migliorare rispetto al generale off-the- metodi all'avanguardia. Un'ulteriore particolarità dei dati astronomici è che questi insiemi di dati ampi ed eterogenei devono essere simultaneamente messi in coda, uniti ed estratti da molti gruppi indipendenti di ricercatori, Progressi significativi di fronte a queste sfide possono essere raggiunti solo attraverso una vera simbiosi di diverse discipline, come l'apprendimento automatico, la modellazione probabilistica, l'astronomia e l'astrofisica, la statistica, il calcolo distribuito e il calcolo naturale. L'importanza del compito ha portato alla nascita di gruppi di ricerca dedicati in tutto il mondo, nonché di organismi professionali mirati e conferenze dedicate. Questo numero di focus ha lo scopo di mostrare i progressi degli ultimi anni nel consentire scoperte scientifiche utilizzando l'apprendimento automatico. nuovi metodi di intelligenza artificiale per l'analisi dei dati astronomici nuove metodologie nell'applicazione/sintetizzazione di tecniche di intelligenza artificiale per problemi specifici formulati su dati astronomici nuove applicazioni di metodi basati sull'apprendimento automatico per la risoluzione di problemi astronomici complessi modellazione probabilistica e inferenza su dati astronomici fusione di precedenti conoscenze astrofisiche/astronomiche con approcci basati sui dati metodi basati su modelli scalabili per l'apprendimento automatizzato sui dati astronomici assimilazione dei dati in modelli e utilizzo di modelli per guidare l'apprendimento basato sui dati rappresentazione e visualizzazione di spazi dati complessi e conoscenza derivata
Rilevamento incendi CV
Di dispositivi per il rilevamento degli incendi si parla fin dalla fine del 1800, quando Francis Upton inventò il primo allarme antifumo. Negli anni Sessanta del secolo scorso, rilevatori di fumo più aggiornati iniziarono a essere utilizzati negli edifici di tutto il mondo e divennero un dispositivo di sicurezza essenziale, utilizzato tuttora. Ben presto, però, ci si rese conto che questi dispositivi avevano vistose limitazioni che li rendevano inefficienti in molte situazioni. Ad esempio, i rilevatori di fumo funzionano correttamente in piccoli spazi chiusi, come case o uffici; nei grandi spazi, come magazzini, teatri, cinema, essi si dimostrano inefficienti, in quanto, per funzionare, richiedono notevoli livelli di accumulo di fumo, tali da costituire già un pericolo per le persone. Anche i più avanzati rilevatori di incendio elettronici, costituiti da sensori di calore e pressione, soffrono delle stesse limitazioni dei rilevatori di fumo negli ambienti di grandi dimensioni, poiché richiedono una certa quantità di calore e pressione accumulata per l’innesco. Rilevatori di fumo e sensori elettronici non sono efficaci, poi, nel caso di incendi boschivi, all’aria aperta. Rilevamento degli incendi basato su computer vision Tutte queste limitazioni possono essere attualmente superate impiegando sistemi di rilevamento degli incendi basati sulla visione artificiale. Si fa uso, quindi, di videocamere, collegate a un sistema di video analisi, in grado di rilevare e individuare la posizione dell’incendio non appena si innesca, tempestivamente e prima che l’incendio stesso vada fuori controllo. Sistemi di monitoraggio degli incendi basati su computer vision possono anche essere posizionati su robot e droni, per rilevare incendi in aree forestali remote. Il rilevamento precoce di incendi e fumi utilizzando l’intelligenza artificiale ha enormi vantaggi per la sicurezza e la difesa della vita delle persone e delle proprietà. I modelli di intelligenza artificiale possono essere, infatti, perfettamente addestrati (training) per rilevare fumo e incendio, inviando opportuni avvisi e allarmi in modo automatico. Tutto ha origine dalle telecamere di sorveglianza, che producono un flusso video ininterrotto; questo viene processato in real time dal sistema di computer vision, i cui algoritmi sono addestrati a riconoscere i segni della presenza di fumo e di incendio. L’allarme precoce consente di intervenire in modo tempestivo, evitando danni anche ingenti a materiali ed edifici; si pensi, ad esempio, ad ambienti industriali in cui siano presenti materiali pericolosi o altamente infiammabili.
