Per definizione, una Smart City è un’area urbana in cui le infrastrutture e i servizi dei cittadini traggono beneficio dall’utilizzo delle tecnologie digitali e dell’innovazione tecnologica, con un miglioramento rilevante della generale qualità della vita.

Vediamo dunque insieme quali sono le altre peculiarità da considerare quando pensiamo alle città del futuro.

IoT al servizio dell’ambiente

Key factor di una città intelligente è l’utilizzo della tecnologia IoT (Internet of Things) trasversalmente su tutti gli ambiti e i servizi: dalla Pubblica Amministrazione alla mobilità, dalla produzione e gestione dell’energia al monitoraggio ambientale, fino alla gestione dei rifiuti, alla manutenzione e ottimizzazione degli edifici pubblici e ai sistemi di comunicazione e informazione.

Ma perché si possa parlare di Smart City a tutti gli effetti, l’utilizzo massivo della tecnologia non è sufficiente, è infatti importante che la tecnologia sia anche a servizio dell’ambiente, e che quindi sia sostenibile.

Smart mobility

Chi trascorre ore della sua giornata immerso nel traffico cittadino comprenderà facilmente quanto questo possa seriamente minare la serenità mentale e quanto, al contrario, una viabilità snella e agile possa migliorare la propria vita.

L’IoT rende possibile implementare avanzati sistemi di monitoraggio del traffico e soluzioni di smart parking che aiutano a semplificare e velocizzare gli spostamenti in città, con un notevole risparmio di tempo ed energia.

No agli sprechi ed energie alternative

Usare la tecnologia digitale per tutelare la Natura è la mission di ogni città proiettata al futuro.

Sono stati creati sistemi di monitoraggio intelligenti che fanno uso di software tecnologicamente avanzati per tenere sotto controllo i sistemi di riscaldamento e refrigerazione di interi edifici e permettono di ottimizzare automaticamente l’utilizzo delle risorse energetiche, mettendo al bando sprechi e dispersioni.  Non solo risparmio energetico, ma anche forme di energia alternativa e sostenibile: ad esempio sai che i milioni di passi percorsi su un pavimento nelle ore di punta possono trasformarsi in energia pulita?

Si tratta di un sistema che converte l’energia cinetica in elettricità ed è stato creato dal designer industriale Kemball-Cook, attraverso un pavimento “intelligente” capace di trasformare l’energia scaturita dai passi in elettricità e dati.

Il sistema è stato testato nella trafficata Bird Street di Londra e famosa è la sua applicazione per illuminare un campo da calcio in una favela di Rio de Janeiro. Riesci a immaginare quanta energia permetterebbe di creare in un centro commerciale o nelle zone pedonali di ogni grande città?

Le Smart City per proteggere la salute

Come dicevamo prima, migliorare la qualità della vita dei suoi cittadini è la principale priorità di ogni Smart City.

Grazie all’utilizzo di sensori intelligenti è possibile monitorare la qualità dell’aria e delle acque e condividere in tempo reale dati e informazioni relative, ad esempio, a livelli di inquinamento troppo alti, per prendere i dovuti provvedimenti per tempo.

Anche la salute dei cittadini può beneficiare di un utilizzo smart della tecnologia!

Città smart e più sicure

La sicurezza nella Smart City è un tema cruciale, soprattutto con il moltiplicarsi della tecnologia IoT nelle case. Non per niente si parla ormai di progetti di Safe City.

Un modello di sicurezza efficace deve basarsi sull’utilizzo e sull’integrazione di diverse tecnologie, risorse e processi e, soprattutto, su una forte cooperazione tra autorità, istituzioni, soggetti e tecnologia, sia per la sicurezza nel mondo fisico che nel world wide web.

Smart City e Big Data

La grande sfida per le città del futuro è infatti quella di far dialogare le nuove infrastrutture e le tecnologie abilitanti (come sensori e IoT) con le strutture esistenti sul territorio, sfruttando l’interoperabilità tra sistemi ovunque.

Un modello da seguire con attenzione è quello di Boston, uno dei centri metropolitani più “antichi” degli Stati Uniti, oggi diventato un punto di riferimento per i progetti legati alle Smart City. Con un approccio multidisciplinare e di ampio respiro, la capitale del Massachusetts è un laboratorio dove soggetti pubblici e privati sperimentano un nuovo modo di vivere la città basato sull’Internet of Everything.

Vengono usate applicazioni per gestire ogni aspetto della vita pubblica, innanzitutto i trasporti e la mobilità, al fine di ridurre la congestione del traffico e ridurre l’inquinamento, poi l’energia, il coordinamento delle opere di pianificazione pubblica e molto altro ancora. Gli abitanti di Boston usano un’applicazione perfino per segnalare gli idranti che intendono pulire dopo una tempesta di neve.

