Computer Vision 101

Computer Vision 101' --> 'Computer Vision 101 Introduzione alla Visione Artificiale

Primi Passi e Evoluzione

Immagina un mondo in cui le macchine non solo possono vedere, ma anche comprendere, dove i loro “occhi” sono alimentati dall’intelligenza artificiale, in grado di riconoscere oggetti e pattern così abilmente come l’occhio umano. Grazie all’evoluzione dell’intelligenza artificiale, in particolare all’avvento del deep learning e delle reti neurali, ci troviamo alla soglia di questa sorprendente realtà.

La Computer Vision, un campo che ha avuto origine nel 1959 con l’avvento del primo scanner di immagini digitali, ha subito una notevole evoluzione. Inizialmente, lo sviluppo della computer vision si basava su algoritmi, come kernel, omografie e modelli grafici, che consentivano ai computer di interpretare e elaborare dati visivi. Tuttavia, è arrivato un momento in cui l’efficacia di questi metodi ha raggiunto i suoi limiti. Le richieste computazionali del riconoscimento delle immagini e della segmentazione semantica erano semplicemente troppo ampie per la tecnologia informatica di quell’epoca.

Il punto di svolta nell’evoluzione della computer vision è arrivato con l’aumento della potenza di calcolo negli anni 2000 e 2010. Questa trasformazione ha reso possibile l’adozione di reti neurali che richiedevano milioni e persino miliardi di calcoli, dando infine origine alle Convolutional Neural Networks (CNN). Queste reti hanno rivoluzionato la computer vision, aprendo la strada al riconoscimento delle immagini più efficiente e preciso, alla rilevazione degli oggetti e alla comprensione delle scene. L’evoluzione della computer vision continua ad essere strettamente intrecciata con i progressi delle capacità di calcolo, promettendo sviluppi ancora più entusiasmanti in futuro.

Nel percorrere questa linea temporale, ci imbattiamo in pietre miliari fondamentali: l’ingresso di Facebook nel riconoscimento facciale nel 2010 e l’introduzione di TensorFlow da parte di Google nel 2015. Questi eventi fungono da segnali, preannunciando il potere trasformativo della Computer Vision. Oggi, assistiamo all’ascesa della Computer Vision, che promette una vasta gamma di applicazioni: auto a guida autonoma, diagnosi mediche accelerare, esperienze di checkout senza attrito e altro ancora.

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Concetti e Tecnologie Principali

La Computer Vision consiste nel riconoscere modelli e comprendere immagini, grazie all’addestramento dei computer su vasti set di dati di immagini etichettate. Analizzando fattori come i colori, le forme e le relazioni spaziali, i computer possono imparare a riconoscere oggetti nelle immagini.

Il riconoscimento dei modelli fondamentali nella Computer Vision si basa su una serie di concetti fondamentali, ognuno dei quali gioca un ruolo cruciale nella comprensione ed elaborazione dei dati visivi:

1. Pixel e Canali di Colore

Le immagini sono composte da pixel, le unità più piccole che codificano dati sulla presenza e intensità dei colori primari (rosso, verde e blu). Ogni pixel contiene tre canali, uno per ogni colore, rappresentati da valori numerici che indicano l’intensità di quel colore. Questi canali di colore si combinano per creare lo spettro completo dei colori in un’immagine.

Quando elaborati dai computer, le immagini vengono convertite in array di pixel, trasformandole efficacemente in matrici digitali.

2. Matrici e Algebra Lineare

Per manipolare ed elaborare immagini, la Computer Vision fa ampio uso dell’algebra lineare. Le immagini vengono trattate come matrici, con righe e colonne che rappresentano i pixel. Operazioni di algebra lineare, come la moltiplicazione e la trasformazione di matrici, vengono applicate a queste matrici per svolgere compiti come il filtraggio delle immagini, la trasformazione e l’estrazione delle caratteristiche. Questa base matematica è al centro di molti algoritmi di Computer Vision.

3. Reti Neurali Convoluzionali (CNN)

Nelle applicazioni avanzate di Computer Vision, come le CNN, l’algebra lineare rimane uno strumento fondamentale. Le CNN utilizzano operazioni di convoluzione e pooling per elaborare le matrici delle immagini. Ciò che distingue le CNN è la loro capacità di apprendere i valori dei kernel di convoluzione, che in precedenza erano predefiniti nei metodi tradizionali come i kernel gaussiani o gli operatori di Sobel. Le CNN, attraverso l’addestramento su grandi set di dati, determinano automaticamente i valori ottimali per i kernel nei diversi compiti di riconoscimento dei modelli.

