Che cos'è la computer vision?

Come funziona la computer vision

La pipeline della computer vision

Il processo di computer vision inizia con l'acquisizione dell'immagine tramite una fotocamera o un sensore. L'immagine viene quindi convertita in formato digitale e rappresentata come una griglia di pixel. Ogni pixel contiene valori numerici che descrivono colore e intensità, formando una matrice che il computer può elaborare matematicamente.

A questo input grezzo, un sistema di computer vision applica una serie di passaggi computazionali. La fase di pre-elaborazione può concentrarsi sul miglioramento della qualità dell'immagine o sulla normalizzazione dei dati, mentre l'estrazione delle caratteristiche identifica schemi come bordi, texture o forme. Questi schemi vengono quindi forniti a modelli di ML o a reti neurali profonde che classificano, rilevano o segmentano gli oggetti sulla base di pattern appresi in precedenza.

Infine, il sistema produce informazioni strutturate. Ad esempio, può etichettare un'immagine come "gatto", individuare pedoni in un feed video o generare misurazioni per ispezioni industriali. Il valore della computer vision sta proprio in questa capacità di trasformare dati grezzi basati su pixel in output significativi.

Pre-elaborazione delle immagini ed estrazione delle caratteristiche

Le immagini grezze spesso contengono rumore, illuminazione incoerente o dimensioni variabili, fattori che possono ostacolare un'analisi accurata. Per ovviare a questi problemi, la fase di pre-elaborazione prepara i dati visivi per un'interpretazione affidabile. Le tecniche più comuni includono:

• Normalizzazione, che riporta i valori dei pixel a un intervallo coerente
• Ridimensionamento, che garantisce che le immagini abbiano dimensioni uniformi per l'input dei modelli
• Aumento dei dati, che genera variazioni (rotazioni, riflessioni, modifiche cromatiche) per aumentare la robustezza e ridurre l'overfitting

Come accennato in precedenza, le caratteristiche sono attributi misurabili o schemi presenti in un'immagine, come bordi, angoli, texture o forme, che catturano informazioni essenziali sul suo contenuto. Algoritmi o reti neurali identificano ed estraggono queste caratteristiche rilevando regolarità statistiche o strutture spaziali. Questo processo converte i dati basati sui pixel in rappresentazioni strutturate, consentendo ai sistemi di riconoscere oggetti, classificare scene e ricavare informazioni significative dagli input visivi.

Deep learning e reti neurali

Gran parte dei progressi nel campo della computer vision è stata determinata dalle innovazioni nel deep learning e nelle reti neurali convoluzionali (CNN). Consentendo ai sistemi di apprendere automaticamente schemi visivi complessi a partire da set di dati di grandi dimensioni, il deep learning ha ridotto drasticamente la necessità di progettare manualmente le caratteristiche e di definire regole ad hoc.

Al centro di questa svolta si trovano le CNN, che costituiscono l'architettura di base per la maggior parte delle attività di computer vision. A differenza degli algoritmi tradizionali basati su regole definite manualmente, le CNN elaborano le immagini in modo gerarchico, apprendendo caratteristiche di basso livello, come bordi e texture, prima di arrivare a concetti di alto livello, come oggetti o scene.

Le CNN raggiungono questo risultato grazie a componenti specializzati. I livelli convoluzionali applicano filtri all'immagine per rilevare pattern locali, mentre i livelli di pooling riducono la dimensionalità riassumendo le informazioni di determinate regioni, rendendo il modello più efficiente e robusto di fronte a immagini diverse ma correlate. Infine, i livelli completamente connessi integrano le caratteristiche estratte per produrre output come classificazioni o previsioni. Questo approccio rispecchia alcuni aspetti della percezione umana, ma è ottimizzato per l'efficienza computazionale.

Negli ultimi anni, i Vision Transformer sono emersi come potenti alternative alle CNN. Invece di basarsi sulle convoluzioni, utilizzano meccanismi di attenzione per catturare le relazioni all'interno di un'immagine, ottenendo spesso prestazioni superiori su set di dati di grandi dimensioni. Insieme, CNN e Vision Transformer stanno guidando i progressi nel riconoscimento, nel rilevamento e nella comprensione visiva in un'ampia gamma di applicazioni, e rappresentano lo stato dell'arte nel campo della computer vision.

