Google, nuova intelligenza artificiale per le piccole imprese

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Google realizza le risorse più avanzate dell’intelligenza artificiale alle piccole imprese che non sono dotate di programmatori esperti di machine learning.

È stato presentato Cloud AutoML, un nuovo prodotto cloud per le aziende che permette alle imprese di portare le risorse più avanzate dell’intelligenza artificiale di Google e di costruire con semplicità i propri algoritmi intelligenti.

AutoML Vision è il risultato della collaborazione con Google Brain e altri team di Google AI, ed è il primo di una serie di prodotti Cloud AutoML in fase di sviluppo. In pratica viene data la possibilità anche ad aziende con competenze tecnologiche limitate di sviluppare e introdurre i propri modelli di machine learning.

La prima applicazione nel riconoscimento delle immagini per retail, assicurazioni e sanità. Il team Google Cloud AI ha fatto buoni progressi in questi direzione. Nel 2017, hanno presentato Google Cloud Machine Learning Engine, per aiutare gli sviluppatori con esperienza di machine learning (ML) a costruire modelli che funzionassero con ogni tipo di dati di qualunque dimensione.

Abbiamo mostrato come i servizi moderni di machine learning, per esempio le API, incluse Vision, Speech, NLP, Translation e Dialogflow, potessero essere implementate su modelli già preparati, per rendere le applicazioni aziendali incredibilmente scalabili e veloci. Kaggle, la nostra comunità di data scientist e ricercatori di machine learning, ha superato il milione di persone. E oggi, oltre 10.000 imprese usano i servizi di Google Cloud AI, incluse aziende come Box, Rolls Royce Marine, Kewpie e Ocado.

L’obiettivo è portare le risorse più avanzate dell’intelligenza artificiale alle piccole imprese che non sono dotate di programmatori esperti di machine learning. È questo l’obiettivo di Cloud AutoML, il nuovo prodotto sulla nuvola lanciato da Google. Un applicativo che permette alle aziende di costruire con semplicità i propri algoritmi intelligenti, e che avrà la sua prima applicazione nelle immagini.

Al momento, sono poche le aziende che hanno accesso al talento e alle risorse economiche necessarie per apprezzare a pieno gli avanzamenti nel campo di machine learning e intelligenza artificiale.

Gli addetti che possono creare modelli di machine learning avanzati sono ancora molto limitati. E anche per chi può disporre di ingegneri specializzati, costruire modelli ad hoc di ML è un processo complicato che richiede tempo. Google mette a disposizione dei modelli di machine learning pre-istruiti tramite API che svolgono compiti definiti, ma c’è ancora molto lavoro da fare per mettere l’intelligenza artificiale a disposizione di tutti.

La prima componente di Cloud AutoML disponibile sarà AutoML Vision, un servizio che rende più facile e veloce creare modelli ML di riconoscimento delle immagini. La sua interfaccia drag-and-drop permette di caricare facilmente le immagini, istruire e gestire i modelli, e applicarli direttamente su Google Cloud.

Testato su dataset pubblici come ImageNet e CIFAR, Cloud AutoML Vision ha mostrato risultati più accurati delle generiche API di machine learning.

Nell’idea di Google AutoML prenderà il meglio delle due offerte. Permettendo anche a programmatori senza grosse esperienze di intelligenza artificiale, grazie a tecnologie come il learning to learn e a una interfaccia molto intuitiva, di creare in maniera semplice modelli di apprendimento avanzati e personalizzati, per poi testarne l’efficacia e introdurli in azienda. La prima componente introdotta sarà Vision, per realizzare dei modelli di riconoscimento delle immagini. Soluzioni che possono trovare applicazione in aziende retail e assicurative, per la definizione dei sinistri, oppure in campo sanitario.

Ma in seguito la soluzione, che avrà un costo legato all’intensità di utilizzo del sistema computazionale, verrà estesa anche a video, traduzione e riconoscimento del linguaggio naturale. Sul mercato del cloud e delle sue applicazioni è in corso una sfida tra i maggiori colossi tecnologici, da Amazon a Microsoft a Google.

Ma vediamo nel dettaglio cosa riuscirà a fare Google Cloud AutoML Vision.

Maggiore accuratezza: Cloud AutoML Vision si basa sugli approcci di riconoscimento delle immagini più importanti di Google, tra cui il transfer learning e le neural architecture search technologies. Questo significa che si potrà ottenere un modello più accurato anche nel caso di aziende con una limitata esperienza di machine learning.

Tempi più rapidi per avere modelli pronti per l’uso: con Cloud AutoML è possibile creare un modello semplice in pochi minuti e usarlo come prototipo su un’applicazione, oppure creare un modello completo e pronto per la produzione nel giro di un giorno.

Facile da usare: AutoML Vision ha una semplice interfaccia grafica che consente di indicare i dati da utilizzare, per poi trasformarli in un modello ad alta qualità e personalizzato per le esigenze specifiche.

Il progetto è ancora all’inizio ma l’impegno di Google è rendere l’IA più accessibile a tutti, l’ispirazione arriva dagli oltre 10.000 clienti che già utilizzano i prodotti di Cloud AI.

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