INTELLIGENZA ARTIFICIALE: COMPUTER VISION E PROMPT ENGINEERING

Sistemi IA nella manutenzione di infrastrutture. Tecniche di “interrogazione” per far funzionare al meglio i modelli di IA generativi

Durante la Pillola di Sapere di Obiettivo 50 del 22 aprile abbiamo affrontato, guidati da due soci di Obiettivo50, Marco Rimondi e Magdi El Sawi, il tema dell’Intelligenza Artificiale (IA) come potente strumento capace di aprire molteplici opportunità per le imprese, anche quelle di minori dimensioni, migliorando la loro efficienza, produttività e competitività.
Nel primo intervento, Marco Rimondi, co-fondatore di Inspectiondrone srl, ha illustrato l’impatto dell’Intelligenza Artificiale nel riconoscimento e comprensione delle immagini (Computer Vision) , con applicazioni operative in diversi settori tra cui:
• Industria alimentare: utilizzo di droni per la cernita e il controllo qualità di prodotti come mele, pane e pomodori.
• Automotive: sistemi come Adaptive Cruise Control (ACC), Forward Collision Warning (FCW), Intelligent Speed Assistance (ISA) e altri.
• Settore medico: utilizzo di tomografia computerizzata multistrato (MSCT) per lo studio delle arterie in 3D.
• Controllo di apparecchiature e strutture: ispezione di circuiti stampati e di strutture in acciaio o legno
Inspectiondrone utilizza l’intelligenza artificiale per il monitoraggio delle infrastrutture (ponti, viadotti, strade,…) e la precoce identificazione degli ammaloramenti per una più efficiente pianificazione della manutenzione, migliorando al tempo stesso la sicurezza degli operatori. L’obiettivo è rendere le ispezioni più veloci, sicure e precise, riducendo i costi.
L’obiettivo finale di questo processo di digitalizzazione è la possibilità di prevedere gli ammaloramenti futuri per implementare processi ed azioni di manutenzione predittiva con cui pianificare interventi preventivi per evitare danni ulteriori e più gravi.
Il processo parte dalla digitalizzazione dell’infrastruttura per crearne un gemello digitale; poi si passa alla classificazione dei difetti in base al rischio; si utilizza infine un sistema specializzato per la gestione dei dati e delle strategie di intervento (nel caso di ponti e viadotti il Bridge Management System- BMS). La piattaforma offre funzionalità come mappatura, analisi dati, gestione ispezioni e analisi video per individuare difetti e prendere provvedimenti tempestivi.
Inspectiondrone collabora con enti nazionali e internazionali per ottimizzare la manutenzione delle infrastrutture, mirando a integrare l’intelligenza artificiale con il ruolo tecnico senza sostituirlo, ma semplificando il processo di controllo.
Nel secondo intervento, Magdi El Sawi, Consulente e Temporary Manager (Team Export), ha esplorato un concetto centrale nell’ambito dell’intelligenza artificiale: il Prompt Engineering. una tecnica per fornire istruzioni chiare e dettagliate ad un sistema IA per farlo funzionare al meglio secondo le proprie necessità.
Ha analizzato i Modelli di Linguaggio, programmi di IA che hanno imparato il modo in cui le persone usano il linguaggio. Essi sono importanti nella comprensione del linguaggio umano da parte dell’IA, ma hanno i loro limiti, come la mancanza di creatività intrinseca e la comprensione limitata di concetti complessi.
Per il modello GPT di IA il linguaggio si configura come un intricato puzzle, di cui ogni parola e frase rappresentano un pezzo. Addestrato su vasti corpus testuali, il modello utilizza questa conoscenza per generare output coerenti.
Il Prompt Engineering rappresenta una tecnica essenziale di elaborazione volta a formulare input specifici per guidare i modelli generativi. Un approccio che, per ottimizzare le risposte del modello e adattarsi alle esigenze dell’utente, richiede istruzioni dettagliate.
Il ruolo chiave del Prompt Engineering è emerso in diversi ambiti: dalla guida della produzione di output coerenti e pertinenti al controllo del tono e dello stile delle risposte, passando per la mitigazione dei bias socio-culturali e il miglioramento complessivo della precisione. Inoltre, la flessibilità di questa tecnica consente di adattare le risposte dei modelli alle esigenze del settore (p.es. in termini di vocabolario tecnico), stimolando o limitando la creatività del modello (se non sai, non inventare).
Durante la sessione sono state fornite 10 regole d’oro per un prompt efficace (es. definire e controllare la lunghezza, includere esempi concreti o parole chiave), insieme a suggerimenti pratici per sfruttare appieno il potenziale del Prompt Engineering (es. confronto di prodotti e servizi, emulazione del tono e dello stile di un articolo ben fatto, ecc.).
In conclusione, El Sawi ha sottolineato che il Prompt Engineering rappresenta una tecnica di relazione con l’IA che permette di fornire al sistema le istruzioni migliori per ottenere risultati efficaci e utili ai propri scopi. Esso richiede a questo proposito la reiterazione del processo e adattamenti costanti di fine tuning per ottimizzare l’uso dei modelli di IA.