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Manifatturiero intelligente

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  • Controllare l’output della linea produttiva è da sempre un’operazione complicata. Abbiamo sviluppato una tecnologia che permette di farlo in maniera automatizzata tramite l'Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning e ve lo raccontiamo giorno per giorno.
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Mathematics Politics & Government Science
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Episodes
  • Learning Organizazion e il miglioramento continuo

    Learning Organizazion e il miglioramento continuo
    Feb 11 2025
    In un intervento precedente, descrivevo quelli che secondo me sono i pilastri informatici di una moderna industria manifatturiera (purtroppo mi tocca usare molto l’inglese, perché oramai certi nomi hanno assunto un significato specifico che non esiste in italiano …): machine learning, digital twins, ottimizzazione delle risorse e cruscotti. Vorrei provare ad allargare un po’ il quadro in cui si inseriscono le considerazioni fatte. I concetti che meglio esprimono quello che penso sono quelli di miglioramento continuo e di learning organization; due concetti fortemente interconnessi: non c’è miglioramento continuo se non c’è contemporaneamente l’attitudine ad imparare!
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  • Speranze e paure

    Speranze e paure
    Jan 20 2025
    Vorrei riprendere da un altro punto di vista il discorso delle speranze e della paura che ci può fare l’intelligenza artificiale.

    Me ne dà l’occasione un recente articolo di Andrew Ng, cui sono molto affezionato, sia perché cerca di mantenere un equilibrio molto difficile in un campo dove ci si muove tutti con molta difficoltà, sia perché in questo equilibrio mantiene comunque la “barra dritta” verso una visione positiva del mondo ed una (non credo mal riposta) fiducia nella capacità degli umani di dirigersi verso queste possibilità. Non certo da ultimo, molto di questo affetto dipende dal fatto che Andrew ha insegnato il machine learning a milioni (letteralmente) di persone, tra cui ci sono anch’io.
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  • Umani e macchine

    Umani e macchine
    Jan 13 2025
    Nello scorso articolo si diceva: macchina vs umano 90 a 90 … sì, ma non è la fine del discorso. Dopo esserci dati la nostra brava spiegazione ed aver messo a riparo la nostra “macchina” dalle possibili critiche (“se neanche tra addestratori riusciamo a metterci d’accordo, come possiamo pretendere che la rete faccia meglio”?), ci sembrava che ci fosse ancora qualcosa da capire meglio e, soprattutto, volevamo capire come migliorare, anche perché oramai si trattava di mettere il sistema in produzione: ok, il 90% ci basta, ma già sappiamo, se n’è parlato in uno scorso articolo, che c’è sempre il rischio di una degradazione delle prestazioni, quindi è opportuno cercare di migliorare.
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