Come l’IA sta favorendo la nascita di nuove tecnologie | IA nel business #80

In che modo l’intelligenza artificiale può contribuire alla creazione di nuove tecnologie?

L’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia nuova e affascinante, ma anche uno strumento potente per creare soluzioni tecnologiche innovative. In che modo l’IA può contribuire a questo?

1. Generazione di nuove idee e concetti. L’IA aiuta a inventare tecnologie completamente nuove e prototipi di dispositivi. L’intelligenza artificiale può combinare fatti e concetti in modo non convenzionale, trovando soluzioni che possono sfuggire alla mente umana.
2. Test e miglioramento dei prototipi. Grazie alle simulazioni al computer, è possibile testare rapidamente e a basso costo la funzionalità di un prototipo, senza sprecare tempo e denaro nella costruzione di modelli fisici. L’IA consente anche di modellare vari scenari d’uso e ottimizzare il progetto per obiettivi specifici.
3. Supporto al processo produttivo. I sistemi intelligenti possono analizzare i dati di produzione in tempo reale, rilevare anomalie e suggerire modifiche ai processi, garantendo maggiore efficienza, tassi di guasto più bassi e un migliore controllo della qualità.
4. Miglioramento della gestione tecnologica. L’IA facilita il monitoraggio dei sistemi tecnologici, diagnosticando e risolvendo problemi senza intervento umano. Questo fa risparmiare tempo e risorse, e la nuova tecnologia opera in modo più efficiente.

Fonte: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Programmazione IA: GitHub Copilot

Uno degli esempi più interessanti di utilizzo dell’IA per assistere i programmatori è GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). È uno strumento basato su modelli linguistici avanzati che “codifica in modo collaborativo” con gli esseri umani.

Tuttavia, come funziona GitHub Copilot? Copilot analizza il codice scritto dal programmatore e lo utilizza come riferimento. Questo gli consente di suggerire cosa dovrebbe essere trovato nelle prossime righe del programma. È in grado di:

• suggerire espressioni e persino intere funzioni,
• generare codice per algoritmi basato esclusivamente sulla descrizione,
• creare documentazione basata sul codice stesso,
• spiegare il codice,
• proporre correzioni,
• impegnarsi in discussioni complesse con il programmatore,
• e molto altro, tutto in decine di linguaggi di programmazione popolari.

Fonte: Github (https://github.com/features/copilot)

Tutto ciò che un sviluppatore deve fare è iniziare a scrivere un frammento di codice, e GitHub Copilot suggerirà una proposta completa, basata sull’analisi di milioni di repository pubblici e su una profonda comprensione della semantica dei linguaggi di programmazione.

I principali vantaggi per i programmatori includono:

• accelerare il lavoro fino al 55%,
• aumento della produttività e della soddisfazione grazie a soluzioni efficaci che emergono rapidamente,
• meno frustrazione nella creazione di codice ripetitivo,
• risoluzione dei problemi più rapida.

Nuove tecnologie cloud: innovazioni da Microsoft

Microsoft ha sviluppato applicazioni innovative di modelli di linguaggio per affrontare una sfida comune per molte aziende che utilizzano il cloud: problemi legati alla gestione di un’infrastruttura così complessa e alla risposta rapida ai guasti.

Come è stato raggiunto questo obiettivo? Gli specialisti di Microsoft hanno utilizzato le capacità dei modelli di linguaggio per analizzare le descrizioni degli incidenti e i log. Sulla base di questo, i modelli possono suggerire le cause più probabili dei problemi e soluzioni ottimali.

È importante notare che più dati vengono forniti all’intelligenza artificiale, più diventa accurata nel rilevare e classificare nuovi guasti, portando a tempi di risposta più rapidi e a perdite ridotte a causa di interruzioni del cloud.

Utilizzare l’IA nella gestione automatica degli incidenti nel cloud presenta un’opportunità per:

• diagnosi più rapida delle cause dei guasti – l’IA analizza i dati più velocemente di un umano,
• riparazioni automatizzate – le soluzioni generate dall’intelligenza artificiale eliminano la necessità di intervento umano,
• meno inattività e migliore continuità operativa – una risposta più rapida riduce le perdite per le aziende che utilizzano nuove tecnologie cloud.

Questo è solo l’inizio dell’uso dell’IA nelle nuove tecnologie di cloud computing. Presto, forse, la maggior parte dei processi amministrativi e del supporto tecnico potrebbe essere automatizzata.

Siemens: testare il software con l’IA

Gli specialisti di Siemens hanno utilizzato le capacità di apprendimento automatico per automatizzare un aspetto molto dispendioso in termini di tempo dello sviluppo software: il testing.

Hanno sviluppato un sistema di nuove tecnologie che, basato sui dati dei test precedenti e delle versioni del codice, può prevedere i risultati dei nuovi test con un’accuratezza del 78%.

Cosa significa questo in pratica? L’aspetto più importante è un feedback più rapido per gli sviluppatori. Gli sviluppatori ricevono suggerimenti preliminari riguardo ai risultati dei test quasi istantaneamente, senza dover attendere il completamento effettivo dei test, che in grandi progetti possono richiedere ore o giorni.

Questo consente di identificare e correggere più rapidamente gli errori, senza sprecare tempo nel passare da un contesto all’altro e nel ricordare i dettagli del codice scritto in precedenza.

Il secondo aspetto significativo è l’ottimizzazione dell’ordine dei test. Le previsioni riguardo ai loro risultati consentono di determinare la sequenza ottimale per eseguire i singoli test per incontrare potenziali errori il più rapidamente possibile.

Questo fa risparmiare risorse computazionali necessarie per eseguire un insieme completo di test. Negli studi, è stata osservata anche una riduzione del 10% del tempo totale di testing.

Riepilogo: nuove tecnologie IA

L’intelligenza artificiale guida il progresso tecnologico in molti modi. Essa principalmente:

• genera nuove idee e concetti di dispositivi combinando fatti in modi non convenzionali,
• facilita la prototipazione rapida ed economica, oltre ad accelerare il processo di testing delle soluzioni,
• ottimizza i processi di progettazione e produzione,
• automatica il monitoraggio e la manutenzione dei sistemi,
• accelera il lavoro dei programmatori,
• assiste nella diagnosi di problemi tecnici, e
• automatica il testing del software.

Forse presto, la maggior parte delle invenzioni rivoluzionarie emergerà con il supporto dell’intelligenza artificiale. Pertanto, è utile rimanere aggiornati su questi cambiamenti affascinanti e continuare a imparare per sfruttare le nuove tecnologie nel proprio lavoro.

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