Addestramento e ottimizzazione dei modelli

I modelli di computer vision apprendono analizzando dati etichettati, in cui a ogni immagine è associato un output corretto. Attraverso un'esposizione ripetuta, il modello identifica schemi nei dati dei pixel (ad esempio, un insieme di immagini di gatti) e inizia a riconoscere che tali schemi corrispondono all'output "gatto". Man mano che elabora un numero crescente di dati, il modello apprende regolando i parametri interni in risposta sia agli errori che alle previsioni corrette, migliorando progressivamente la propria capacità di riconoscere gli schemi. Tuttavia, la qualità e la diversità dei set di dati di addestramento utilizzati sono fondamentali. Set di dati ampi e ben annotati portano a una maggiore accuratezza e a una migliore capacità di generalizzare in scenari reali.

Una strategia di addestramento comune è il transfer learning, in cui modelli pre-addestrati su set di dati di grandi dimensioni vengono perfezionati per compiti specifici. Questo approccio riduce i tempi di addestramento e il fabbisogno di risorse, migliorando al contempo le prestazioni. Lo sviluppo dei modelli è intrinsecamente iterativo: gli ingegneri affinano le architetture, regolano gli iperparametri e riaddestrano i modelli con dati migliorati. Ogni ciclo incrementa accuratezza, robustezza ed efficienza, contribuendo a rendere il sistema più affidabile e a migliorare la sua capacità di comprensione visiva.

Attività e tecniche di computer vision 

Classificazione delle immagini

La classificazione delle immagini consiste nell'assegnare a un'immagine un'etichetta o una categoria, in modo che i sistemi possano interpretarne il contenuto complessivo. Ad esempio, un modello può classificare un'immagine come "gatto", "auto" o "albero". Questa capacità è essenziale per numerosi casi d'uso, tra cui la diagnostica medica (ad esempio, l'individuazione di un tumore in una scansione), la sicurezza (il rilevamento di volti) o persino applicazioni consumer come l'organizzazione di una libreria di foto.

Esistono due principali tipologie di classificazione. La classificazione binaria è quella in cui le immagini vengono assegnate a una di due categorie, come "spam" e "non spam". Nella classificazione multi-classe, invece, un'immagine può appartenere a una tra molte categorie possibili, come nel monitoraggio della fauna selvatica o nella rilevazione delle malattie. Mappando i dati visivi grezzi con etichette significative, la classificazione delle immagini fornisce le basi per attività di computer vision di livello superiore.

Rilevamento degli oggetti

Il rilevamento di oggetti va oltre la semplice classificazione, individuando e identificando oggetti specifici all'interno di un'immagine. I sistemi di computer vision analizzano i dati visivi per determinare non solo che cosa è presente, ma anche dove appare. Questo avviene tramite l'uso di bounding box, ovvero riquadri rettangolari tracciati attorno agli oggetti rilevati. A differenza della classificazione, che assegna un'unica etichetta all'intera immagine, le bounding box forniscono un contesto spaziale, consentendo il riconoscimento simultaneo di più oggetti all'interno della stessa scena.

I modelli di rilevamento moderni, come YOLO (You Only Look Once) o Faster R-CNN, sono progettati per prestazioni in tempo reale e sono in grado di elaborare immagini o flussi video con una velocità sufficiente a supportare applicazioni dinamiche come la guida autonoma, la sorveglianza e la realtà aumentata.

Segmentazione delle immagini

La segmentazione delle immagini è sostanzialmente una classificazione a livello di pixel, in cui a ogni pixel dell'immagine viene assegnata un'etichetta, e un rilevamento dei contorni, che definisce con precisione le forme degli oggetti. A differenza del rilevamento degli oggetti, che utilizza bounding box, la segmentazione fornisce una mappa dettagliata che indica cosa rappresenta ciascun pixel.

Esistono due principali tipologie di segmentazione delle immagini: semantica e di istanza. La segmentazione semantica assegna ogni pixel a una categoria, come "strada", "auto" o "albero". La segmentazione di istanza distingue invece tra singoli oggetti appartenenti alla stessa categoria, come ad esempio due diversi tipi di auto.

La segmentazione è essenziale quando è richiesto un livello di dettaglio molto elevato, come nella diagnostica per immagini o nella mappatura di aree agricole. In questi casi, classificazioni più generiche non forniscono la precisione necessaria per un'analisi accurata o per supportare decisioni affidabili.

Riconoscimento facciale e analisi biometrica

Il riconoscimento facciale utilizza algoritmi avanzati per identificare le persone analizzando caratteristiche uniche del volto. Tra le tecniche impiegate rientrano il rilevamento dei punti di riferimento facciali, che individua elementi chiave come occhi, naso e bocca, e la mappatura delle caratteristiche, che converte questi punti in rappresentazioni numeriche da confrontare con profili memorizzati.

