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Dal 1990, TEC Eurolab è partner delle principali industrie manifatturiere dei settori aeronautico, meccanico, automotive e biomedicale, per il controllo, il miglioramento e l’innovazione di materiali, prodotti e processi. Nel mese di luglio scorso, con l’acquisizione del 30% di BlueTensor, avete aggiunto l’intelligenza artificiale alla vostra offerta. Che cosa vi ha spinto in questa direzione?

Nel 2018 abbiamo affidato al team di BlueTensor un’attività di Computer Vision, tecnologia che all’epoca non era conosciuta come ora. Abbiamo apprezzato molto il loro stile di lavoro, la loro efficacia e soprattutto il loro interesse autentico verso la specificità dell’applicazione che avevamo richiesto. In questi anni di collaborazione siamo rimasti così soddisfatti che abbiamo deciso d’investire nella loro impresa per proporre servizi di IA (intelligenza artificiale) anche alle industrie che, oltre a rivolgersi al nostro laboratorio, svolgono determinati controlli qualità al loro interno perché hanno la necessità di eseguirne volumi molto elevati, anche direttamente in linea.

Che cos’è la Computer Vision e in che modo può aiutare le aziende nei controlli qualità?

La Computer Vision è una tecnologia che consente d’interpretare immagini, di riconoscere oggetti e di classificarli. Dal riconoscimento automatico delle persone in una ripresa video all’interpretazione delle immagini satellitari nel settore agricolo, gli ambiti di applicazione sono innumerevoli. Chiaramente, la sinergia cui siamo stati subito interessati come TEC Eurolab è la possibilità di individuare difetti o strutture caratteristiche all’interno di prodotti e componenti industriali. Per esempio, tramite Computer Vision si può interpretare una radiografia a raggi X o una tomografia o una microstruttura metallurgica. Occorre però considerare che qualsiasi applicazione di IA richiede la disponibilità di migliaia o, in alcuni casi, milioni di dati, i famosi Big Data di cui si è tanto discusso con l’avvento della digitalizzazione industriale. La struttura di una rete neurale artificiale non è pre-esistente, si forma man mano che un operatore qualificato immette dati (in questo caso, immagini) adeguatamente classificati come esempi di apprendimento. Il software, attraverso l’acquisizione dei dati, impara una lingua, proprio come un allievo, e, soltanto dopo, l’algoritmo è in grado di riconoscere e interpretare nuovi dati in combinazione fra loro.

Oltre alla Computer Vision sono numerosi gli ambiti IA in cui BlueTensor è specializzata. Per esempio il Natural Language Processing (NLP) è fra i più strabilianti. Sembra che gli algoritmi intendano veramente il senso di un testo, tanto è avanzata la capacità di interpretarlo e tradurlo (chi non ha utilizzato Google Translate almeno una volta?) o di estrarne informazioni, per esempio redigendo autonomamente un atto di comparsa legale partendo da documenti disorganizzati.

Alcuni lamentano l’incapacità dei software di IA nel cogliere le sfumature…

L’IA non serve a sostituire l’intelligenza dell’uomo, è uno strumento in grado di automatizzare e velocizzare processi di interpretazione di dati che l’uomo non riuscirebbe a mettere in correlazione fra loro perché sono raccolti in quantità e velocità troppo elevate. Eppure, nelle decisioni quotidiane, avere a disposizione tali interpretazioni aiuta a gestire molti processi, con un alto grado di affidabilità. Questo è lampante in un altro ambito, quello dell’Analisi Predittiva: un’applicazione nota alle industrie perché consente, per esempio, di capire quando è il momento di eseguire la manutenzione di un impianto, in modo da evitare fermi di produzione pur limitando i costosi interventi preventivi. Questa stessa tecnologia IA, adeguatamente implementata, può essere applicata per prevedere le richieste di mercato e ottimizzare di conseguenza la gestione delle proprie scorte di magazzino, anche elaborando previsioni sugli andamenti di costo delle materie prime.