Apprendimento automatico e Internet industriale

Alla recente conferenza DLD, alcune delle sessioni più interessanti hanno riguardato l'intelligenza artificiale o "Internet industriale". I veterani di Amazon e Watson hanno parlato di come l'IA e l'apprendimento automatico cambieranno più settori in futuro, e i responsabili di alcune delle più grandi aziende manifatturiere hanno discusso di come i big data, i sensori e la personalizzazione cambieranno il modo in cui i prodotti vengono fabbricati.

L'apprendimento automatico e il suo impatto su altri settori

Parlando di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono stati Werner Vogels, CTO di Amazon.com; Manoj Saxena, Presidente di Cognitive Scale ed ex direttore generale del gruppo IBM Watson; e Chris Boos, CEO di Arago, una società tedesca focalizzata sull'utilizzo dell'IA per l'automazione. Moderato da Matthew Egol, un partner del team di strategia e consulenza di PWC, il gruppo ha parlato di come i dati e l'apprendimento automatico stanno cambiando una varietà di settori.

La maggior parte dei relatori ha concordato sul fatto che l'assistenza sanitaria è la prossima area importante ad essere realmente influenzata dalla crescente intelligenza delle macchine. Boos ha affermato che i dati esistono, così come l'intelligenza artificiale sufficiente per eseguire la diagnostica, ma ciò che manca è la sensazione di come risolvere il problema. Ha notato che nella medicina specializzata di oggi, potrebbe esserci un solo esperto in ogni parte del tuo corpo, ma che in teoria una macchina è arrivata a combinare informazioni provenienti da più specialità.

Ad esempio, Saxena ha parlato di come in un grande ospedale pubblico di Dallas le nuove tecniche consentano ora a 70 persone di gestire fino a 70.000 bambini con asma. Combinando i dati su dove vivono i pazienti con i dati ambientali provenienti da servizi come weather.com e pollen.com, un sistema cognitivo può individuare correlazioni tra la concentrazione di ambrosia nell'aria e l'asma e quindi inviare informazioni o inalatori direttamente ai bambini nelle aree in cui è probabile che ci sia un aumento degli attacchi di asma.

Vogels ha parlato di altri esempi di assistenza sanitaria, affermando che era importante essere in grado di prevenire piuttosto che reagire alle malattie; e Saxena ha convenuto che c'era troppa enfasi sulla tecnologia, ma non abbastanza nei risultati.

Boos ha parlato di come la tecnologia potrebbe essere utilizzata anche per applicazioni come l'automazione delle operazioni IT. Una cosa che ha detto è importante ricordare è che "l'apprendimento automatico non è altro che sperimentazione" e che avremo ancora bisogno di insegnanti per le macchine.

Altre applicazioni di cui ha parlato Vogels includono l'analisi dei video per tracciare gli acquirenti che camminano attraverso i corridoi per migliorare il design del negozio e l'uso di sensori su apparecchiature industriali come turbine a gas, sulle auto per la manutenzione preventiva e negli ospedali per ridurre il tempo che le persone trascorrono in attesa per ascensori.

Vogels ha osservato che le aziende più grandi e dirompenti sono tutte basate sui dati, mentre Saxena ha affermato che il problema non è solo quello di aumentare il volume di dati, ma soprattutto il tipo di dati sta cambiando, con tweet e altri dati non strutturati diventando sempre più importante. Ma ha detto che i computer non capiscono bene i dati non strutturati.

Vogels ha affermato che in generale "abbiamo guardato indietro con i dati", concentrandoci sul reporting, ma ciò che è importante ora sono i sistemi previsionali e lungimiranti. Ha pubblicizzato il servizio di apprendimento automatico di Amazon come una tecnologia che potrebbe consentire a chiunque di costruire un motore predittivo.

Saxena ha concordato, dicendo che la segnalazione sarà molto diversa tra 10 anni. Ha paragonato gli attuali sistemi di segnalazione al football americano, in cui le squadre si fermano tra le giocate e poi decidono cosa fare, e ha detto che in futuro la segnalazione sarà più simile all'azione non-stop nelle corse di Formula Uno. Ha detto che stiamo passando da sistemi di registrazione a sistemi di coinvolgimento a sistemi di comprensione. Ma ha detto che non dovremmo pensare all'intelligenza artificiale come a "intelligenza artificiale", ma piuttosto a "intelligenza aumentata".

"Pensa a Jarvis, non a HAL", ha detto.

Internet industriale e come cambia la produzione

Un'altra sezione ha portato alcune grandi aziende manifatturiere e si è occupata principalmente di "Internet industriale" e di come cambierà le cose.

Horst Kayser, Chief Strategy Officer del colosso industriale Siemens, ha parlato di come la "digitalizzazione" stia cambiando l'approccio dell'azienda in molte aree, incluso il passaggio da tutta la ricerca e lo sviluppo interni a un'innovazione più aperta. Ha discusso delle sfide della gestione intelligente di parti di un diverso sistema energetico, come il monitoraggio remoto e la manutenzione su un sistema di 7.000 turbine eoliche, che ora include l'uso di algoritmi di autoapprendimento per spostare le pale nella posizione ottimale, che secondo lui potrebbe portare a in un paio di punti percentuali di efficienza extra (che non suona molto, ma può davvero sommare). Altre applicazioni che ha discusso vanno dalla prototipazione virtuale a un impianto completamente automatizzato.

Richard Ploss, CEO di Infineon, ha descritto un futuro che vede i robot collaborare con gli esseri umani, dicendo che abbiamo bisogno di robot che non siano pericolosi, ma forniranno una connessione tra Internet industriale e la vita. Ad esempio, ha mostrato un video di "formiche bioniche" che hanno collaborato per spostare gli oggetti.

Infineon aveva l'obiettivo di combinare la produttività della produzione di massa con l'individualità della produzione personalizzata. Ploss ha affermato che Internet industriale porterà la personalizzazione a un livello superiore, semplificando la progettazione della propria scarpa che verrà prodotta in base alle singole richieste e consegnata entro 24 ore. In un tale sistema, il cliente avrebbe effettivamente eseguito la progettazione finale, ma il sistema avrebbe i dati per farlo funzionare.

Michael Mendenhall, direttore marketing di Flextronics, che si occupa di produzione personalizzata per una varietà di aziende, ha affermato che la nuova tendenza è quella di pensare al "prodotto come a una piattaforma" - quindi invece di costruire solo hardware, vuoi qualcosa che puoi creare applicazioni e servizi in giro. Come parte di questo, crede nell'innovazione aperta con persone che lavorano in settori adiacenti per fare le cose.

Tra gli interessanti prodotti che ha discusso c'era un "tatuaggio" in grado di misurare la biometria e che poteva essere integrato in una cintura di sicurezza per avvisarti se ti stavi addormentando e una piccola banda in grado di misurare la glicemia, con la quale ha detto che pensa di poter ridurre il costo dell'assistenza sanitaria cronica per diabete e altre malattie del 20 percento.