In Italia il primato va a Firenze, la città che meglio ha investito in trasformazione digitale. Il capoluogo toscano è in testa per app municipali, open data, trasparenza e Wi-Fi pubblico.

Una città attenta allo sviluppo e al risparmio delle risorse può finalmente essere la chiave per passare da un’economia lineare, basata sull’estrazione di materie prime, sul consumo di massa e sullo scarto del prodotto finito, a un’economia circolare, pianificata per riutilizzare i materiali nei cicli produttivi successivi.

Smart economy, smart living, smart people… la tecnologia digitale abilita tutti i processi intelligenti per trasformare e migliorare le nostre vite e le nostre attività.

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Il Cloud Ibrido

La migrazione dell’elaborazione dei dati verso il cloud è un percorso già intrapreso da anni, ma il 2022 potrà essere l’anno decisivo per la consacrazione del cloud ibrido, cui le aziende faranno sempre di più affidamento per ottenere esperienze utente, policy, posture di sicurezza e SLA (Service Level Agreement) unificati.

Uno degli ambiti in cui l’adozione di sistemi di hybrid cloud potrà portare maggiore valore è il banking, in cui l’innovazione dei canali digitali potrà migliorare l’interazione con i clienti finali, grazie a processi più veloci e agili.

Sicurezza everywhere

Il journey to cloud, oltre a essere efficiente, deve anche essere sicuro e garantire il rispetto di privacy e dati sensibili. Ecco perché il secondo trend tech di cui parliamo non può che essere attinente alla sfera della Sicurezza, con l’affermazione di un nuovo paradigma: le reti a fiducia zero o zero trust.

Di che si tratta? Come suggerito dal nome stesso, la posizione di partenza di questo modello è uno scetticismo di base su qualunque entità sia connessa alla rete e dunque la necessità di verificare ripetutamente e in maniere differenti l’identità di un oggetto connesso.

Il modello zero trust adotta diversi livelli di sicurezza utilizzando tecniche come la micro-segmentazione della rete e una gestione granulare della sicurezza che incrocia i dati degli utenti, dei loro sistemi operativi, della loro posizione geografica e dei programmi utilizzati, per poter determinare in modo più affidabile la veridicità delle credenziali di accesso.

I modelli di sicurezza zero trust potranno diventare uno standard nel 2022.

La diffusione di modelli di smart working degli ultimi due anni, con il quale gli utenti hanno iniziato a utilizzare da remoto dispositivi prima accessibili solo nei limiti delle mura virtuali dell’azienda, ha accelerato ulteriormente l’affermazione dei modelli zero trust, in quanto ha richiesto standard di sicurezza più elevati.

Intelligenza Artificiale: nuovi scenari

Come non nominare l’Intelligenza Artificiale? Si tratta di un trend in crescita già da diversi anni, che nel 2022 diventerà uno strumento fondamentale per potenziare l’automazione IT ed efficientare le operations.

Secondo l’esperto di trasformazione digitale Bernard Marr, i principali trend dell’intelligenza artificiale che si profilano per il 2022 saranno soluzioni di low-code e no-code, che la renderanno più accessibile a tutti. Tali soluzioni potranno infatti proporre interfacce semplici e consentire anche a piccole e medie imprese di impiegare l’Intelligenza Artificiale per elaborare e gestire quantità di dati sempre più grandi, ottimizzando la customer experience e rendendo i processi più rapidi ed efficienti.

Ecosostenibilità

Il digitale giocherà un ruolo cruciale per raggiungere nei prossimi 30 anni l’auspicato obiettivo di “emissioni 0”, grazie al suo contributo nei più svariati ambiti produttivi.

Secondo i dati della ricerca Il Digitale a supporto della Sostenibilità, diretta da The European House – Ambrosetti e Microsoft Italia, per esempio, il digitale potrà contribuire ad abbattere fino al 10% delle emissioni e nel 2022 sarà uno degli strumenti più importanti per la transizione green.

In un mondo in cui l’adozione di forme di energie sostenibili è sempre più urgente, la digital transformation diventa dunque una priorità per le diverse Industry.

Metaverso

Stiamo già vedendo come molte Big Companies stanno muovendo i primi passi nello sviluppo del Metaverso, con l’obiettivo comune di creare ambienti online sempre più coinvolgenti e in grado di offrire spazi non solo per l’intrattenimento e la socializzazione ma anche per lavorare.

Annunciando il cambiamento del nome della sua società in “Meta”, il fondatore di Facebook Mark Zuckerberg ha dichiarato: “Il Metaverso sarà il successore di Internet mobile. Saremo in grado di sentirci presenti come se fossimo proprio lì con le persone, non importa quanto siamo distanti. Saremo in grado di esprimerci in nuovi modi gioiosi e completamente immersivi”. Ha poi proseguito il CEO di Facebook: “Oggi siamo visti come una società di social media, ma nel nostro Dna siamo un’azienda che costruisce tecnologia per connettere le persone e il Metaverso è la prossima frontiera, proprio come lo era il social networking quando abbiamo iniziato”.

