L’intelligenza artificiale nel settore agri-food [parte 2]
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il settore agricolo, offrendo nuove soluzioni per affrontare le sfide legate alla sostenibilità, all’efficienza e alla sicurezza alimentare. L’IA può giocare un ruolo fondamentale nella gestione del ciclo informativo agricolo, supportando decisioni più consapevoli e tempestive mediante l’analisi avanzata dei dati. Inoltre, l’IA può contribuire all’ottimizzazione dei processi agricoli, migliorando produttività, monitoraggio ambientale e gestione delle risorse. Accanto ai vantaggi, esistono tuttora delle sfide tecniche, economiche e sociali che ne ostacolano l’adozione su larga scala. Queste sfide saranno vinte e arriveremo ad avere modelli più resilienti e sostenibili?
L’intelligenza artificiale nel settore agri-food [parte 1]
Negli ultimi anni, stiamo assistendo a una vera e propria rivoluzione nel modo in cui coltiviamo, trasformiamo e consumiamo il cibo. Al centro di questo cambiamento c’è l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Dalla possibilità di prevedere le condizioni meteo con maggiore precisione alla capacità di monitorare in tempo reale lo stato delle colture, l’intelligenza artificiale sta diventando una preziosa alleata per tutto il settore agri-food.Scopriamo i vantaggi che queste tecnologie possano migliorare la qualità del cibo, ridurre gli sprechi e rendere l’intero settore agri-food più sostenibile ed efficiente.
Knowledge Graphs e Large Language Models (LLMs) Insieme [parte 2]
Gli LLM sono sempre più presenti nella nostra vita quotidiana: rispondono a domande, generano testi, riassumono informazioni e molto altro. Ma nonostante la loro sorprendente abilità nel trattare il linguaggio naturale, questi modelli hanno dei limiti: possono “inventare” fatti, confondere concetti o non avere accesso a conoscenze aggiornate o affidabili. Ed è qui che entrano in gioco i knowledge graph. Queste strutture organizzano l’informazione in modo preciso e relazionale, permettendo ai LLM di attingere a dati ben organizzati e verificabili. Esploriamo come i knowledge graph possono diventare un alleato fondamentale per migliorare la precisione, la trasparenza e l’affidabilità dei modelli linguistici, aiutandoli a “sapere davvero” di cosa stanno parlando.
Knowledge Graphs e Large Language Models (LLMs) Insieme [parte 1]
Ai giorni nostri si sente sempre parlare di intelligenza artificiale e, in particolare, di modelli linguistici di grandi dimensioni, noti come Large Language Models o LLM. Questi strumenti, tra cui il più famoso è ChatGPT, sono capaci di comprendere e generare testo in modo sorprendentemente naturale e stanno trovando applicazioni in moltissimi ambiti, dalla scrittura automatica alla ricerca scientifica. Uno degli usi più promettenti degli ultimi anni la generazione e la cura dei knowledge graph, una rappresentazione a grafo delle informazioni di interesse, ove concetti e relazioni tra essi vengono collegati in modo strutturato e con un significato semantico.
Intelligenza Artificiale nel Marketing
Persuadere le persone a compiere un’azione, acquistare un prodotto o accedere ad un servizio (in altre parole, rispondere a una “call to action”), rendendo ancora più efficaci Programmatic Advertising, Marketing Automation e Customer Care. Ecco cos’è e a cosa serve l’Intelligenza Artificiale nel Marketing.
HBIM: Ricostruzioni 3D degli edifici antichi
HBIM, acronimo di Heritage o Historic Building Information Modeling, è una tecnologia basata su dati che mira a catturare e rappresentare le caratteristiche architettoniche, strutturali e storiche degli edifici storici in un ambiente digitale tridimensionale. A differenza del BIM tradizionale, l’HBIM considera gli edifici storici come entità complesse, prendendo in considerazione anche gli elementi culturali e storici. I modelli 3D ottenuti non solo rappresenteranno l’edificio di interesse ma forniranno una ricca fonte di informazione di tutti i suoi elementi.
Deep learning: storie di successo
Il deep learning e l’intelligenza artificiale hanno invaso la nostra vita quotidiana. La testimonianza che queste tecniche sono così diffuse è sotto i nostri occhi grazie a delle storie di successo, quali gli assistenti digitali e le macchine a guida autonoma.
Deep learning: gli sviluppi del XXI secolo
Le tecniche di deep learning affondano le loro radici nei secoli precedenti. Negli ultimi decenni ci sono state delle evoluzioni veramente importanti che hanno portato agli algoritmi che oggi usiamo. Scopriamo le evoluzioni che hanno portato alla tecnologia di oggi.
Deep learning: le radici
Negli ultimi anni sono state sviluppate diverse metodologie e algoritmi che fanno parte del deep learning. Ma queste tecniche sono effettivamente così moderne? Analizziamo un pò di storia, partendo dal medioevo e arrivando ai nostri giorni, per capire le radici del deep learning e dell’intelligenza artificiale.
Deep learning: unsupervised e reinforcement learning
I metodi supervisionati richiedono che i nostri dati di esempio ci forniscano anche le etichette che dovremmo predirre. Tuttavia questi metodi di apprendimento sono limitati. In alcuni casi non sappiamo cosa stiamo cercando oppure l’ambiente stesso ci può fornire indicazioni su come il nostro modello si dovrà evolvere. I metodi di unsupervised e reinforcement learning indirizzano questi tipi di problemi.