Oltre alla verifica dell'identità, i sistemi possono anche eseguire il riconoscimento delle emozioni, rilevando espressioni che tipicamente indicano stati come felicità o rabbia, nonché l'analisi degli attributi facciali per valutare tratti come età, genere o livello di attenzione. Insieme, questi metodi rendono possibili applicazioni biometriche nei settori della sicurezza, dell'autenticazione e dell'interazione uomo-macchina.

Riconoscimento ottico dei caratteri

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è il processo di individuazione ed estrazione del testo dalle immagini, che consente alle macchine di trasformare caratteri visivi in dati digitali. I sistemi OCR gestiscono sia il testo stampato, generalmente più uniforme e facile da riconoscere, sia la scrittura a mano, che richiede modelli avanzati per gestire variazioni di stile e leggibilità.

Oltre alla semplice estrazione del testo, l'OCR supporta anche l'analisi dei documenti e l'elaborazione dei moduli, identificando automaticamente campi, tabelle o layout strutturati. Queste funzionalità semplificano attività come la digitalizzazione degli archivi, l'automazione dell'elaborazione delle fatture e la ricerca nei documenti scansionati, rendendo l'OCR una tecnica fondamentale nelle moderne applicazioni di visione artificiale.

Analisi video e tracciamento del movimento

La computer vision non si limita all'elaborazione di immagini statiche. Può essere applicata anche ai flussi video, consentendo ai sistemi di interpretare dati visivi dinamici e sensibili al fattore tempo. Una funzionalità chiave nell'analisi video è il tracciamento degli oggetti: gli algoritmi seguono specifici oggetti attraverso fotogrammi consecutivi, mantenendone identità e posizione durante il movimento. Ciò consente ad applicazioni come la sorveglianza, l'analisi sportiva e la guida autonoma di monitorare attività in tempo reale.

Oltre al tracciamento del movimento, i modelli più avanzati possono eseguire il riconoscimento delle azioni, identificando movimenti come camminare, correre o salutare, e l'analisi dei comportamenti, che rileva schemi o anomalie nelle attività umane o degli oggetti.

Applicazioni della computer vision in vari settori

Sanità e imaging medico

La visione artificiale trova una vasta gamma di applicazioni nel settore sanitario. Nell'analisi diagnostica, modelli avanzati di computer vision hanno dimostrato di saper interpretare radiografie, risonanze magnetiche e TAC in modo più rapido e accurato rispetto al solo occhio umano. Questo supporto ai radiologi aumenta la produttività, riducendo al contempo il margine di errore. Per l'individuazione delle patologie, i sistemi di visione sono in grado di identificare pattern impercettibili legati alle fasi iniziali di condizioni come il cancro o le malattie cardiovascolari. Rilevare queste patologie prima che progrediscano contribuisce a migliorare significativamente gli esiti clinici. 

In ambito chirurgico, la computer vision può alimentare sistemi robotici e di guida intraoperatoria in tempo reale, aumentando precisione e sicurezza durante interventi complessi. Applicazioni come queste stanno facendo evolvere la sanità combinando automazione e competenze umane, con il risultato di diagnosi più affidabili, interventi chirurgici più sicuri e strategie terapeutiche proattive, il tutto grazie all'analisi intelligente delle immagini.

Veicoli autonomi e trasporti

Un altro settore in cui la visione artificiale svolge un ruolo fondamentale è quello dei veicoli autonomi. Nei sistemi di guida autonoma, gli algoritmi di computer vision interpretano l'ambiente reale per consentire ai veicoli di muoversi in modo sicuro, accurato ed efficiente.

Ad esempio, il rilevamento delle corsie garantisce un corretto posizionamento, mentre l'evitamento degli ostacoli riduce le collisioni. Il riconoscimento della segnaletica stradale supporta il rispetto delle normative e una circolazione più fluida, riducendo i ritardi e aumentando la fiducia degli utenti. Il rilevamento dei pedoni e i sistemi di sicurezza avanzati offrono una protezione aggiuntiva contro gli incidenti, abbassando i rischi assicurativi e rafforzando la fiducia del pubblico nelle flotte autonome.

Nel loro insieme, queste funzionalità possono contribuire a ridurre i costi operativi, a migliorare i livelli di sicurezza e ad accelerare l'adozione dei trasporti autonomi. Combinando percezione di precisione e processi decisionali in tempo reale, la computer vision rappresenta un elemento essenziale per soluzioni di mobilità scalabili, in grado di soddisfare sia i requisiti normativi che le aspettative dei consumatori.