BioInformatica
L'apprendimento automatico è un sottoinsieme del campo più ampio dell'intelligenza artificiale (AI) . Consente ai sistemi di apprendere in modo indipendente dai dati ed eseguire attività per le quali non sono esplicitamente programmati. Il suo obiettivo è dare alle macchine la capacità di eseguire attività che richiedono l'intelligenza umana, come la diagnosi, la pianificazione e la previsione. Esistono due tipi principali di apprendimento automatico: L'apprendimento supervisionato si basa su set di dati etichettati per insegnare agli algoritmi un sistema di classificazione esistente e come fare previsioni basate su di esso. Questo tipo ML viene utilizzato per addestrare alberi decisionali e reti neurali. L'apprendimento non supervisionato non usa etichette. Invece, gli algoritmi cercano di scoprire i modelli di dati da soli. In altre parole, imparano cose che noi non possiamo insegnargli direttamente. Questo è paragonabile a come funziona il cervello umano. È anche possibile combinare dati etichettati e non etichettati durante la formazione, il che si tradurrà in un apprendimento semi-supervisionato. Questo tipo di ML può essere utile quando non si dispone di dati etichettati di alta qualità sufficienti per un approccio di apprendimento supervisionato, ma si desidera comunque utilizzarli per dirigere il processo di apprendimento. L'apprendimento automatico in bioinformatica differisce dal ML in altri settori a causa dei quattro fattori seguenti, che costituiscono anche le principali sfide dell'applicazione del ML in questo campo. La bioinformatica AI è costosa . Affinché l'algoritmo funzioni correttamente, è necessario acquisire un set di dati di addestramento di grandi dimensioni. Tuttavia, è piuttosto costoso ottenere 10.000 scansioni del torace o qualsiasi altro tipo di dati medici. Difficoltà associate ai set di dati di addestramento . In altri campi, se non disponi di dati di addestramento sufficienti, puoi generare dati sintetici per espandere il set di dati. Tuttavia, questo trucco potrebbe non essere appropriato quando si tratta di organi umani. Il problema è che il tuo software di generazione della scansione potrebbe produrre una scansione di un vero essere umano. E se inizi a usarlo senza il permesso della persona, violerai gravemente la sua privacy. Un'altra sfida associata ai dati di addestramento è che se vuoi costruire un algoritmo che funzioni con le malattie rare, non ci saranno molti dati con cui lavorare in primo luogo. Il livello di confidenza deve essere molto alto . Quando la vita umana dipende dalle prestazioni dell'algoritmo, la posta in gioco è troppo alta, il che non lascia spazio all'errore.
Biomedica
Che cos'è biomedica? La definizione “biomedicale”, coniata negli anni Ottanta, fa riferimento a “quell'area industriale che comprende l'insieme delle tecnologie e dei prodotti che afferiscono alla sanità ad eccezione dei farmaci” /more I sistemi biologici sono le entità più complesse dell'universo conosciuto. I modelli sono distinguibili nei loro stati complessi e nelle interazioni tra i loro componenti. L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale che mostra come le macchine possono apprendere modelli dai dati con un input umano minimo. L'apprendimento automatico si è rivelato uno strumento prezioso per modellare questi sistemi complessi, poiché i modelli possono essere difficili o impossibili da percepire in modo affidabile per gli esseri umani. L'apprendimento automatico consente una serie di capacità predittive, che includono la diagnosi della malattia da immagini mediche, la prognosi del rischio e la risposta terapeutica dai dati del paziente, la previsione della funzione proteica dalla sequenza di amminoacidi, la progettazione di nuove proteine e l'ottimizzazione dei biomateriali. In questi e altri domini: Principali problemi che stiamo cercando di risolvere: Rilevamento e diagnosi automatizzati della malattia da immagini mediche. Istologia automatizzata e analisi dell'immagine immunoistochimica. Previsione dei rischi per la salute e risposta terapeutica attraverso la scienza dei dati. Modelli predittivi delle relazioni sequenza-funzione proteica.
Computer Vision
La tecnologia che va sotto il nome di “video analisi” o “computer vision” si occupa di capire come un computer possa riprodurre le funzioni dell’apparato visivo umano: non si tratta solamente di acquisire le immagini statiche o in movimento ma anche di identificare e riconoscere le immagini per estrarne il maggior numero possibile di informazioni utili allo scopo di prendere decisioni. Nel corso degli ultimi anni sono stati fatti ampi passi avanti nel campo dell’elaborazione delle immagini digitali per il riconoscimento degli oggetti e, oggi, il machine learning si basa su algoritmi artificiali, supervisionati o non, che permettono di indicare al sistema cosa cercare e come farlo. Molti di questi algoritmi si basano su reti neurali, dove una rete neurale è un sistema di calcolo matematico che funziona per connessione, in analogia con una rete naturale in cui ogni neurone è collegato a decine di altre migliaia. La rete è dinamica, cioè cambia i pesi delle sue connessioni in relazione alle informazioni aggiunte durante le fasi di apprendimento.