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Nuovi trend tecnologici: machine learning e internet delle cose

L’Intelligenza Artificiale (AI) è entrata gradualmente in ogni sfera della nostra società da un decennio. Questo strumento tecnologico ha la capacità di potenziare il lavoro umano e automatizzare i processi utilizzando l’apprendimento automatico (machine learning) e altre scoperte scientifiche all’avanguardia.
Nell’era digitale il cambiamento avviene rapidamente e questo possiamo vederlo in vari settori: i giochi di casino online e l’internet banking sono gli esempi più tangibili.

Il settore dei casinò utilizza già da tempo l’intelligenza artificiale sia nel servizio clienti che nei giochi.  Interagendo con i giocatori alcuni programmi possono imparare a gestire meglio alcuni dati migliorando l’esperienza del cliente. A tal proposito è opportuno ricordare l’esperimento di Libratus, una macchina computerizzata in grado di giocare a poker che partita dopo partita ha imparato a bluffare dagli esseri umani. Di recente anche il settore dell’internet banking ha utilizzato questo strumento avvalendosi di processi automatizzati (basati appunto sul machine learning) in grado di snellire il lavoro di backend e utilizzando chatbots per interagire con i clienti e risolvere problemi di base.

Infatti uno dei benefici maggiori che l’intelligenza artificiale, nello specifico la machine learning, può apportare è proprio lo sviluppo dei rapporti con i clienti. I sistemi attualmente basati su regole algoritmiche  si sposteranno verso sistemi “cognitivi” che consentono  previsioni e  interazioni più intelligenti.

Ma qual è la differenza tra machine Learning e intelligenza artificiale?

Spesso l’apprendimento automatico e l’ AI sono considerati la stessa cosa ma in realtà sono diversi. Mentre l’obiettivo dell’intelligenza artificiale è quello di creare una macchina che possa avere un’intelligenza quasi umana, l’apprendimento automatico insegna ad un computer o un programma il modo per acquisire conoscenza e svolgere un compito in un modo migliore.

In questo modo, l’apprendimento automatico è strettamente connesso ai dati e alle statistiche perché il programma utilizza quest’ultimi per eseguire meglio il compito richiesto. Un esempio concreto di machine learning sono gli smartphone che migliorano continuamente le loro funzioni proprio attraverso l’apprendimento automatico proveniente dai dati che acquisiscono.

 

Internet of Things: 25 miliardi di dispositivi connessi nel 2020

Uno degli altri trend tecnologici di cui sentiremo tanto parlare nel prossimo futuro è l’internet delle cose, conosciuto anche come internet of Things (IoT).

Se vi state chiedendo di cosa si tratta basta semplicemente sapere che Internet delle cose è costituito da dispositivi intelligenti che sono collegati ad una rete wireless. Ad esempio, Ikea ha recentemente introdotto una lampada a LED intelligente basata sullo standard wireless Zigbee.

Vediamo anche molti sviluppi interessanti sul lato della rete, KPN ha recentemente lanciato LoRa (Long Range Low Power), una rete unica per applicazioni IoT. I sensori possono scambiare dati tramite questa rete con un consumo energetico estremamente basso. Lo svantaggio di questo è la quantità limitata di dati, ma non è un grosso problema per le applicazioni IoT. Grazie ai dati dei sensori in tempo reale e all’apprendimento automatico, ad esempio, le industrie possono ottimizzare i loro processi di manutenzione.

Adesso ritroviamo l’IoT anche nelle applicazioni di automazione domestica, le integrazioni stanno infatti diventando più facili. Ad esempio, l’interfaccia vocale Amazon Echo può ora essere collegata a una moltitudine di dispositivi. Ad esempio, si può utilizzare il termostato vocale per controllare la temperatura o ordinare una pizza via internet. Inoltre, grazie alle applicazioni IoT, le aziende possono conoscere meglio i loro clienti e adeguare i loro servizi di conseguenza.

Tuttavia, poiché si tratta ancora di una tecnologia in via di sviluppo, è importante farne un uso limitato e controllato. Qualsiasi strumento inoffensivo può essere sfruttato per fare breccia nei sistemi informatici e raccogliere, ma anche rubare, dati importanti.

Ad esempio la scorsa estate alcuni hacker hanno attaccato la rete di un casinò situato in America settentrionale per accedere ad alcuni dati sensibili. Per aggirare la sicurezza informatica, gli aggressori hanno attaccato l’acquario smart del casinò, che era connesso a Internet per utilizzare il programma automatico che nutre i pesci e pulisce la vasca.

 

Si tratta di un’inconveniente che non è ancora evitabile al cento per cento ma poiché si stima che nel 2020 ci saranno circa 25 miliardi di dispositivi connessi, le aziende che si occupano di cyber sicurezza stanno lavorando a sistemi di sicurezza più all’avanguardia e funzionali.  
Ci avviciniamo sempre più all’era del “sempre connessi” e tutto deve essere pronto per la sicurezza di tutti gli utenti.