A Udine si parla di computer vision e AI. Feregotto: “La visione artificiale è un campo della AI, di sviluppo sempre più crescente”

Intelligenza artificiale generativa e computer vision per l’impresa: sono i temi del terzo appuntamento del ciclo “innovIAmo” organizzato da Confindustria Udine.

Giovedì 20 marzo alle ore 17, nella torre di Santa Maria, ne discutono gli imprenditori con i rappresentanti del Comitato Piccola industria, dei Gruppi Telecomunicazione e informatica e Terziario avanzato e del Digital innovation hub. Lo scopo è esplorare il ruolo crescente dell’A.I. per il futuro e orientare le imprese del territorio verso l’innovazione.

Dopo l’introduzione di Annalisa Paravano, vice presidente di Confindustria Udine e presidente del Comitato Piccola Industria, è in programma l’intervento di Anna Mareschi Danieli, board member Danieli & Co. Officine Meccaniche SpA, sulle opportunità industriali dell’intelligenza artificiale. A seguire: Mario Sebastiani (Lenovo) per approfondire la potenza di calcolo in questo ambito, e Pio Parma (TEHA Group) che presenterà il Progetto Regionale Manifattura 2030 in FVG. La relazione di Federico Vivaldi (Sime-Tek SpA) sarà concentrata su Computer Visione e AI e Paolo Omero, Ceo InfoFactory e docente UniUD illustrerà casi studio aziendali di utilizzo di ChatGPT.

A moderare il convegno, che si concluderà con un aperitivo di networking, due capigruppo della Confindustria udinese: Cristian Feregotto, per Aziende Telecomunicazione e Informatica e Mauro Pinto, per Aziende Terziario Avanzato.

‘Computer vision e intelligenza artificiale hanno un legame stretto. La visione artificiale è un campo dell’AI che consente ai computer di “vedere” e interpretare il mondo visivo, proprio come fanno gli esseri umani. In altre parole, la visione artificiale permette alle macchine di estrarre informazioni significative da immagini e video. La computer vision utilizza algoritmi di AI, in particolare il machine learning e il deep learning, per analizzare e comprendere i dati visivi. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un componente chiave di questa tecnologia, in quanto sono particolarmente efficaci nel riconoscimento di modelli nelle immagini. Le applicazioni della visione artificiale sono vaste e in continua espansione.

Alcuni esempi includono i veicoli autonomi: per il riconoscimento di segnali stradali, pedoni e altri ostacoli. La medicina, per l’analisi di immagini mediche, come radiografie e risonanze magnetiche. L’industria: per il controllo qualità e l’ispezione dei prodotti, per il riconoscimento facciale e il monitoraggio degli ambienti. Nella agricoltura: per il monitoraggio delle colture e il rilevamento di malattie. L’AI fornisce i modelli e gli algoritmi che consentono alla computer vision di apprendere e migliorare nel tempo. Il deep learning, in particolare, ha rivoluzionato la computer vision, consentendo alle macchine di raggiungere livelli di precisione senza precedenti nel riconoscimento di immagini e video. La computer vision è un ramo specializzato dell’AI che si concentra sull’interpretazione dei dati visivi. Grazie ai progressi nell’AI, la computer visione sta diventando sempre più potente e sta trovando applicazioni in un’ampia gamma di settori’ conclude Feregotto.

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