{"id":374903,"date":"2025-01-03T13:48:45","date_gmt":"2025-01-03T18:48:45","guid":{"rendered":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/blog\/il-potere-del-potenziamento-dellintelligenza-artificiale-scoprire-le-intuizioni-attraverso-i-dati-non-strutturati-generati-dalluomo\/"},"modified":"2025-01-03T13:48:45","modified_gmt":"2025-01-03T18:48:45","slug":"il-potere-del-potenziamento-dellintelligenza-artificiale-scoprire-le-intuizioni-attraverso-i-dati-non-strutturati-generati-dalluomo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/blog\/il-potere-del-potenziamento-dellintelligenza-artificiale-scoprire-le-intuizioni-attraverso-i-dati-non-strutturati-generati-dalluomo\/","title":{"rendered":"Il potere del potenziamento dell’intelligenza artificiale: Scoprire le intuizioni attraverso i dati non strutturati generati dall’uomo"},"content":{"rendered":"\n

Introduzione<\/strong><\/p>\n

L’Intelligenza Artificiale (IA) \u00e8 emersa come un gioco che cambia le carte in tavola, rivoluzionando le industrie e trasformando il nostro modo di vivere. Piuttosto che sostituire le persone, l’IA integra e aumenta le nostre capacit\u00e0, migliorando i processi di risoluzione dei problemi e sbloccando nuove possibilit\u00e0. Inoltre, sfruttando il potenziale non sfruttato dei dati non strutturati generati dalle persone, si aprono strade interessanti per ottenere approfondimenti e affrontare sfide complesse. <\/p>\n

L’insidia dei dati strutturati<\/strong><\/p>\n

Nella disciplina dell’ingegneria dell’affidabilit\u00e0 e delle curve di guasto, sono stati condotti diversi studi che dimostrano che circa il 20% dei guasti delle apparecchiature deriva da cause dipendenti dall’et\u00e0 e dall’usura, mentre il restante 80% \u00e8 casuale o variabile. Quando alla fine viene determinata la causa principale, spesso viene identificato il fattore umano. Non si tratta di un’accusa alle persone, ma di un’illustrazione dell’importanza del nostro impatto. I guasti legati all’et\u00e0 e all’usura sono pi\u00f9 facilmente prevedibili utilizzando dati strutturati come quelli dell’Industrial Internet of Things (IIoT), le letture dei contatori e gli allarmi. D’altro canto, i dati non strutturati sono tipicamente di origine umana, come testi, moduli scritti a mano, immagini, video e discorsi. Se analizziamo solo i dati strutturati, rischiamo di non analizzare l’elemento umano di una situazione complessa e di perdere fino all’80% del contesto. <\/p>\n

Dati non strutturati: Un tesoro di intuizioni<\/strong><\/p>\n

La maggior parte dei dati generati quotidianamente \u00e8 non strutturata: si va dai documenti di testo, alle immagini, all’audio e ai video, fino ai social media e alle interazioni collaborative. A differenza dei dati strutturati che si trovano nei database, i dati non strutturati non hanno un formato predefinito e sono quindi difficili da elaborare con i metodi tradizionali. Tuttavia, questo tesoro di informazioni racchiude un incredibile potenziale e l’intelligenza artificiale \u00e8 la chiave per sbloccarne le intuizioni. <\/p>\n

Quando l’intelligenza artificiale viene addestrata per analizzare i dati non strutturati, pu\u00f2 ricavare modelli, sentimenti e contesti da testi, immagini e altre fonti. L’analisi del sentiment delle recensioni dei clienti, ad esempio, aiuta le aziende a capire le preferenze e i punti dolenti dei clienti, migliorando prodotti e servizi. Nel settore sanitario, l’analisi guidata dall’intelligenza artificiale delle cartelle cliniche e dei documenti di ricerca pu\u00f2 accelerare la scoperta di farmaci e migliorare la cura dei pazienti. <\/p>\n

