Abbiamo visto i vantaggi che il Machine Learning (ML) e l’Intelligenza Artificiale (AI) possono portare in azienda se associati alla metodologia giusta. Nell’articolo di oggi andiamo a scoprire come alcune delle realtà più conosciute al mondo li stanno integrando nei loro processi. 7 storie da cui prendere ispirazione per ottimizzare sempre di più il business grazie alla tecnologia.

Se l’argomento ti incuriosisce la metà di quanto appassiona noi continua a leggere.

Tesla

Elon Musk da anni parla della volontà di estendere l’AI oltre il mondo automotive per farne un pilastro portante del proprio business. Lo fa finanziando lui stesso degli studi sull’argomento. Un esempio è OpenAI, società che ha fondato insieme a Sam Altman, Ilya Sutskever, Greg Brockman e Wojciech Zaremba, con l’obiettivo di democratizzare l’accesso all’AI.

Per quanto riguarda l’applicazione pratica dell’AI in Tesla, tutto gira intorno allo studio per arrivare alla guida autonoma. Il software dedicato viene allenato a riconoscere l’ambiente circostante attraverso migliaia di esempi. L’obiettivo è renderlo capace, nel tempo, di identificare la strada ed eventuali ostacoli come altre auto, persone e animali. Grazie al super computer Dojo, Tesla dà in pasto ogni giorno una serie di immagini all’algoritmo che etichetta autonomamente quello che vede. Attualmente l’AI sembra in grado di riconoscere veicoli, pedoni e moto, insieme a varie architetture stradali e cartelli. La strada per diventare Full Self-Driving rimane comunque lunga e, per ora, è ancora impossibile prescindere dalla presenza delle persone.

Nasa

Per la NASA AI e ML rappresentano potenti alleati: dall’automazione dei processi di analisi delle immagini per classificare le galassie, allo sviluppo di sonde spaziali, all’uso di una tecnologia radio basata sull’Intelligenza Artificiale per lanciare e ricevere comunicazioni pulite dalle interferenze.
Una delle applicazioni più affascinanti rimane però quella per la creazione di lander autonomi come i Mars Rover, usati per vagare sulla superficie di altri pianeti e acquisire informazioni importanti. I Rover si muovono attraverso AutoNav, il sistema di navigazione e mobilità basato sull’apprendimento automatico.

TikTok

La scalata di TikTok verso il podio dei social più usati è dovuta anche all’algoritmo in grado di restituire un feed super-personalizzato e avvincente. I contenuti nella sezione For You vengono scelti in base agli input e al coinvolgimento specifico della persona sul social. Ma come fa TikTok a capire quali sono i video simili a quelli che hai già apprezzato da poterti proporre?

La strategia di recommendation del social si basa sull’analisi di ogni video in base a tre fattori: visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e metadati. La visione artificiale è un processo di apprendimento profondo che utilizza le reti neurali per decifrare rapidamente il contenuto visuale del video. L’elaborazione del linguaggio naturale prima estrae le informazioni audio e poi le analizza in base a diversi modelli di classificazione o clustering. Infine, i metadati prendono in considerazione i dati inseriti direttamente dall’utente nel momento del caricamento come didascalia e hashtag. Tutto questo consente alla piattaforma di determinare chi potrebbe essere interessato a uno specifico contenuto e a offrire la migliore esperienza utente possibile.