Produzione industriale e controllo qualità

La computer vision ha un notevole potenziale applicativo anche nei settori della produzione industriale e del controllo qualità. Il rilevamento automatizzato dei difetti e l'ispezione dei prodotti aiutano a garantire una qualità costante, riducendo gli scarti e limitando costosi richiami. I sistemi di visione possono inoltre monitorare i processi delle linee di assemblaggio in tempo reale, abilitando forme di automazione che aumentano la produttività e riducono gli errori umani.

Funzionalità analoghe migliorano anche la manutenzione predittiva individuando segni di usura, disallineamenti o altri problemi delle apparecchiature prima che si verifichino guasti, con conseguente riduzione dei tempi di inattività e dei costi di riparazione. Nel complesso, queste applicazioni possono aumentare la produttività, migliorare la soddisfazione dei clienti e rafforzare la competitività incrementando efficienza operativa, accuratezza e risparmio sui costi. 

Retail ed e-commerce

Nei settori del retail e dell'e-commerce, la computer vision può generare valore di business migliorando l'efficienza e il coinvolgimento dei clienti. La ricerca visiva e i sistemi di raccomandazione personalizzano l'esperienza di acquisto, con un impatto spesso estremamente positivo sui tassi di conversione. Il checkout automatizzato e la gestione dell'inventario riducono i costi di manodopera, minimizzano gli errori e aumentano la velocità operativa.

Negli ambienti fisici, le telecamere possono analizzare il comportamento dei clienti per fornire informazioni su preferenze e flussi di traffico, utili a definire strategie di merchandising e promozioni mirate.

Applicazioni di questo tipo contribuiscono ad aumentare la redditività, semplificare le operazioni e offrire esperienze di acquisto di livello superiore, rafforzando la fidelizzazione e il vantaggio competitivo.

Sicurezza e sorveglianza

La computer vision può potenziare le capacità di sicurezza fornendo sistemi di rilevamento delle intrusioni e di monitoraggio in tempo reale efficaci e convenienti. Ciò riduce la dipendenza dalla supervisione manuale e abbassa i costi operativi. 

In ambito di sorveglianza, il rilevamento delle minacce e l'analisi delle folle aiutano le organizzazioni a prevenire incidenti e a gestire in sicurezza grandi assembramenti. I sistemi di controllo degli accessi e verifica dell'identità eliminano colli di bottiglia ai punti di ingresso, garantendo al contempo che solo le persone autorizzate possano accedere.

Aumentando la sicurezza e riducendo i rischi, la computer vision diventa un elemento chiave di soluzioni di sicurezza e sorveglianza scalabili e intelligenti in grado di proteggere asset, dipendenti e clienti, ottimizzando al contempo l'allocazione delle risorse.

Agricoltura e monitoraggio ambientale

Le applicazioni di computer vision offrono un forte valore aggiunto in agricoltura e nel monitoraggio ambientale, soprattutto in termini di efficienza e sostenibilità. Il monitoraggio dello stato di salute delle colture e la previsione delle rese aiutano gli agricoltori a ottimizzare le risorse e ridurre gli sprechi. Il rilevamento dei parassiti supporta strategie di agricoltura di precisione riducendo l'uso di sostanze chimiche e proteggendo i raccolti tramite interventi mirati.

Le applicazioni per il monitoraggio e la conservazione della fauna selvatica forniscono informazioni in tempo reale sugli ecosistemi, aiutando le organizzazioni a tutelare la biodiversità e a rispettare obiettivi normativi e di sostenibilità. 

Queste capacità contribuiscono a ridurre i costi e a rafforzare la gestione responsabile dell'ambiente, obiettivi rilevanti sia per le aziende agroalimentari che per gli enti di conservazione.

La computer vision sul data lakehouse

Databricks offre un approccio potente alla computer vision in ambito aziendale, unificando gestione dei dati visivi, flussi di lavoro di AI scalabili e governance in un'unica piattaforma. Ciò consente alle organizzazioni di addestrare e distribuire i propri modelli su larga scala e di accelerare l'innovazione, mentre le funzionalità integrate di governance, conformità e tracciamento della derivazione dei dati mantengono set di dati e output sicuri, verificabili e affidabili.

Architettura dati unificata per i dati visivi

L'architettura lakehouse di Databricks semplifica l'infrastruttura per i modelli di computer vision unificando grandi volumi di dati visivi non strutturati (immagini e video) con metadati strutturati. Invece di gestire sistemi separati, i team possono archiviare insieme dati visivi grezzi, annotazioni ed etichette, rendendo più semplice l'addestramento e la valutazione dei modelli.

