AI

Machine learning e visione artificiale con un obiettivo verificabile

Posso integrarmi nelle attività del tuo team su dati, modelli e software, oppure seguire una sperimentazione definita insieme. Mi adatto a librerie, ambienti di calcolo, repository, pipeline e criteri di valutazione già in uso. La soluzione segue il problema e l’infrastruttura del cliente, dal backend al dispositivo.

Un progetto di machine learning inizia dalla definizione del compito: che cosa riconoscere, quali errori contano e su quali dati verificare il risultato. Prima di scegliere il modello si valutano disponibilità e rappresentatività degli esempi, condizioni operative e modalità di acquisizione. Le metriche devono rispondere al caso d’uso e rimanere separate dai dati usati per l’addestramento.

Nella visione artificiale industriale il sistema comprende anche immagini, illuminazione, inquadratura e interfacce del software di ispezione. Classificazione e rilevamento di anomalie devono essere valutati insieme alla robustezza dell’acquisizione. I dimostratori Silicon LogiX esplorano anche immagini sintetiche e confronto tra versioni dei modelli, con esperimenti e risultati tracciabili.

Per audio e segnali, la catena di acquisizione e la preparazione dei dati fanno parte della soluzione. Un classificatore eseguito sul dispositivo deve ricevere ingressi coerenti con quelli valutati durante lo sviluppo. L’integrazione comprende il collegamento tra modello, elaborazione dei segnali e logica dell’applicazione, mantenendo osservabili esiti e condizioni di errore.

Edge AI e TinyML: inferenza entro i vincoli del dispositivo

Portare l’inferenza su microcontrollori o piattaforme edge richiede di confrontare accuratezza, memoria, consumo e tempi di esecuzione. TinyML, runtime disponibili e acceleratori presenti sul target vengono valutati nel contesto del prodotto. La scelta tra elaborazione locale, backend o architettura ibrida dipende anche da connettività, aggiornamenti e gestione dei dati.

Il risultato non è soltanto un file di modello: il perimetro può comprendere preparazione dei dati, software di inferenza, test sul target e documentazione delle condizioni di utilizzo. Progetti e news di quest’area permettono di approfondire audio ML, visione artificiale, NPU e inferenza on-device attraverso casi e scelte tecniche già documentati.

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