Dynago Solutions

Dynago sarà presente all'evento di Fortune Italia, il 25 febbraio, sul futuro dell'IA.

La rapida digitalizzazione dei processi ha portato allo sviluppo di una nuova generazione di prodotti e servizi potenziati dall’IA.

FORTUNE ITALIA, insieme all’Intergruppo parlamentare Intelligenza Artificiale, organizza un evento durante il quale i principali attori dell’ecosistema nazionale IA si confrontano e approfondiscono i diversi aspetti, opportunità e criticità dell’applicazione nei vari campi di competenza di questo strumento ormai indispensabile.

Qual è la storia dell'IA?

L'IA combina principalmente logica, matematica, scienze dell'informazione e informatica. La sua crescita è stata stimolata dall'aumento della potenza di elaborazione dei dati e da innumerevoli esperimenti e combinazioni di algoritmi e innovazioni matematiche.

L'intelligenza artificiale è iniziata, negli anni ’60, come sistemi di elaborazione basati su regole che hanno tentato, senza successo, di ottenere prestazioni a livello umano su compiti importanti. Negli anni '70 inizia l'era della disillusione e la maggior parte dei finanziamenti si interrompe, dando inizio al primo "inverno AI". All'inizio degli anni '80, i finanziamenti giapponesi si concentrano sui sistemi esperti; l'intelligenza artificiale viene ri-focalizzata sulla risoluzione di compiti ristretti, utilizzando regole predeterminate o talvolta apprese con dati limitati e algoritmi semplici, che alla fine portano nuovi prodotti e opportunità di business.
I progressi sono proseguiti con meno pubblicità e gli anni '90 hanno visto una rivoluzione nell'IA: il cosiddetto "approccio bottom-up", in cui l'"intelligenza" non era pre-programmata, ma appresa. Da allora il ML è diventato l'approccio principale all'IA. Lungo la linea, questo approccio si è rivelato più fruttuoso.

Due fattori principali che hanno stimolato la crescita dell'IA, alla fine degli anni '90 e 2000, sono stati l'esplosione della potenza di calcolo e dei dati su Internet.
L'adozione dell'IA si è diffusa in quasi tutti i settori, compresi quelli altamente regolamentati come l'assistenza sanitaria.

I principali progressi dell'IA, nel 2010, sono derivati ​​dal deep learning, algoritmi che sviluppano modelli altamente non lineari con numeri molto grandi - miliardi e persino trilioni - di parametri, che sono stimati (ciò che viene chiamato "addestrato" o "appreso") da pre- set di dati etichettati.

E ora a che punto siamo?

Con la crescita della popolazione e la riduzione dei terreni coltivabili, il governo incoraggia l’introduzione di pratiche di agricoltura di precisione.

Le tecnologie avanzate come l’IoT, l’intelligenza artificiale e il telerilevamento possono aiutare coltivatori e agricoltori ad aumentare la redditività rispondendo alla crescita della popolazione, alla riduzione dei terreni coltivabili, a rilevare e monitorare le malattie del bestiame. Inoltre l’IoT può essere implementato nell’acquacoltura di precisione e nelle applicazioni intelligenti in serra.

Con l’IoT è possibile migliorare la sostenibilità riducendo al minimo il consumo di fertilizzanti, acqua ed energia. I sensori agricoli diventano fondamentali nelle macchine e nei sistemi di gestione agricola.

La ricchezza dei dati generati dai sensori agricoli elimina lo sforzo umano manuale automatizzando i processi critici:

- La gestione e il monitoraggio in tempo reale delle colture
- Il rilevamento di cambiamenti nelle condizioni ambientali
- La condivisione delle informazioni tra gli attori della catena di approvvigionamento