Lo storage unificato supporta l'intero flusso di lavoro della computer vision, ospitando in un unico ambiente set di dati di addestramento, artefatti dei modelli e output di inferenza. Il controllo delle versioni e il tracciamento della derivazione integrati garantiscono che i set di dati visivi rimangano coerenti e verificabili nel tempo. Questo approccio integrato ottimizza i carichi di lavoro di computer vision in ambito aziendale, consentendo innovazione più rapida, risultati affidabili e una gestione scalabile.

Addestramento e distribuzione scalabili dei modelli

L'architettura data lakehouse consente alle organizzazioni di distribuire i carichi di addestramento permettendo l'esecuzione di modelli di grandi dimensioni su più GPU. L'approccio di Databricks include inoltre una gestione integrata dei cluster GPU che aiuta a ottimizzare costi e prestazioni. I team possono passare agevolmente dagli esperimenti di prototipazione ai carichi di lavoro in produzione senza dover cambiare sistemi, il che facilita notevolmente la distribuzione. L'integrazione con MLflow consente il tracciamento e la riproducibilità degli esperimenti, aiutando le aziende a monitorare i risultati e a gestire i modelli in modo efficace.

Questo approccio rende più semplice scalare i modelli di computer vision aziendali, mantenendo al contempo efficienza e affidabilità.

Governance e conformità a livello aziendale

Un ulteriore vantaggio dell'approccio Databricks è che governance e conformità sono integrate nativamente nell'architettura lakehouse. Questo permette di applicare controlli di accesso granulari per proteggere i set di dati sensibili da utenti non autorizzati, mentre Unity Catalog di Databricks fornisce versioning e audit trail dei modelli a supporto di trasparenza e responsabilità.

Policy e tracciamento integrati semplificano la conformità a normative come GDPR, CCPA e ai nuovi standard emergenti in ambito AI. Inoltre, strumenti per il rilevamento dei bias e per l'interpretabilità dei modelli aiutano le aziende a distribuire soluzioni di computer vision in modo responsabile, rafforzando la fiducia degli stakeholder e rispettando al contempo requisiti etici e normativi.

Strumenti, framework e tecnologie

Librerie di computer vision più diffuse

Benché esistano diverse librerie che possono fungere da punto di partenza pratico per l’implementazione della computer vision in ambito enterprise, OpenCV è generalmente considerata l’opzione open source di riferimento, offrendo strumenti essenziali per l’elaborazione e l’analisi delle immagini. Per il deep learning, framework come TensorFlow e PyTorch forniscono piattaforme scalabili per creare e addestrare modelli di visione avanzati, e possono supportare attività che vanno dal rilevamento degli oggetti alla segmentazione.

Le librerie specializzate possono estendere ulteriormente queste capacità. Ad esempio, Detectron2 si concentra sul rilevamento e sulla segmentazione, mentre Keras semplifica la prototipazione dei modelli. Combinando flessibilità, scalabilità e funzionalità specifiche per ciascuna attività, queste risorse possono contribuire ad accelerare l'innovazione e l'implementazione in una vasta gamma di applicazioni.

Modelli pre-addestrati e transfer learning

Un altro modo per ridurre costi e complessità dell'implementazione consiste nell'utilizzare modelli pre-addestrati per ridurre i tempi di training e il fabbisogno di dati. Architetture come ResNet per la classificazione delle immagini, YOLO per il rilevamento degli oggetti ed EfficientNet per task di visione scalabili sono ampiamente adottate, mentre repository come TensorFlow Hub, PyTorch Hub e Hugging Face forniscono anche modelli pronti all'uso. Attraverso il transfer learning, le organizzazioni possono adattare questi modelli a domini specifici, ottimizzando alcuni livelli o riaddestrandoli con set di dati personalizzati.

Ambienti di sviluppo e deployment

Per quanto riguarda la scelta dell'ambiente più adatto ai carichi di lavoro di computer vision, le aziende possono optare per soluzioni basate su cloud, per garantire la scalabilità, o on-premise, per un maggiore controllo e per esigenze di conformità normativa. Il deployment su infrastruttura edge, invece, consente di supportare attività di visione in tempo reale vicino alle sorgenti di dati, in modo da ridurre la latenza. In termini di scelta dell'hardware, che si tratti di GPU per l'elaborazione parallela o di processori specializzati come TPU e NPU, Databricks consiglia di valutare attentamente le diverse opzioni in termini di ottimizzazione delle prestazioni e di supporto a training, inferenza e deployment efficienti in contesti aziendali eterogenei.