Non solo (o non più) un social network, dunque, ma Facebook diventa una versione più evoluta di Internet in cui potrà trovare spazio la realtà virtuale e il deep learning.

Una curiosità: il termine Metaverso è stato mutuato dal libro di fantascienza cyberpunk Snow Crash, di Neal Stephenson, che immaginava nel 1992 una realtà virtuale in 3D condivisa tramite internet, in cui ciascuno, rappresentato mediante un avatar, poteva realizzare negozi, uffici e locali potenzialmente visitabili da altri utenti. Una realtà parallela, insomma, una sorta di Matrix che diventa sempre meno fantascientifico e sempre più concreto.

Il futuro sta già arrivando e non vogliamo farci trovare impreparati davanti alle innovazioni che ci aspettano, ecco perché in Anteria ci applichiamo per offrire ai nostri Clienti le soluzioni software più evolute ed efficienti.

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Proprio nel mondo dell’arte l’Intelligenza Artificiale si sta insediando facendo dei passi da gigante, ed in particolare è il linguaggio delle sette note ad essere considerato terreno fertile per ricerche e sperimentazioni.

La musica cambia a suon di software

Dagli anni ’90 ad oggi, l’impatto della rivoluzione digitale ha stravolto le fondamenta del musical business: servizi come Spotify usano algoritmi matematici che analizzano i gusti musicali per proporre agli utenti playlist digitali personalizzate, esistono addirittura programmi che consentono di registrare musica bypassando gli studi di registrazione. Inoltre, non sono pochi i musicisti che ricorrono alla musica elettronica e usano i computer per comporla.

In uno scenario in cui la produzione artistica è già di fatto informatizzata, dobbiamo prepararci al passo successivo che non è più così fantascientifico: la completa digitalizzazione della musica.

Assistiamo infatti alla nascita di numerosi software in grado di comporre musica autonomamente. La Sony ha realizzato Flow Machines, capace di rielaborare gli stili musicali dei brani che gli vengono dati come input. Grazie alla memorizzazione e all’analisi di migliaia di spartiti, il programma ha imparato, ascoltando diversi generi musicali, a produrre autonomamente nuove melodie.

Il ricercatore indipendente CJ Carr ha scoperto ad esempio che modificando gli algoritmi di Machine Learning Lyrebird, inventati per creare voci artificiali iperrealistiche, si possono creare reti neurali capaci di produrre stili musicali estremamente specifici. Ne è nata l’intelligenza artificiale Dadabot, usata dal musicista britannico Reeps One per duettare con una voce virtuale.

Amper Music offre invece strumenti intuitivi per non-musicisti che, grazie a questo esempio di intelligenza artificiale applicata, possono generare musica rapidamente. Al fruitore basta scegliere lo stile, la durata, la struttura del brano e la palette di strumenti. Create your own original music in seconds, riporta l’homepage di Amper, palesando che bastano soli pochi passaggi per creare un brano musicale senza il problema dei diritti d’autore.

A.I. Duet è un altro esperimento che mostra come il computer sia già in grado di rispondere in tempo reale ad una melodia suonata al pianoforte da un musicista, come nella pratica del contrappunto musicale, che consiste nel rispondere a una o più melodie “nota contro nota” combinando più frasi musicali.

Le tecnologie applicate in questo settore sono sempre più varie e le ricerche si fanno ogni giorno più avventurose, spingendosi anche verso la scrittura dei testi.

LyricJam, ad esempio, è il sistema che utilizza l’intelligenza artificiale per generare linee di testo in tempo reale. È stato creato dai membri del Natural Language Processing Lab dell’Università di Waterloo in Canada, impegnati da diversi anni nello studio dei processi di elaborazione del pensiero musicale con l’obiettivo di trasferire abilità ritenute umane alle macchine.

“Oggi vorrei ascoltare una nuova canzone, dalla potenza espressiva pari a Welcome to the jungle dei Guns N’ Roses e la struttura del brano simile a quella di Tick as brick dei Jethro Tull. Il timbro della voce che la canta deve ricordare John Mayall.” Sarà forse questo il futuro della musica, potremmo ordinare un brano nuovo proprio come ordiniamo un panino al fast food?

La produzione musicale del futuro: cosa fa il Machine Learning

Il Machine Learning e le reti neurali stanno effettivamente rivoluzionando la produzione artistica nella sua essenza.  In sostanza, si danno in pasto ai computer migliaia di brani di stili musicali differenti che vengono scomposti, analizzati e catalogati per elaborare musiche e canzoni “simili” a quelle prodotte dagli artisti, secondo uno stile musicale specifico. È l’inizio di un fenomeno di automazione della creatività umana che potrebbe rendere molte delle nostre competenze obsolete.

