Deep Learning per sistemi di visione

Il primo passo in qualsiasi progetto di visione artificiale è definire chiaramente il problema da risolvere e selezionare il modello di deep learning più adatto.

A seconda dell’attività di ispezione, i modelli di visione artificiale possono essere raggruppati nelle seguenti categorie principali:

Ognuna di queste famiglie di modelli include diverse implementazioni all’avanguardia, molte delle quali sono disponibili come soluzioni open source ( ad esempio YOLO, ecc.). Queste reti pre-addestrate possono essere ottimizzate utilizzando i dati di produzione, consentendo al sistema di adattarsi ai prodotti, ai difetti e agli standard di qualità specifici.

Una volta definito il problema, dobbiamo raccogliere risorse su cui il modello possa apprendere (da qui il termine Deep Learning), quindi sia la qualità che la quantità hanno un ruolo centrale. Una scarsa qualità può portare a ipotesi errate, mentre una quantità ridotta può portare a una generalizzazione limitata a causa di una conoscenza limitata.

La raccolta dei dati dipende dal tipo di apprendimento, che può essere dei seguenti tipi:

Supervisionato: ogni dato di input è etichettato con l’output corretto.

Non supervisionato: i dati non hanno etichette, il modello tenterà di trovare le distribuzioni sottostanti.

Semi-supervisionato: approccio ibrido utilizzato quando l’etichettatura dei dati è troppo costosa o richiede troppo tempo. Si utilizza una piccola quantità di dati etichettati combinata con una grande quantità di dati non etichettati. Il modello utilizza i punti etichettati per ottenere un’idea generale delle categorie e quindi esplora i dati non etichettati per affinare la comprensione dei confini.

Auto-supervisionato: il modello genera le proprie etichette a partire dai dati. Ad esempio, in una frase, il modello potrebbe nascondere una parola e cercare di prevederla: l'”etichetta” è la parola che era già presente. Questo consente ai modelli di apprendere dall’intera rete Internet senza che gli esseri umani debbano etichettare manualmente ogni frase.

Rinforzato: il modello agisce come un “agente” in un ambiente e riceve una ricompensa o una penalità in base alla sua azione. (Attività comuni : robotica e autonomia guida ).

Dopo la raccolta dei dati, il modello entra nella fase di addestramento. Durante questa fase, la rete neurale sfrutta i dati etichettati per apprendere modelli e rappresentazioni rilevanti per il compito. L’apprendimento avviene attraverso aggiustamenti iterativi dei pesi interni della rete, con l’obiettivo di ridurre al minimo gli errori di previsione. A seconda della complessità del modello e delle dimensioni del dataset, questa fase può durare da poche ore a diversi giorni o addirittura settimane.

Una volta completato l’addestramento, la capacità del modello di generalizzare viene valutata utilizzando un set di dati di test separato, non coinvolto nel processo di addestramento. Analizzando le prestazioni del modello su dati non precedentemente visualizzati, è possibile valutare ciò che la rete ha effettivamente appreso. In questa fase, i dati si propagano rapidamente attraverso la rete, poiché i neuroni applicano i parametri appresi senza ulteriori adattamenti, rivelando aree in cui il modello potrebbe essere fuorviato. L’identificazione di modelli di errore ricorrenti consente di apportare perfezionamenti mirati, come l’aumento dei dati, gli aggiustamenti architetturali o il riaddestramento, per migliorare le prestazioni complessive.

Il Deep Learning rappresenta un cambio di paradigma rispetto ai tradizionali algoritmi basati su regole, consentendo ai sistemi di “vedere” e interpretare i dati con un’intuizione simile a quella umana ma con una precisione sovrumana. Mentre i metodi tradizionali si basano sull’ingegneria manuale delle feature, che spesso fallisce in ambienti imprevedibili, il Deep Learning eccelle nell’astrarre pattern complessi e nell’identificare anomalie, come crepe microscopiche o disallineamenti, praticamente invisibili all’occhio umano.

Queste reti dominano attualmente i benchmark globali nelle attività visive e vocali perché non sono solo veloci, ma anche intrinsecamente adattive. A differenza del software rigido, questi modelli possono essere altamente specializzati per una singola applicazione e continuare a migliorare attraverso l’apprendimento adattivo man mano che incontrano nuove varianti di prodotto. Ciò si traduce in ispezioni più rapide e affidabili, che operano su una scala e una coerenza ben oltre le capacità del lavoro umano o della programmazione classica.