Guida introduttiva alla computer vision

Prerequisiti e conoscenze di base

Uno dei primi passi che le aziende possono compiere quando avviano iniziative di computer vision è assicurarsi di soddisfare alcuni prerequisiti pratici. Ad esempio, una conoscenza operativa di Python è essenziale, poiché la maggior parte dei framework e delle librerie lo utilizza. I team dovrebbero inoltre avere familiarità con i concetti di base del ML, come addestramento, validazione, overfitting e inferenza. Una conoscenza di ambiti matematici come algebra lineare, probabilità e ottimizzazione è utile, ma non indispensabile.

Un diffuso malinteso è che siano necessarie competenze avanzate di livello accademico per avere successo. In realtà, molti strumenti, modelli pre-addestrati e servizi cloud consentono di iniziare in modo graduale, sfruttando risorse esistenti e guadagnando sicurezza attraverso progetti applicativi. Le organizzazioni possono quindi acquisire rapidamente slancio senza essere sopraffatte dalla complessità tecnica.

Percorso di apprendimento e risorse

Le aziende dovrebbero valutare di partire da attività di base di elaborazione delle immagini, come il filtraggio o la segmentazione, prima di passare al deep learning per la classificazione o il rilevamento. Corsi online, tutorial e la documentazione dei framework citati in precedenza (TensorFlow, PyTorch, OpenCV) offrono percorsi di apprendimento accessibili.

Iniziare con progetti piccoli e gestibili, come il rilevamento di difetti o il semplice riconoscimento di oggetti, aiuta a sviluppare competenze e fiducia. Anche le community, i forum e i gruppi open source forniscono un supporto prezioso, offrendo suggerimenti, soluzioni ai problemi e accesso a best practice condivise che possono aiutare ad accelerare l'adozione.

Realizzare il tuo primo progetto di computer vision

Per il tuo primo progetto di computer vision, scegli un problema chiaro e concreto, allineato alle esigenze aziendali, come la classificazione di immagini di prodotti o il rilevamento di difetti. Seleziona o prepara un set di dati con esempi chiari e ben etichettati, poiché la qualità dei dati è determinante per i risultati. Assicurati inoltre che il tuo processo di sviluppo sia iterativo. Addestra il tuo modello, testalo, affinane le prestazioni e ripeti il ciclo per migliorare l'accuratezza.

Le insidie più comuni includono dati etichettati in modo errato, overfitting e aspettative irrealistiche. Inoltre, il debugging richiede spesso il controllo delle fasi di pre-elaborazione, la convalida delle etichette e il monitoraggio di metriche come precisione e recall. Mantenendo un ambito di applicazione gestibile e imparando da ogni iterazione, le aziende possono acquisire fiducia e costruire una base solida per future iniziative di computer vision.

Sfide e considerazioni nella computer vision

Requisiti di qualità e quantità dei dati

Alcune delle principali sfide che emergono nello sviluppo di iniziative di computer vision sono legate alla necessità di set di dati di addestramento ampi e diversificati, essenziali per garantire che i modelli generalizzino correttamente in ambienti e casi d'uso differenti. Tuttavia, anche la creazione di questi set di dati può presentare le proprie difficoltà. L'etichettatura dei dati, ad esempio, può essere estremamente laboriosa e richiedere competenze umane specialistiche, il che può rappresentare un costo significativo.

Inoltre, se i dati di addestramento sono sbilanciati verso determinati gruppi demografici, condizioni o contesti, i modelli potrebbero offrire prestazioni inferiori o produrre output distorti. Affrontare questi problemi fin dall'inizio è fondamentale per creare sistemi di computer vision affidabili, scalabili ed eticamente responsabili.

Fabbisogno di risorse computazionali

Le iniziative di computer vision richiedono notevoli risorse computazionali, sia per l'addestramento di modelli complessi che per l'inferenza in tempo reale. Poiché l'addestramento necessita di GPU ad alte prestazioni o hardware specializzato, ciò può comportare costi elevati per infrastrutture e servizi cloud.

Le organizzazioni spesso devono trovare un equilibrio tra prestazioni e vincoli di budget. In ambienti con risorse limitate, tecniche di ottimizzazione come la compressione dei modelli, la quantizzazione e l'uso di architetture efficienti aiutano a ridurre il carico computazionale mantenendo un buon livello di accuratezza. Affrontare questi aspetti è essenziale per garantire scalabilità ed efficienza nel deployment.