Questo approccio si avvicina molto alle complesse capacità di riconoscimento dei modelli del cervello umano e ha rivoluzionato la Computer Vision raggiungendo risultati all’avanguardia in compiti come la classificazione delle immagini, la rilevazione degli oggetti e la segmentazione semantica.

I compiti che la Computer Vision svolge sono numerosi, ma i principali includono:

• Classificazione delle immagini: Assegnare le immagini a categorie predefinite.
• Rilevazione degli oggetti: Identificare gli oggetti e posizionare intorno a essi dei box delimitatori.
• Segmentazione delle immagini: Dividere le immagini in parti per distinguere gli oggetti dal loro contesto.
• Riconoscimento facciale: Rilevare e riconoscere i volti umani.
• Rilevamento dei bordi: Identificare i confini negli oggetti.
• Ripristino delle immagini: Ricostruire immagini vecchie o danneggiate per ripristinarne la qualità.

Queste attività si sono evolute notevolmente, spinte dalle reti neurali e dalla rivoluzione dell’apprendimento profondo, migliorando l’accuratezza e l’impatto delle applicazioni di Visione Artificiale.

Ultime novità

Una delle ultime novità della Visione Artificiale è l’adozione dell’architettura Transformer, che ha già ottenuto risultati all’avanguardia in varie attività di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Le eccezionali capacità del modello Transformer sono state evidenziate dal notevole successo di GPT-3, un potente modello di linguaggio.

I Transformers sono modelli di reti neurali progettati per gestire dati sequenziali, rendendoli altamente capaci di catturare dipendenze e relazioni in sequenze complesse, come frasi o immagini.

L’adozione dei Transformers nel campo della Visione Artificiale ha portato a risultati notevoli di recente, e si distinguono diversi progetti:

• DETR (rilevazione e segmentazione di oggetti end-to-end con Transformers): Questo progetto utilizza i Transformers per la rilevazione e la segmentazione degli oggetti, mettendo l’accento sulla lavorazione di tipo end-to-end.
• Vision Transformer (Un’immagine vale 16×16 parole: Transformers per il Riconoscimento delle Immagini su ampia scala): Questo modello applica i Transformers alla classificazione delle immagini, mettendo in evidenza meccanismi di auto-attenzione senza l’inclusione delle tradizionali reti neurali convoluzionali (CNN).
• Image GPT (pre-addestramento generativo dai pixel): Utilizzando i Transformers, questo progetto si concentra sul completamento delle immagini a livello di pixel, evidenziando il parallelismo con il modo in cui i modelli GPT gestiscono la generazione di testo.
• Predizione della forma della corsia end-to-end con Transformers: Questo progetto utilizza i Transformers per la rilevazione delle strisce delle corsie nella guida autonoma, illustrando l’applicazione dei Transformers in scenari reali.

Oltre all’uso dell’architettura Transformer, la Visione Artificiale ha visto altri progressi recenti. L’apprendimento con pochi esempi aiuta i modelli a comprendere nuovi concetti con un numero minimo di esempi. L’apprendimento auto-supervisionato permette ai modelli di addestrarsi da soli senza dati etichettati estensivamente. Il Reinforcement Learning integra la presa di decisioni intelligenti nelle attività di Visione Artificiale. L’apprendimento continuo, simile all’apprendimento umano, accumula conoscenze man mano che arrivano in sequenza. Questi progressi stanno rimodellando la Visione Artificiale per soluzioni più efficienti alle sfide del mondo reale.

Applicazione pratica

La Visione Artificiale sta rivoluzionando una vasta gamma di settori. Nel campo dei veicoli autonomi, svolge un ruolo fondamentale nel riconoscimento dei segnali stradali, nel rilevamento dei pedoni e nella valutazione delle condizioni stradali, rendendo le auto a guida autonoma una realtà più sicura. Il settore sanitario beneficia della Visione Artificiale nell’analisi delle immagini mediche, facilitando una migliore diagnosi, la pianificazione dei trattamenti e il monitoraggio dei pazienti.

Nel mondo del commercio al dettaglio, la Visione Artificiale migliora la gestione delle scorte, analizza il comportamento dei clienti e consente esperienze di shopping senza cassa. L’agricoltura aumenta l’efficienza attraverso il monitoraggio delle colture e l’applicazione precisa di fertilizzanti e pesticidi. I produttori utilizzano la Visione Artificiale per il controllo di qualità, la manutenzione predittiva e per garantire la sicurezza dei lavoratori.

Inoltre, la tecnologia rafforza i sistemi di sicurezza e sorveglianza, consentendo il riconoscimento facciale e delle automobili, la rilevazione delle anomalie e l’analisi delle folle.