Ma può veramente una macchina sostituire la creatività dell’uomo? Comporre musica significa utilizzare il cervello su più livelli di intelligenza, sensibilità e fantasia. Se nel pensiero creativo si insedia qualcosa di nuovo che va oltre i processi cognitivi – un elemento inaspettato, un insight che si manifesta d’improvviso generando arte – le reti neurali, per quanto deep possano essere, e gli algoritmi più complessi, possono generare canzoni o melodie davvero inedite?

A oggi, il lavoro del team canadese su LyricaJam ha portato alla creazione di un sistema che, addestrato nel tempo, apprende le espressioni musicali degli artisti e genera testi nel loro stile. Mentre un musicista o una band suona musica, il sistema riceve continuamente le clip audio grezze, che la rete neurale elabora per generare nuove linee di testo.

Secondo gli studiosi del progetto, lo scopo del sistema non è scrivere una canzone al posto dell’artista, bensì supportarlo nella propria espressione creativa. Il sistema genera linee di testo con nuove metafore ed espressioni, guidando potenzialmente gli artisti in direzioni creative che non hanno mai esplorato prima. “This system supports songwriting process,” dichiarano gli studiosi del team canadese.

Secondo le parole di molti scienziati infatti, l’intelligenza artificiale non ha come obiettivo quello di sostituire i musicisti in carne e ossa, ma quello di aiutare i compositori (magari in pieno blocco dell’artista) a inventare melodie e completare brani.

Che ci piaccia o no, è innegabile che dobbiamo prepararci ad accettare un cambio di prospettiva: l’artista non sarà più l’unico proprietario delle idee su cui si costruiscono le canzoni.

Ma può una musica o un testo generato artificialmente suscitare le stesse emozioni di un brano scritto da una persona che porta nella narrazione esperienze vissute, storie o meta-testi?

Un compositore artificiale potrà creare nuove sinfonie sullo stile di Mozart, ma chissà se potrà, ad esempio, raccontare emozioni di vita come fa De Andrè in Amico Fragile o Verranno a chiederti del nostro amore; o magari emulare il livello di storytelling di North Country Blues di Bob Dylan.

L’Ai potrà pure creare canzoni in grado di emozionarci, ma cosa sarà in grado di raccontarci per davvero?

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Obiettivo primario? Sviluppare uno strumento in grado di riprodurre e imitare il funzionamento del cervello e del corpo umano.

Gli studiosi ed i ricercatori che erano al convegno presentarono il Logic Theorist, un primo software sviluppato per imitare la capacità innata di problem solving degli esseri umani.

L’Intelligenza Artificiale che conosciamo oggi a distanza di più di mezzo secolo è un insieme complesso di diverse tecnologie, dal natural language processing al machine learning, strumenti utili soprattutto per l’interazione con l’essere umano.

Un’innovazione del genere, come era ovvio, correva il rischio di essere risucchiata dentro un vortice di bizzarre teorie, di speculazioni etiche o controverse ideologie, ma ciò che conta maggiormente è ciò che è stato sinora prodotto e che tuttora funziona: ricordate, ad esempio, il caso del campione mondiale di scacchi Garri Kasparov battuto il 10 febbraio 1996 dal supercomputer Deep Blue? Se non si trattava già allora di AI, quale oscura e segreta tecnologia c’era dietro?

I numeri del 2020 sull’ AI

Lo scorso 2020 il mercato dell’AI registrava una sensibile crescita (+15%) di cui una grossa fetta (il 77%) commissionata da imprese italiane.

Una spesa del genere è stata guidata in primo luogo dallo sviluppo di software industrializzati e Taylor-made, mentre un discreto margine è stato ritagliato anche per certi servizi di System Integration o determinati servizi di consulenza. Andando più a fondo nella nostra analisi, si rintraccia anche un’alta percentuale di investimenti dedicati a sistemi di Intelligent Data Processing, senza contare tutte le iniziative (sempre più affidabili soprattutto in termini di risorse) come sviluppo e lancio di Virtual Assistant o Chatbot.

Sinora abbiamo affrontato l’argomento basandoci su aspetti che attengono esclusivamente al campo della logica delle reti neurali, che si riferiscono alla rappresentazione del sapere e alla simulazione vera e propria delle attività celebrali. Ma se passassimo, invece, alle metodologie con cui, spesso inconsapevolmente, siamo soliti risolvere i nostri problemi dobbiamo considerare la combinazione di due nuovi elementi: intuizione e ragionamento.

L’Intuizione Artificiale

Se c’è una soglia, una fine all’espansione e alla crescita di una realtà come l’Intelligenza Artificiale essa è senz’altro l’Intuizione Artificiale. Si, ma di cosa si tratta nello specifico?