Sebbene il Deep Learning sia potente, comporta dei compromessi specifici che devono essere gestiti durante il ciclo di sviluppo:

Intensità computazionale: l’addestramento di modelli sofisticati è un processo che richiede molte risorse. Richiede molto tempo e hardware ad alte prestazioni (GPU) per elaborare le enormi quantità di dati necessarie per un’elevata accuratezza.

Dipendenza dai dati: la validità del modello dipende dalle informazioni che utilizza. Questo principio “Garbage In, Garbage Out” implica che se i dati di input sono distorti, mal etichettati o di bassa qualità , le previsioni del modello saranno intrinsecamente errate.

Specificità di dominio: un modello può diventare eccessivamente specializzato rispetto al suo set di addestramento. Ad esempio, un sistema addestrato per rilevare difetti su pere gialle potrebbe non riuscire a riconoscere gli stessi difetti su pere rosse. Questa mancanza di flessibilità intrinseca implica che anche lievi modifiche al prodotto o all’ambiente richiedano spesso un nuovo addestramento o un nuovo set di dati.

Il problema della “scatola nera”: a differenza degli algoritmi tradizionali, in cui ogni istruzione “if-then” è visibile, i modelli di Deep Learning sono spesso poco chiari. Può essere difficile spiegare esattamente perché un modello abbia segnalato un elemento specifico come difettoso, il che può rappresentare un ostacolo in settori altamente regolamentati.

Sebbene il Deep Learning sia uno strumento trasformativo, applicarlo a ogni attività può essere inefficiente, ma non efficace. In molti scenari industriali, la soluzione più robusta è un sistema di visione ibrido che unisce la potenza semantica del Deep Learning con l’affidabilità matematica della Computer Vision tradizionale.

Combinando questi due mondi, ottimizziamo la pipeline di ispezione:

Deep Learning per la percezione : utilizziamo reti neurali per il rilevamento e la segmentazione di oggetti. Il Deep Learning eccelle nell’isolare parti all’interno di un ambiente confuso o nell’identificare difetti organici complessi, difficili da definire con codice manuale.

Algoritmi tradizionali per la precisione : una volta localizzato un oggetto , applichiamo metodi tradizionali deterministici. Utilizzando operazioni morfologiche (erosione/dilatazione) e il rilevamento dei contorni, possiamo estrarre dimensioni esatte. L’applicazione di una logica decisionale basata su regole alle soglie di area, lunghezza e larghezza garantisce un livello di precisione geometrica che i modelli probabilistici spesso faticano a mantenere.

Questa architettura ibrida affronta direttamente le principali debolezze dei modelli di intelligenza artificiale “puri”:

Scarsità di dati e overfitting : il deep learning richiede enormi set di dati per evitare l’overfitting. Delegando le attività di “misurazione” agli algoritmi tradizionali, riduciamo il carico di lavoro del modello, consentendogli di funzionare in modo accurato anche con set di dati più piccoli.

Iniettare conoscenza di dominio : l’intelligenza artificiale pura è una “scatola nera” che ignora la conoscenza di processo esistente. Un approccio ibrido ci consente di integrare conoscenze pregresse, come le tolleranze fisiche note, garantendo la trasparenza del sistema e la spiegabilità delle sue decisioni agli operatori umani.

Efficienza computazionale : le operazioni tradizionali sono computazionalmente “economiche”. Utilizzando un modello ibrido, possiamo eseguire ispezioni ad alta velocità su hardware Edge, riservando la costosa potenza della GPU solo per le attività che richiedono davvero un’intelligenza approfondita.

Un sistema di visione basato sul deep learning è costruito attorno a componenti hardware specializzati progettati per l’acquisizione di immagini e l’elaborazione accelerata tramite reti neurali. I dati visivi vengono acquisiti tramite telecamere o sensori di imaging, la cui risoluzione, frame rate e proprietà ottiche influiscono direttamente sulle prestazioni del sistema. Il cuore del sistema è un acceleratore hardware, come una GPU , una NPU , una TPU o un modulo di inferenza AI dedicato, responsabile dell’esecuzione dei calcoli altamente paralleli richiesti dai modelli di deep learning. Questi acceleratori consentono un training e un’inferenza efficienti, in particolare nelle applicazioni in tempo reale. In scenari embedded o edge, le piattaforme integrate che combinano sensori di immagine e acceleratori AI forniscono soluzioni compatte, a bassa latenza ed efficienti dal punto di vista energetico, adatte per l’implementazione al di fuori degli ambienti di elaborazione tradizionali.