Preoccupazioni relative a privacy, etica e conformità normativa

Alcuni ambiti applicativi della computer vision sollevano questioni rilevanti in materia di privacy, etica e regolamentazione. Le applicazioni di sorveglianza possono acquisire informazioni personali sensibili senza consenso, con evidenti implicazioni sulla privacy. I sistemi di riconoscimento facciale e biometrici pongono dilemmi etici legati a equità, accuratezza e possibili abusi. Le normative emergenti, come i framework di governance dell'AI e le leggi sulla protezione dei dati, stanno influenzando sempre di più il modo in cui le organizzazioni progettano e implementano questi sistemi.

Per allinearsi a pratiche di AI responsabile, i team devono dare priorità alla trasparenza, ridurre al minimo i bias, garantire la sicurezza dei dati e implementare misure di tutela che rispettino i diritti individuali e rafforzino la fiducia. 

Accuratezza e affidabilità dei modelli

I sistemi di computer vision spesso incontrano difficoltà in presenza di casi limite o scenari nuovi, in cui le prestazioni possono degradare in modo imprevedibile. Per mitigare questi rischi, è essenziale effettuare test rigorosi in condizioni diverse, al fine di validare la capacità di generalizzazione e individuare eventuali punti deboli. 

Inoltre, gli esempi avversari, ovvero input progettati per ingannare i modelli, evidenziano la necessità di maggiore robustezza. La progettazione di architetture resilienti e l'adozione di tecniche difensive contribuiscono a garantire prestazioni affidabili in contesti reali e imprevedibili.

Il futuro della computer vision

Architetture e tecniche emergenti

Diverse architetture emergenti stanno plasmando l'evoluzione della computer vision. I Vision Transformer, ad esempio, migliorano scalabilità e prestazioni sfruttando meccanismi di attenzione applicati a porzioni dell'immagine. Ciò aumenta l'accuratezza nelle attività più complesse. 

I modelli multimodali, che integrano visione e linguaggio, consentono una comprensione più ricca e abilitano applicazioni come la descrizione automatica delle immagini e la risposta visiva alle immagini (Visual Question Answering, VQA). Strumenti di AI generativa come DALL-E e Stable Diffusion hanno dimostrato un notevole potenziale creativo, offrendo nuovi modi per generare immagini realistiche e coinvolgenti. Nel frattempo, i progressi nel few-shot learning e nello zero-shot learning riducono la dipendenza da grandi set di dati etichettati, aumentando l'adattabilità e accelerando l'implementazione.

Integrazione con altre tecnologie di AI

Per abilitare nuove capacità, la computer vision può anche essere integrata con altre tecnologie. I modelli vision-language consentono ai sistemi di interpretare e generare descrizioni di contenuti visivi. Questa intersezione con l'elaborazione del linguaggio naturale migliora applicazioni come la didascalizzazione delle immagini, la ricerca e il ragionamento multimodale.

Nel campo della robotica, l'unione tra apprendimento per rinforzo e computer vision consente alle macchine di interagire con l'ambiente e adattarsi a esso, migliorando navigazione, manipolazione e capacità decisionali. Questi progressi stanno ampliando il ruolo della computer vision nello sviluppo di sistemi intelligenti e sensibili al contesto in numerosi settori industriali.

Tendenze di settore e opportunità

Con la crescente integrazione della computer vision con l'edge computing, sarà possibile elaborare un numero sempre maggiore di dati direttamente sui dispositivi, in tempo reale. Questo riduce la dipendenza da un'infrastruttura centralizzata e supporta applicazioni che richiedono bassa latenza. Parallelamente, la democratizzazione delle tecnologie di computer vision, grazie a strumenti open-source, servizi cloud e hardware più accessibile, ne estenderà l'adozione oltre i team specializzati. 

Con l'aumento dell'adozione nei mercati emergenti, è probabile che nascano nuove applicazioni in ambiti come agricoltura, sanità, retail e trasporti, che a loro volta apriranno ulteriori opportunità di innovazione.

Domande frequenti

La computer vision fa parte dell'AI o del ML? 

L'AI comprende tutte le tecniche che consentono alle macchine di imitare l'intelligenza umana. Il ML si concentra su algoritmi che apprendono schemi dai dati e migliorano le prestazioni nel tempo senza una programmazione esplicita, ed è quindi un sottoinsieme dell'AI. La computer vision è un'area applicativa all'interno dell'AI che spesso si basa su tecniche di ML, come il deep learning, per svolgere attività quali il rilevamento degli oggetti. Di conseguenza, la computer vision può essere considerata l'applicazione di metodi di ML a dati visivi in un dominio specifico.