Banalmente sembrerebbe un upgrade dell’IA in quanto anche gli algoritmi, grazie all’applicazione dell’Intuizione Artificiale, mentre “lavoreranno” per prepararsi autonomamente con dei dataset, avranno quella capacità tutta “sensibile”, tipica e innata dell’essere umano, di riconoscere e intercettare eventuali errori, senza bisogno di comandi o richieste esterne.

Tutto ciò è possibile con l’aiuto di sviluppo di modelli qualitativi che forniscano alle macchine delle guide per il riconoscimento degli identificatori “anormali”.  Inoltre, tutti gli elementi che non trovano spazio correttamente nell’infrastruttura vengono etichettati come sospetti.

Un’innovazione del genere è quello che manca e che si attende tanto all’interno di numerosi settori produttivi. Ad esempio, un supporto come quello della Intuizione Artificiale gioverebbe tanto al mondo finanziario, la prima industry interessata al rivelamento di dati e al riconoscimento di reati di varia natura, dalla semplice criminalità informatica, all’hacking, passando per il riciclaggio di denaro, la frode finanziaria e la pirateria digitale.

Se vuoi rimanere aggiornato su questi temi e sei interessato ai nostri servizi, contattaci qui!

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Superato lo stereotipo del visitatore in fila per entrare, o dell’audioguida all’orecchio, si fanno largo nuove guide virtuali, ologrammi, esperienze immersive di realtà aumentata e le più variegate applicazioni dell’Internet of Things (IoT), che coinvolgono il visitatore in una nuova modalità di fruizione dell’arte. Si tratta di un approccio all’arte più inclusive e coinvolgente, soprattutto per le fasce d’età più giovani.

Questa rivoluzione tecnologica dei musei passa per il 5G, una risposta alle nuove e pressanti esigenze di connettività e trasferibilità dei dati.

Il 5G e la rivoluzione digitale

Cominciamo col fare chiarezza su questa tecnologia: il 5G non è una banale evoluzione del 4G. Con caratteristiche tecniche diverse, la fifth generation net ha sviluppato un nuovo approccio a Internet e allo scambio di dati.

Lavorando contemporaneamente su frequenze, antenne e tecniche di trasmissione diverse, il 5G consente una maggiore velocità di accesso ai dati e una riduzione dei tempi di latenza, inoltre garantisce maggiori spazio di archiviazione e affidabilità dei collegamenti, oltre a un numero superiore di connessioni in contemporanea.

Il 5G è il passo necessario per la completa digitalizzazione delle imprese e di tutti i servizi e per preparare il settore delle telecomunicazioni a entrare a pieno regime in modalità Edge Computing e nelle applicazioni digitali data intensive.

L’Edge Computing è un’architettura IT con potenza di elaborazione decentralizzata, predisposta per le tecnologie IoT. Nell’Edge Computing, i dati sono elaborati dal dispositivo stesso o da un server locale, anziché essere trasmessi al data center, velocizzando il trasferimento dei dati. Tutto ciò, combinato con la latenza estremamente bassa del 5G, potrà aprire la strada a esperienze più immersive che coinvolgeranno tantissime applicazioni dell’IoT, realtà virtuale (VR) e la realtà aumentata (AR).

Ma allora quali esperienze ci riserveranno i musei 5G-friendly?

Musei tecnologicamente attrezzati potranno offrirci la possibilità di ascoltare il racconto di un’opera dalla viva voce dell’artista, ad esempio, e di sperimentare nuove e sempre più immersive esperienze di fruizione dell’arte grazie all’AR.

La rete di quinta generazione consentirà inoltre di avere accesso nell’immediato a una grande quantità di informazioni correlate all’opera d’arte, messe a disposizione dal museo, al punto che se un visitatore ammirato davanti a Resurrezione di Lazzaro nel Museo Regionale di Messina dovesse sentire l’esigenza estemporanea di ammirare gli altri quadri del Caravaggio ispirati al Vangelo potrebbe vedere materializzarsi davanti ai suoi occhi la Negazione di San Pietro, quasi come a essere catapultato in pochi secondi al MET di New York.

Per le visite al museo si delineano insomma nuove e tecnologiche esperienze multisensoriali, così estremamente phygital da rendere sfumati e sovrapposti i confini tra elementi reali e virtuali.

In Italia l’era del 5G è appena iniziata, la rete copre ancora poca parte del territorio nazionale, ma già qualcuno ha mosso i primi passi verso il futuro, vediamo insieme qualche esempio.

Il MAXXI, il Museo Nazionale delle Arti del XXI secolo dedicato alla creatività contemporanea è già 5G-ready, predisposto cioè per tutti i servizi consentiti dalla nuova tecnologia: realtà aumentata, guide virtuali e la possibilità di scaricare velocemente app e contenuti sulle mostre o su singole opere.

