Portare l’intelligenza artificiale e il machine learning, nel mondo dell’industria, dell’automazione e del controllo di qualità senza la necessità di avere esperti di AI. È questa la misison di SqueezeBrains, azienda bresciana che progetta e sviluppa software e dispositivi di image processing basati sull’intelligenza artificiale.
Ne ha contezza Image S, specialista nella fornitura di componenti per Image Processing destinati a diversi settori, che ha presentato al mercato il software RETINA di SqueezeBrains.
Si tratta di una libreria basata sull’intelligenza artificiale per l’analisi delle immagini, che ha la capacità di apprendere e poi di riconoscere oggetti presenti in un’immagine.
RETINA è composto da una libreria scritta in “C”, per Windows, Linux e Android su piattaforma X86 ed ARM e da una GUI, un’interfaccia grafica, per Windows su piattaforma X86. Con la GUI è possibile addestrare RETINA e fare i test.
Il flusso di lavoro si compone di quattro passaggi: prima si importano le immagini nella GUI, con la GUI si addestra RETINA a riconoscere uno o più oggetti, il risultato dell’addestramento è un file di piccole dimensioni, questo file contiene tutto ciò che serve alla libreria RETINA per elaborare le immagini in linea.
Bastano qualche decina di immagine e poche righe di codice
Il grosso vantaggio rispetto ad altri pacchetti software è dato dalla fase di addestramento estremamente semplificata e che non richiede migliaia di immagini: ne basta qualche decina.
Integrare la libreria RETINA può richiedere uno sforzo minimo, cioè solo poche righe di codice che servono per elaborare le immagini, oppure un po’ più di tempo se si vuole integrare la GUI nel proprio software.
In tal senso, RETINA consente l’analisi generica non dedicata a nessun compito specifico, nessun parametro di configurazione e un apprendimento attraverso l’addestramento che SqueezeBrains ha cercato di semplificare il più possibile in modo da richiedere dataset ridotti (si parla di decine di immagini e non di migliaia) e in una modalità semplificata.
Infine, RETINA inizia ad apprendere con pochissime immagini e poi c’è una fase in cui propone e l’operatore conferma e, se su un’immagine si verifica un errore, l’operatore lo corregge e aggiunge l’immagine al dataset di apprendimento. In questo modo in poco tempo raggiunge un apprendimento stabile pronto per essere utilizzato in macchina.
Tanti i campi di applicazione
Il software RETINA trova applicazione in diversi settori: industriale, ad esempio per il riconoscimento e la classificazione di oggetti o il riconoscimento di difetti (visione per robot, automazione, controllo qualità, macchine selezionatrici); sicurezza, ad esempio per il riconoscimento di pedoni e il conteggio di persone (videosorveglianza, elaborazione di immagini); automobilistico, ad esempio per il riconoscimento di pedoni e segnali stradali (sistemi di guida assistita, retrovisori intelligenti, sistemi di monitoraggio del conducente, guida autonoma); traffico, ad esempio per la classificazione e il conteggio di veicoli (sistemi di riscossione pedaggio, monitoraggio del traffico, gestione parcheggi).
