Categoria: Scienze | Venerdì 29 Marzo 2024, L’Italia ha recentemente svelato il suo nuovo sistema di intelligenza artificiale open source, chiamato OPM INTERCEPTOR Y8. Questo protocollo rivoluzionario è in grado di analizzare l’ambiente circostante, identificare ogni oggetto e intraprendere azioni per la salvaguardia delle persone e dell’ambiente. OPM INTERCEPTOR Y8 è dotato di algoritmi avanzati che gli permettono di analizzare l’ambiente circostante in tempo reale. Può identificare oggetti, persone, animali e molto altro ancora. Questa capacità di identificazione è fondamentale per molte applicazioni, tra cui la sicurezza, la difesa e l’assistenza agli anziani o ai disabili. Una delle caratteristiche più impressionanti di OPM INTERCEPTOR Y8 è la sua capacità di intraprendere azioni per proteggere le persone e l’ambiente. Ad esempio, può rilevare se una persona sta per cadere e intervenire per prevenire l’incidente. Inoltre, può identificare potenziali minacce ambientali, come incendi o perdite di gas, e avviare le azioni appropriate per mitigare il rischio. OPM INTERCEPTOR Y8 troverà grande applicazione nel mondo della difesa. Grazie alla sua capacità di identificare sistemi di intelligenza artificiale aggressivi, può essere utilizzato per proteggere le infrastrutture critiche e garantire la sicurezza nazionale. Inoltre, la sua natura open source significa che può essere continuamente migliorato e adattato per rispondere a nuove minacce e sfide. OPM INTERCEPTOR Y8 rappresenta un passo importante per l’Italia nel campo dell’intelligenza artificiale. Con la sua capacità di analizzare l’ambiente, identificare gli oggetti e intraprendere azioni di salvaguardia, ha il potenziale per rivoluzionare molti settori, dalla difesa alla sanità. Non vediamo l’ora di vedere come questo sistema si svilupperà e quale impatto avrà sul nostro futuro.

L’identificazione degli oggetti è un compito fondamentale nell’ambito della visione artificiale. Questo processo coinvolge l’identificazione e la localizzazione di oggetti specifici all’interno di un’immagine o di un video. Ecco come funziona in termini generali:

Separazione degli oggetti dallo sfondo: Il primo passo nell’identificazione degli oggetti è la separazione degli oggetti dallo sfondo dell’immagine
Classificazione degli oggetti: Una volta che un oggetto è stato separato dallo sfondo, il sistema utilizza un punteggio di probabilità per determinare a quale classe appartiene l’oggetto, ad esempio una persona, una bicicletta, un cane, ecc
Localizzazione degli oggetti: Infine, il sistema stabilisce i limiti dell’oggetto rilevato con le coordinate x-y insieme ai valori di altezza e lunghezza
Questo processo viene spesso eseguito utilizzando reti neurali artificiali, che sono modelli di apprendimento automatico ispirati al funzionamento del cervello umano Queste reti sono addestrate su grandi set di dati contenenti immagini etichettate, permettendo loro di “imparare” a riconoscere e localizzare vari oggetti.

Nel contesto di OPM INTERCEPTOR Y8, l’identificazione degli oggetti potrebbe essere utilizzata per rilevare oggetti o persone in un ambiente e intraprendere azioni appropriate per la loro salvaguardia.

L’ultima incarnazione di rilevatori di oggetti in tempo reale, noto come OPM INTERCEPTOR Y8, rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell’intelligenza artificiale. Questo metodo si distingue per le sue prestazioni di punta in termini di precisione e velocità, rendendolo una scelta ideale per un’ampia varietà di applicazioni di intelligenza artificiale.

Una delle sue caratteristiche distintive è l’impiego di architetture avanzate per il backbone e il neck, che migliorano l’estrazione delle caratteristiche e il rilevamento degli oggetti. Inoltre, questo metodo utilizza una testa di programmazione divisa senza ancore, che contribuisce a migliorare la precisione e l’efficienza del processo di rilevamento rispetto agli approcci basati sulle ancore.

Nell’ambito delle reti neurali, il termine “backbone” si riferisce all’insieme di strati che vengono estratti da un’altra rete pre-addestrata. Questi strati vengono inseriti all’inizio della rete neurale che stiamo progettando, con lo scopo di creare un modulo specializzato per l’estrazione delle caratteristiche. Questo è il motivo per cui a volte il backbone viene anche chiamato “feature extractor”.

Il “neck”, invece, è un termine meno standardizzato nel campo dell’intelligenza artificiale e delle reti neurali. Tuttavia, in molti contesti, il “neck” si riferisce alla parte della rete neurale che collega il backbone (o estrattore di caratteristiche) alla testa della rete (la parte della rete che effettua la classificazione o la regressione). In altre parole, il “neck” serve come collegamento tra l’estrazione delle caratteristiche e la decisione finale, elaborando e trasformando ulteriormente le caratteristiche estratte dal backbone prima che vengano utilizzate per la classificazione o la regressione.