All’Argentiera di Sassari, borgo minerario dismesso affacciato sul mare, la memoria storica si incontra con l’innovazione in MAR – Miniera Argentiera, il primo museo minerario a cielo aperto in realtà aumentata. Progetto sostenuto dalla Regione Sardegna in collaborazione con LandWorks, prevede un itinerario che si snoda attraverso ruderi industriali e case abbandonate. Lungo il percorso ci si imbatte in 4 installazioni artistiche visibili tramite un app. Basta avere un tablet o uno smartphone e inquadrare gli edifici per vederli animarsi e dare vita all’opera digitale.

Tramite smartphone, al Castello di Masnago a Varese, le opere degli affreschi della Sala degli Svaghi e della Sala dei Vizi e delle Virtù diventano interattive svelando anche dei retroscena legati alla loro storia.

Un progetto interessante è quello lanciato dalle Gallerie Pietro Micca di Torino, visitabili mediante una singolare esperienza virtuale con degli specifici visori: dall’interazione con una guida esperta, che si materializza sotto forma di avatar, all’interazione con gli oggetti presenti negli ambienti virtuali, come le pile con cui farsi luce nei sotterranei della vecchia fortezza sabauda. La soluzione, figlia di un progetto congiunto del Comune di Torino in partnership con Tim, è stata sviluppata dai laboratori del TiLab, un centro di ricerche all’avanguardia nel campo del 5G e della Realtà Virtuale.

Questi esempi ci mostrano come l’high-tech sia già parte integrante di diverse realtà museali, non vediamo l’ora di scoprire di più sulle potenzialità offerte dal 5G e su come queste saranno sfruttate dal mondo dell’Arte.

Non resta che prepararci per la rivoluzione digitale! Se hai bisogno di una consulenza su come la tecnologia possa aiutare il tuo business contattaci qui.

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Vediamo in cosa consistono alcuni tra i progetti più riusciti.

L’importanza dei dati anche nell’agricoltura e i modelli predittivi

Come sappiamo, i dati sono una fonte fondamentale non solo per estrarre informazioni utili per il proprio business ma anche per creare dei modelli predittivi: attraverso un’opportuna raccolta e analisi di dati, è infatti possibile sviluppare proiezioni e forecast che possono aiutare a definire nuove opportunità e margini di intervento. Se questo vale per qualunque attività economica, può essere di vitale importanza per il settore agricolo, dove è fondamentale tenere sotto controllo il consumo delle risorse, il volume delle emissioni e la qualità dei terreni.

Sull’importanza dei dati si sono basati alcuni progetti sviluppati per integrare quantità di fonti dati variegate attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, al fine di individuare algoritmi sempre più accurati e modelli di comportamento in grado di definire standard produttivi efficienti e sostenibili.

I modelli elaborati da tali sistemi possono prevedere, ad esempio, le quantità di fertilizzante, acqua o carburante opportune per lo sviluppo di un’economia sostenibile, nell’ottica di una generale ottimizzazione dei costi e di un contenimento dello spreco.

Consentire alle aziende agricole di utilizzare le giuste quantità di risorse è oggi più che mai un’esigenza, tanto che esiste un vero e proprio complesso di attività basate su Intelligenza Artificiale dedicate a questo obiettivo specifico. Si tratta delle strategie che uno studio di Microsoft e Google ha definito di precision agriculture.

Esempi di progetti di precision agriculture?

L’azienda israeliana Seedo, ha sviluppato un sistema di Intelligenza Artificiale in grado di creare le giuste condizioni di luce e clima per far crescere le piante in ambiente domestico, in regime di coltivazione idroponica. Seedo porta l’agricoltura all’interno delle case, con l’obiettivo di ridurre altri sistemi di coltivazione urbana ben più dispendiose, come serre e giardini, ma non solo: rendendo la tecnologia di Intelligenza Artificiale accessibile e conveniente, Seedo consente anche di lavorare a una maggiore localizzazione degli alimenti, riducendo la necessità di deforestazione, di emissioni legate ai trasporti e di sfruttamento eccessivo del suolo. Un modo, insomma, per coltivare frutta e verdura in casa, nelle aree più vulnerabili dal punto di vista ambientale.

Un altro progetto di successo è 50 Future Food, promosso da Unilever per incentivare il consumo di alimenti vegetali a più basso impatto ambientale.

Tra i partner digitali di questo ambizioso progetto è Gro Intelligence, un sistema di Intelligenza Artificiale e Machine Learning il cui obiettivo è quello di elaborare dei modelli predittivi circa la domanda potenziale dei prodotti e i Paesi in cui essa è maggiore. La previsione viene effettuata attraverso l’analisi di grandi quantità di dati relativi alla produzione agricola e la definizione di algoritmi sempre più accurati, elaborati da Machine Learning e in grado di fornire le soluzioni di coltivazione più sostenibili.

