AI/DL

Dall’Artificial Intelligence (AI) al Deep Learning (DL)

La teoria dell’Artificial Intelligence (AI) nasce nel 1956; tuttavia, solo grazie alla tecnologia di oggi siamo stati in grado di raggiungere orizzonti prima impensabili.

 

Accanto al concetto di AI, ben presto è nato quello di Machine Learning (ML), ossia la capacità di una macchina di ricevere una serie di dati (ad esempio le serie storiche), comprenderne le relazioni ed elaborarli, senza essere stata programmata esplicitamente per farlo. Un algoritmo di ML è inoltre in grado di aggiornarsi e adattarsi a nuovi dati in ingresso e, di conseguenza, di fare previsioni sul valore che assumeranno in futuro alcuni parametri indispensabili per prendere importanti decisioni di business.

 

Fra le metodologie più all’avanguardia di Machine Learning, vi sono oggi le Reti Neurali, che sono costruite tramite strati di nodi connessi tra loro e opportunamente “addestrati” per risolvere problemi specifici.

 

Quando le reti neurali divengono articolate, allora si tende a parlare di Deep Learning (DL) utilizzato per risolvere i compiti più sfidanti che richiedono elaborazioni complesse e risultati molto accurati.

 

Le applicazioni di queste tecnologie sono numerosissime, come anche i vantaggi che se ne possono trarre, per questo in GreenSharp ne facciamo ampio uso per supportare l’elaborazione dati, effettuare analisi avanzate e previsioni accurate.

Previsioni per ogni tipo di business

Oggi questi sistemi rappresentano uno strumento di evoluzione del modello di impresa, nonché un indubbio vantaggio competitivo per le aziende sia in termini di previsioni (forecast) sia di costi. Per quanto riguarda il forecasting, è possibile effettuare previsioni su:

L’approccio GreenSharp all’AI e al DL

Siamo convinti che non esistano “soluzioni di mercato” pronte e replicabili in qualunque contesto: solitamente parliamo di soluzioni personalizzate e testate prima di una completa implementazione. Per noi ciò che conta è partire innanzitutto dalle necessità e dalle caratteristiche della realtà aziendale del cliente.

 

Una volta individuate le possibili ottimizzazioni o le specifiche problematiche che si vogliono risolvere, il primo step è implementare una strutturata acquisizione e gestione dei dati: in questo modo si è certi di poter investire in sicurezza su questi sistemi di innovazione. Successivamente è possibile puntare su sistemi di analisi avanzate e predizioni di target strategici per il proprio business.

A oggi grazie a linguaggi di programmazione versatili come Python e ai servizi di Forecasting di Amazon Web Service e Google Cloud Platform, abbiamo sviluppato soluzioni predittive in ambito Retail e non solo, prestando particolare attenzione alla gestione dei dati attraverso un’architettura che:

Garantisca affidabilità e sicurezza, tenendo in considerazione anche soluzioni ibride sia on prem che on cloud.

Faciliti l’accesso e l’esplorazione dei dati da parte dei data scientist, potendo così implementare, valutare e portare in produzione modelli di ML sempre all’avanguardia ed efficienti.

Un esempio dell’applicazione di algoritmi di Image Recognition e Reti Neurali (per classificazione immagini) è il progetto Snap & Shop, una soluzione mobile in grado di rivoluzionare l’esperienza del cliente all’interno dei negozi di abbigliamento.

Il progetto Terrasharp

Fra i casi di successo realizzati in GreenSharp vi è Terrasharp, il nostro progetto dedicato all’agricoltura di precisione che sfrutta sia algoritmi di predizione per stimare la produzione di uva all’interno di un vigneto, sia modelli che consentono l’analisi e l’estrazione di informazioni descrittive dello stato di salute di ogni singola pianta di vite, partendo da immagini acquisite tramite droni o satelliti e successivamente elaborate attraverso algoritmi di ML.

 

Grazie alla grande potenzialità del progetto e alla sua estrema flessibilità applicativa, prevediamo di estendere e applicare la stessa formula anche su piantagioni di caffè e altre colture.

 

Fra le caratteristiche principali di questo progetto dedicato all’agricoltura 4.0, vi sono senza dubbio la capacità di ridurre i costi e l’impatto ambientale della produzione agricola, coniugando sostenibilità e redditività ed evitando sprechi di risorse.

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