La computer vision (CV), detta anche visione artificiale, è una branca dell'intelligenza artificiale che sfrutta algoritmi specifici per processare le immagini ed estrarre informazioni utili.
Un sistema di visione artificiale è dotato di una serie di componenti ottiche, elettroniche e meccaniche, come telecamere e sensori, per acquisire le immagini ed elaborarle.
La computer vision viene usata in numerose applicazioni, per esempio per la lettura di codici, la classificazione di un set di immagini, i veicoli a guida autonoma o il rilevamento di imperfezioni negli oggetti.
Gli ultimi progressi dell'intelligenza artificiale avranno un impatto positivo anche sulla visione artificiale: gli algoritmi diventeranno sempre più precisi e potranno essere usati per nuovi casi d'uso. Secondo Bernard Marr, già dal prossimo anno potremo assistere alla nascita e alla diffusione di trend significativi nel campo della computer vision che rivoluzioneranno tutti i settori, dalla sanità all'industria aerospaziale.
Computer Vision: i trend del prossimo futuro
Grazie alla capacità dell'IA generativa di produrre dati sintetici precisi, i sistemi di computer vision potranno essere addestrati in modo più veloce, economico e con meno rischi legati alla privacy.
I nuovi sistemi potranno catturare e analizzare anche immagini 3D, ottenendo dati di profondità e distanza in modo accurato. Gli algoritmi saranno in grado di generare modelli sempre più aderenti alla realtà per le simulazioni e i gemelli digitali.
Grazie alla diffusione dell'edge computing, i modelli di computer vision potranno essere eseguiti direttamente sui dispositivi, elaborando i dati in real-time. Tra i casi d'uso di punta spiccano i sistemi di sicurezza intelligente e i veicoli a guida autonoma; questi ultimi, in particolare, potrebbero diventare realtà in tempi ridotti.
La computer vision troverà terreno fertile anche nel campo della sanità: i sistemi di visione artificiale velocizzeranno l'analisi delle immagini e delle scansioni per produrre diagnosi più precise. I sistemi di computer vision potranno essere usati anche durante le operazioni chirurgiche per monitorare la procedura e notificare i medici di eventuali anomalie o corpi estranei.
La visione artificiale è strettamente legata anche alla realtà aumentata: secondo Marr, il 2024 sarà l'anno dei nuovi device di realtà aumentata alimentati da algoritmi di computer vision che miglioreranno la comprensione visiva dell'ambiente.
La computer vision giocherà un ruolo fondamentale anche nel riconoscimento dei deepfake, una delle preoccupazioni principali degli ultimi anni. Gli algoritmi di CV potranno mitigare il fenomeno individuando contenuti generati e potenzialmente dannosi.
Il 2024 promette anche una computer vision più etica e rispettosa della privacy, in grado di proteggere l'identità delle persone nelle aree pubbliche senza rinunciare alla sorveglianza per la sicurezza comune.
In questo contesto si inserisce anche la capacità dei sistemi di CV di analizzare le immagini in tempo reale. Oggi questi sistemi vengono usati per identificare problemi come il sovraffollamento degli spazi o l'individuazione istantanea di potenziali minacce; più gli algoritmi di analisi real-time miglioreranno, maggiore sarà la diffusione di questi sistemi, anche per nuovi casi d'uso.
Infine, i sistemi di computer vision potranno essere incorporati nei satelliti per migliorare il monitoraggio di fenomeni come la deforestazione, le inondazioni, gli incendi, l'inquinamento e anche le migrazioni. Le immagini satellitari diventeranno più dettagliate, consentendo di intervenire in modo efficace quando si presenta un fenomeno di grandi proporzioni e di definire strategie per ottimizzare l'uso delle risorse.
I continui progressi della tecnologia favoriranno la diffusione di questi sistemi; essi, però, non sono esenti da rischi di sicurezza. Prima di intraprendere la strada dell'innovazione è opportuno individuare i limiti della computer vision e definire strategie per contenere i pericoli.