Non solo agricoltura: il progetto ReCircE, promosso dall’associazione non-profit Technologie–Initiative SmartFactory KL, ha sviluppato un metodo di riciclaggio completo della plastica attraverso una combinazione di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, con l’obiettivo di aumentare la percentuale di plastica riciclata nell’Industria 4.0.

L’iniziativa punta a creare un pass digitale per tutti i prodotti tech, che dia massima trasparenza sui materiali riutilizzabili e faciliti il riciclaggio della plastica.

Questo pass digitale contiene tutte le informazioni relative ai materiali utilizzati e ai processi di lavorazione e smaltimento, mentre le informazioni sono lette da sistemi di Intelligenza Artificiale, che riconoscono le singole catene molecolari e consentono così di scomporre le diverse componenti della plastica e di smaltirle in modo efficace.

Un’altra innovativa proposta è stata lanciata da Enea con Smart Bin. Si tratta di un contenitore “intelligente” in grado di riconoscere il tipo di rifiuto elettrico ed elettronico smaltito e di “premiare” lo smaltimento corretto attraverso il rilascio di buoni sconto per i cittadini. Questa soluzione è stata già adottata in provincia di Salerno e presto sono previste iniziative simili in Trentino Alto Adige e nel Regno Unito, con l’obiettivo di incentivare comportamenti virtuosi e promuovere un futuro più green.

Quelli presentati sono solo alcuni dei tanti progetti green di Intelligenza Artificiale e Machine Learning ma ma tanti altri studi e modelli sono in via di definizione. L’obiettivo comune è quello di contribuire a creare un’economia globale più sostenibile per un futuro migliore. E tu sei pronto per fare la tua parte?

Se hai un progetto green nel cassetto e ti serve un supporto tecnico per realizzarlo, contattaci per una consulenza cliccando qui.

L'articolo L’intelligenza artificiale al servizio dell’ambiente proviene da Anteria.

Il volantino digitale è stato infatti individuato dal 71% degli intervistati come l’investimento strategico fondamentale in questo periodo storico, mentre il 57% degli intervistati ha dichiarato l’intenzione di ridurre gli investimenti nel volantino cartaceo.

Si tratta di un cambiamento epocale, se si pensa che ogni anno vengono stampati 10 miliardi di volantini pubblicitari e che il volantino cartaceo ha sempre rappresentato una delle voci di costo più importanti per l’area marketing del retail.

Se insomma fino a qualche tempo fa il volantino cartaceo appariva irrinunciabile per il retail, oggi comincia a delinearsi uno scenario differente, che vede maggiori potenzialità negli strumenti digitali.

Questo cambio di rotta è collegato al fatto che, per la prima volta nel 2020, il digitale ha superato la carta come medium vocato all’informazione e alla pianificazione della spesa.

A conferma di ciò vi è il dato secondo il quale circa sei consumatori su dieci della fascia d’età compresa tra i 25 e i 55 anni, dichiarano di informarsi in rete sulle promozioni, una percentuale in crescita rispetto allo scorso anno.

Questa rivoluzione nelle strategie dei retailer italiani e internazionali sembra essere in forte accelerazione per i consumer, con un’anticipazione online di quello che nel marketing viene definito Zero Moment of thruth (ZMOT), ossia la decisione di acquisto, oggi maturata attraverso un controllo più attento del cliente e una maggiore informazione.

Consapevoli di questo cambio di rotta, i retailer hanno incrementato gli investimenti sul volantino digitale, che diventa uno strumento efficace per ingaggiare online potenziali acquirenti e portarli fisicamente negli store.

“Il volantino è utile sia per attrarre nuova clientela che per aumentare l’intention to buy” – ha dichiarato Stefano Cini, Consumer Intelligence Director di Nielsen – “moltiplicando le opportunità di engagement tra shopper, insegna e brand. Non investire oggi nel volantino digitale vuol dire rischiare di scomparire in futuro”.

La presenza sempre più determinate del digital nelle soluzioni di Drive to Store messe in atto nel settore del Largo Consumo, è quella che ha guidato anche il team di ricerca e sviluppo di Anteria quando ha creato Spike, un motore di Intelligenza Artificiale in grado di “leggere” ed elaborare un elevato numero di combinazioni di immagini.

Spike è uno strumento tecnologico molto versatile, in grado di relazionarsi con le piattaforme più comuni e, grazie al deep learning, di perfezionare e ottimizzare costantemente le sue performance.

Spike può essere uno strumento molto efficace per accelerare il processo di trasformazione digitale in atto nel Largo Consumo, in quanto può fornire ai retailer una grande quantità di dati in tempo reale utili per fare delle previsioni estremamente precise ed elaborare nuove strategie di Drive to Store che trovano online il loro momento decisivo.

