L'intelligenza artificiale e la computer vision: superare i bias umani senza sostituire l'uomo
Siamo portati a fare grande affidamento sulla nostra vista, ma la realtà è che il senso visivo è uno dei più soggetti a bias e distorsioni.
Basti pensare a quanto possano essere inaffidabili le testimonianze oculari: non sono considerate infatti del tutto affidabili per diversi motivi legati ai limiti e alle distorsioni cognitive della percezione umana.
Anche nei processi produttivi più rigorosi, l'ispezione visiva da parte di operatori umani può portare a errori ed inconsistenze nel rilevamento di difetti. Sono vari i settori (automotive, manifatturiero, healthcare, agricoltura, sicurezza e sorveglianza, retail, trasporti e logistica) dove questi limiti possono avere conseguenze significative, specialmente quando si tratta di garantire la qualità e la sicurezza dei componenti.
Un caso studio: un progetto nella valutazione della qualità di guarnizioni metalliche
In uno dei nostri progetti, abbiamo utilizzato l'ntelligenza artificiale per affrontare proprio questo problema. Il nostro obiettivo era minimizzare gli errori umani nella valutazione della qualità di guarnizioni metalliche attraverso la computer vision. Abbiamo allenato un modello di IA a riconoscere varie anomalie, potendo non solo identificarle con precisione ma anche classificarle per tipo di difetto a fini statistici.
Il dataset è stato costruito assieme al cliente, che detiene l’esperienza e la conoscenza, quindi addestrato con difetti annotati, poi analizzato e bilanciato dai nostri data analyst per massimizzare il risultato del training.
Il nostro modello di AI, un object detection, è stato in grado di riconoscere con precisione vari tipi di anomalie come cricche, graffi, puntinature e altro ancora, lavorando con costanza ad una velocità superiore all’operatore umano, grazie ad un sistema hardware studiato ad hoc dai nostri tecnici.
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Un vantaggio chiave è la sua oggettività: il sistema opera secondo criteri prestabiliti, eliminando la componente di variabilità ed errore umano. Inoltre, oltre a segnalare la presenza di un difetto, classifica anche la tipologia specifica, fornendo dati preziosi per analisi statistiche e controllo qualità.
È importante sottolineare che soluzioni come queste non mirano a sostituire completamente il personale addetto alle ispezioni, ma piuttosto a potenziarne e supportarne le capacità. L'occhio umano resta insostituibile per valutazioni complesse che richiedono ragionamento e contesto. L'IA si integra al loro lavoro come uno strumento di ausilio, rendendo il processo più accurato, coerente ed efficiente.
Sfruttare l'IA in questa tipologia di applicazioni apporta notevoli vantaggi in termini di qualità e costi. Ma le implicazioni vanno oltre, dimostrando come l'Intelligenza Artificiale, quando applicata correttamente, possa valorizzare e non sostituire le competenze umane. È un eccellente esempio di come uomo e macchina possano lavorare in sinergia per risultati superiori.
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