La computer vision è un campo in declino?

In breve, no. La computer vision è in realtà in piena espansione, con una domanda elevata e un'innovazione rapida. Nonostante alcune preoccupazioni legate alla saturazione del mercato, si prevede che il mercato globale crescerà di quasi il 20% annuo fino al 2030. Lo sviluppo di applicazioni è in corso in ambiti quali sanità, manifattura, retail, agricoltura e robotica, alimentato da progressi come i Vision Transformers, l'AI generativa e l'edge computing.

La domanda di competenze rimane elevata, con opportunità nella ricerca, nell'ingegneria e nello sviluppo di prodotto. Lungi dall'essere in declino, la computer vision sta di fatto diventando un pilastro dei sistemi intelligenti di nuova generazione.

Qual è la differenza tra computer vision ed elaborazione delle immagini?

L'elaborazione delle immagini utilizza tecniche matematiche basate su regole, come il filtraggio o la compressione, per manipolare o migliorare le immagini. In quanto sottoinsieme dell'AI, la visione artificiale utilizza capacità di ML come il deep learning per apprendere come interpretare e analizzare i dati visivi. Le tecniche di elaborazione delle immagini non sono in grado di apprendere dai dati che elaborano e sono quindi più adatte alla manipolazione tecnica, mentre la computer vision è più efficace nell'estrarre significato e rendere possibili azioni intelligenti.

Di quanti dati ho bisogno per addestrare un modello di computer vision?

La risposta dipende in larga misura dalla complessità del compito svolto dal modello. Una classificazione di base con un numero limitato di categorie può richiedere solo poche migliaia di immagini etichettate. Al contrario, il rilevamento di oggetti in una varietà di ambienti può richiedere milioni di esempi per l'addestramento. Il transfer learning può ridurre questo fabbisogno utilizzando modelli pre-addestrati e affinando l'addestramento con set di dati più piccoli. Tecniche di data augmentation, come rotazioni o variazioni cromatiche, aumentano la diversità del set di dati senza nuove raccolte, mentre i dati sintetici generati tramite simulazioni o AI generativa possono integrare i campioni reali, migliorando la robustezza e riducendo i costi di etichettatura.

La computer vision può funzionare in tempo reale?

Sì, la computer vision in tempo reale è possibile combinando una progettazione efficiente dei modelli, strategie di edge deployment e tecniche di ottimizzazione. Tuttavia, la velocità di inferenza dipende da fattori quali la complessità del modello, che può aumentare le risorse computazionali richieste, l'hardware disponibile, i requisiti di latenza e il volume di dati trasferiti verso server non locali.

Per quanto riguarda l'edge deployment, eseguire l'inferenza su dispositivi edge come sensori IoT può ridurre la latenza, risolvere alcuni problemi di privacy, diminuire l'uso di banda e garantire l'indipendenza dalla connettività di rete. Tuttavia, i dispositivi edge presentano spesso limiti in termini di memoria, potenza di calcolo e autonomia energetica.

Le tecniche di ottimizzazione da considerare includono:

• Compressione e pruning dei modelli
• Quantizzazione
• Distillazione della conoscenza
• Accelerazione hardware con chip specializzati
• Framework come TensorFlow Lite o PyTorch Mobile per semplificare il deployment

Conclusione

La computer vision è destinata a trasformare numerosi settori, consentendo alle macchine di interpretare informazioni visive e agire sulla base di esse. Queste capacità hanno già stimolato l'innovazione in ambiti quali sanità, manifattura, retail, trasporti e altri ancora, e continueranno a farlo.

Tuttavia, è importante notare che il successo della computer vision in contesti enterprise non dipende solo da algoritmi avanzati, ma anche da un'infrastruttura dati solida e da robusti meccanismi di governance per garantire qualità, sicurezza e conformità nella gestione di grandi volumi di dati visivi. Per sfruttarne appieno il potenziale, le organizzazioni dovrebbero avviare sperimentazioni pratiche, partendo da progetti di piccola scala e facendo leva su piattaforme come Databricks per ottimizzare i flussi di lavoro e scalare le soluzioni.

Se desideri approfondire l'argomento, esplorare le funzionalità di computer vision di Databricks e sperimentare un progetto introduttivo sono ottimi passi successivi. Con le basi giuste, la computer vision può evolvere da progetti pilota sperimentali a sistemi critici per l'azienda, contribuendo a plasmare il futuro dell'automazione e dei processi decisionali intelligenti della tua organizzazione.