Vuoi sapere di più su Spike? Contattaci per una consulenza cliccando qui.

L'articolo Le nuove soluzioni di Drive to Store adottate dal Largo Consumo proviene da Anteria.

Il vantaggio principale di utilizzare sistemi di Machine Learning è il fatto che l’algoritmo sia in grado di apprendere nel tempo e dunque di elaborare le informazioni in modo sempre più accurato, nell’ottica di ottimizzare le performance e di restituire previsioni di grande precisione.

Quello a cui stiamo assistendo è una vera rivoluzione della mobilità grazie al Machine Learning. Ma come può il settore dei trasporti trarre vantaggio da strumenti di questo tipo?

Le aree di maggior diffusione del suo utilizzo sono sostanzialmente quattro:

1. Ottimizzazione dei percorsi:

Si stima che negli USA il 40% delle miglia percorse dagli autotrasportatori viene effettuato con un camion semivuoto. Ciò determina naturalmente un grande dispendio di risorse umane ed emissioni CO2, cui non corrisponde un’adeguata produttività.

Proprio su questo problema si è focalizzata la società Convoy, la quale si è interrogata su una possibile soluzione per ottimizzare i percorsi con il Machine Learning e ha creato un’applicazione mobile in grado di mettere in contatto autotrasportatori e spedizionieri, nell’ottica di garantire, per ciascun viaggio, dei percorsi ottimizzati e per ridurre lo spreco di tempo e risorse.

L’approccio di Convoy si basa su una tecnica di intelligenza artificiale, studiata per restituire le migliori corrispondenze tra gli spedizionieri e i camionisti e consentire una più efficiente pianificazione delle spedizioni, con un conseguente abbassamento dei costi complessivi.

2. Guida autonoma:

Un altro esempio? Autocarri con guida autonoma. È la soluzione proposta da TuSimple, che ha implementato oltre 100 moduli di AI basati sul cloud per effettuare in modo sicuro ed efficiente le sue consegne attraverso veicoli guidati in modo automatico.

L’algoritmo AI avanzato di TuSimple è in grado di distinguere i diversi tipi di veicoli incontrati lungo il percorso a una velocità anche di 65 miglia orarie, riuscendo a far mantenere i camion perfettamente centrati lungo la strada ed evitando collisioni.

3. Rilevamento delle anomalie:

Il Machine Learning può essere uno strumento utile per una rapida rilevazione di eventuali anomalie nei veicoli in viaggio.  È il punto di partenza di Lyft, che, basandosi su accurate analisi, è in grado di rilevare anticipatamente eventuali anomalie nei veicoli, consentendo di massimizzare l’efficienza dei processi e di intervenire tempestivamente con eventuali correttivi.

4. Previsione della domanda:

Uno dei vantaggi di un sistema di Machine Learning sta nella capacità di elaborare previsioni sempre più accurate. Questo è un fattore molto importante per le aziende T&L, ad esempio per schedulare date di consegne attendibili.

Fa uso di sistemi di previsione, ad esempio, la società di spedizioni Aramex, con sede negli Emirati Arabi, che ha elaborato un sistema di aggiornamento in real time delle operazioni di transito capace di gestire migliaia di richieste al minuto. Grazie all’implementazione di questo sistema, Aramex è riuscita ad aumentare l’accuratezza delle previsioni dei tempi di transito del 74% e ha potuto ridurre le richieste di assistenza del 40%. Strumenti simili sono utilizzati anche da Amazon, nota a livello globale per l’efficienza e la precisione delle sue consegne.  Amazon utilizza algoritmi di previsione estremamente accurati per “prevedere” ciò che i clienti potrebbero ordinare e questa previsione consente alla Società di garantire una fornitura sufficiente di tali prodotti all’interno dei magazzini, in modo che siano disponibili immediatamente, quando richiesti, e pronti per essere spediti.

Quanto detto fin qui non è che una breve sintesi di come il Machine Learning stia rivoluzionando il settore T&L e di come molte aziende stiano incrementando la loro efficienza affidandosi agli strumenti forniti dall’AI.

Ma il settore della mobilità non è l’unico ambito a beneficiare dei vantaggi del Machine Learning: anche noi di Anteria crediamo molto nelle sue potenzialità e abbiamo messo a punto una software solution in grado di raccogliere, analizzare, e apprendere automaticamente una grande quantità di dati, con l’obiettivo di trasformarli in insight di fondamentale importanza. Si tratta di Spike.

Frutto di anni di ricerca e sviluppo, Spike è un motore di intelligenza artificiale estremamente versatile e che può davvero fare la differenza nel futuro del tuo business.

Ciò che un tempo ci sembrava appartenere a un futuro lontano è già tra noi e influenza la nostra quotidianità. E tu sei pronto per applicare le logiche del Machine Learning nel tuo business?

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