Inoltre, l’IA pu\u00f2 elaborare ed estrarre informazioni significative da contenuti multimediali, come immagini e video, arricchendo ulteriormente la comprensione di problemi complessi. Ad esempio, nei veicoli autonomi, l’intelligenza artificiale pu\u00f2 analizzare i feed delle telecamere in tempo reale per riconoscere e reagire ai cambiamenti delle condizioni stradali. <\/p>\n

Applicazione dell’analisi dei dati non strutturati<\/strong><\/p>\n

Ispezioni visive: Le situazioni che richiedono un’ispezione visiva e un’inferenza (decisione) in meno di un secondo sono ottime per l’intelligenza artificiale della computer vision. La computer vision pu\u00f2 classificare un’intera immagine o rilevare anomalie all’interno di un’immagine. Queste inferenze possono essere una soluzione a s\u00e9 stante o parte di un modello di AI pi\u00f9 ampio. L’ispezione automatizzata della vestizione \u00e8 un esempio di soluzione indipendente in cui un operatore si trova davanti a una telecamera prima di entrare in una camera bianca e riceve un feedback in tempo reale sulla sua vestizione. Soluzioni pi\u00f9 complesse includono l’ispezione visiva dei prodotti per identificare i difetti di chiusura dei prodotti, le fiale incrinate e i materiali estranei. I risultati del rilevamento degli oggetti confluiscono poi in un modello di intelligenza artificiale pi\u00f9 ampio con informazioni sulla produzione in serie temporale, sensori IIoT e allarmi per identificare modelli e approfondimenti sulle cause dei difetti. <\/p>\n

Trend delle deviazioni: I registri delle non conformit\u00e0 e delle deviazioni della qualit\u00e0 sono saturi di immagini e testo libero. L’analisi delle tendenze pu\u00f2 essere un compito laborioso per leggere ed etichettare ogni record alla ricerca di tendenze e cause principali per aumentare la produzione di un impianto. \u00c8 possibile utilizzare metodi di machine leaning supervisionati e non supervisionati per ricavare modelli e intuizioni dai dati. <\/p>\n

Leggere la stanza: Le organizzazioni prendono ogni giorno decisioni che coinvolgono le persone, i loro punti di vista e le informazioni associate. A volte queste decisioni vengono scritte, ma la giustificazione manca o \u00e8 priva di contesto. Determinare il contesto della decisione, la temperatura psicologica dell’ambiente, chi era appassionato e chi era guardingo sono tutte applicazioni dell’IA. L’utilizzo della trascrizione e dell’elaborazione del linguaggio naturale, insieme all’analisi del sentiment, genera una trascrizione della conversazione, ma analizza anche le parti umane (non dette) di queste conversazioni. <\/p>\n

Conclusione<\/strong><\/p>\n

L’aumento dell’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la risoluzione dei problemi amplificando le capacit\u00e0 e l’efficienza umana. Sfruttando le intuizioni nascoste nei dati non strutturati generati dagli esseri umani, otteniamo una comprensione pi\u00f9 profonda di sfide complesse e prendiamo decisioni pi\u00f9 informate. La collaborazione tra l’IA e le persone crea una potente sinergia che racchiude la chiave per affrontare i problemi pi\u00f9 urgenti del nostro tempo. Per andare avanti, \u00e8 fondamentale abbracciare questa partnership, rispettando al contempo i principi etici, per garantire un futuro in cui l’IA sia complementare all’umanit\u00e0 e la metta in grado di raggiungere livelli pi\u00f9 elevati. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":33,"featured_media":272684,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[611],"tags":[],"resource-featured-status":[],"resource-type":[],"class_list":["post-374903","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-intelligenza-artificiale"],"acf":[],"featured_image_src":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/08\/Nick-Armstrong_The-Human-Side-of-AI.jpg","featured_image_src_square":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/08\/Nick-Armstrong_The-Human-Side-of-AI.jpg","author_info":{"display_name":"","author_link":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/blog\/author\/"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/374903","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/33"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=374903"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/374903\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/272684"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=374903"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=374903"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=374903"},{"taxonomy":"resource-featured-status","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/resource-featured-status?post=374903"},{"taxonomy":"resource-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/caiready.com\/life-sciences\/it\/wp-json\/wp\/v2\/resource-type?post=374903"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}