Nel campo dei social media, la Visione Artificiale è il fulcro dell’analisi di immagini e video, della moderazione dei contenuti e dei filtri di realtà aumentata. È inoltre un prezioso strumento nella conservazione della fauna selvatica per il tracciamento e il monitoraggio degli animali e per sostenere gli sforzi di conservazione.

La Visione Artificiale trova anche il suo posto nel mondo dello sport, contribuendo al monitoraggio dei giocatori, all’analisi delle prestazioni e alla prevenzione degli infortuni. Inoltre, svolge un ruolo cruciale nel campo degli effetti visivi (VFX), alimentando deepfake, l’editing di foto e video e creazioni innovative come DALL-E e Midjourney.

Sfide nella Visione Artificiale

Secondo il rapporto dell’AI Accelerator Institute report, la Visione Artificiale offre un incredibile potenziale, ma si trova di fronte a alcune sfide significative.

1. Costi elevati

I costi elevati associati alla Visione Artificiale sono principalmente determinati dai requisiti computazionali intensivi dell’elaborazione di immagini. Per addestrare e implementare modelli sofisticati di Visione Artificiale, sono necessarie risorse di calcolo significative, in particolare Unità di Elaborazione Grafica (GPU). Queste GPU sono hardware specializzati progettati per gestire le complesse operazioni matematiche coinvolte nell’elaborazione delle immagini e nel riconoscimento dei pattern. Inoltre, l’addestramento di modelli avanzati richiede strutture di calcolo su larga scala dotate di hardware costosi, aumentando ulteriormente i costi.

Inoltre, il consumo di elettricità di queste strutture è rilevante, poiché i processi di computazione necessari per l’analisi delle immagini sono energivori. Di conseguenza, i costi elevati dell’hardware, dell’elettricità e dell’infrastruttura rappresentano un ostacolo significativo per l’accesso al campo della Visione Artificiale, sottolineando la necessità di investimenti consistenti e di risorse per sfruttare il potenziale di questa tecnologia.

2. Mancanza di Professionisti Esperti

La lacuna di competenze nel campo della visione artificiale è sostanziale. Nonostante ci siano molti esperti di intelligenza artificiale in tutto il mondo, c’è una grande carenza nel mercato del lavoro. La domanda di questi professionisti è aumentata perché l’IA e l’apprendimento profondo sono più comuni, e molte aziende grandi e piccole si stanno avvicinando a questo campo.

3. Dimensione dei Set di Dati Richiesti

Una sfida significativa nella visione artificiale è la dimensione dei set di dati necessari per addestrare i modelli. Ottenere molte immagini è facile, ma averne molte con etichette è difficile. L’etichettatura accurata delle immagini richiede tempo e un attento controllo di qualità. Anche se servizi come Mechanical Turk di Amazon e Toloka di Yandex possono aiutare nell’etichettatura, hanno un costo che rende il processo costoso. Ottenere un ampio set di dati ben etichettato per addestrare i modelli di visione artificiale può essere una sfida costosa.

4. Questioni Etiche

Le preoccupazioni etiche nella visione artificiale stanno diventando acute, in particolare per quanto riguardo i pregiudizi introdotti dai dati utilizzati per addestrare i modelli. Una problematica preoccupante è il pregiudizio di genere, dove i modelli generativi, ad esempio, potrebbero costantemente raffigurare i medici come uomini, rafforzando gli stereotipi di genere.

In modo simile, può emergere il pregiudizio razziale, poiché alcuni modelli potrebbero associare involontariamente determinati gruppi razziali a stereotipi negativi. I pregiudizi possono estendersi anche alle comunità sottorappresentate, rendendo difficile per questi gruppi ricevere una rappresentazione equa e accurata.

Considerazioni Finali

La visione artificiale continua a avanzare e offre un enorme potenziale per il futuro. Il suo impatto trasformativo si estende a diverse industrie, dalla sanità e ai veicoli autonomi all’agricoltura e alla sicurezza. Con la capacità di migliorare le diagnosi, semplificare le operazioni e automatizzare compiti, la visione artificiale è destinata a guidare ulteriori progressi tecnologici.

Per esplorare l’ampio mondo della visione artificiale e sfruttare le sue capacità, è possibile studiare tecnologie e applicazioni specifiche pertinenti ai propri settori. Che si tratti di OpenCV per la visione artificiale in tempo reale, TensorFlow per applicazioni basate sull’apprendimento automatico o la versatilità della piattaforma di MATLAB per ingegneri e scienziati, gli strumenti e le risorse sono prontamente disponibili per intraprendere questo emozionante percorso di innovazione e scoperta.