Come l'intelligenza artificiale sta favorendo la nascita di nuove tecnologie | L'intelligenza artificiale nell'azienda n. 80

L’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo in modi sorprendenti, e questo è solo l’inizio della sua evoluzione. Scopri come le nuove tecnologie, i modelli linguistici di grandi dimensioni e il machine learning guidano le innovazioni, dagli strumenti di programmazione ai sistemi avanzati per testare e diagnosticare problemi tecnici. Continuate a leggere per saperne di più.

Come può l’intelligenza artificiale contribuire alla creazione di nuove tecnologie?

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

1. Generazione di nuove idee e concetti. L’intelligenza artificiale aiuta a inventare tecnologie e prototipi di dispositivi completamente nuovi. L’intelligenza artificiale può combinare fatti e concetti in modo non convenzionale, trovando soluzioni che potrebbero sfuggirgli.
2. Testare e migliorare i prototipi. Grazie alle simulazioni al computer è possibile testare in modo rapido ed economico la funzionalità di un prototipo, senza sprecare tempo e denaro nella costruzione di modelli fisici. L’intelligenza artificiale consente inoltre di modellare vari scenari di utilizzo e di ottimizzare il progetto per obiettivi specifici.
3. Supportare il processo produttivo. I sistemi intelligenti possono analizzare i dati di produzione in tempo reale, rilevare anomalie e suggerire modifiche ai processi, garantendo maggiore efficienza, minori tassi di guasto e un migliore controllo di qualità.
4. Migliorare la gestione della tecnologia. L’intelligenza artificiale facilita il monitoraggio dei sistemi tecnologici, diagnosticando e risolvendo problemi senza l’intervento umano. Ciò consente di risparmiare tempo e risorse e la nuova tecnologia funziona in modo più efficiente.

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

Programmazione AI: GitHub Copilot

Uno degli esempi più interessanti di utilizzo dell'intelligenza artificiale 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. Ciò gli consente di suggerire cosa si dovrebbe trovare nelle righe successive del programma. È in grado di:

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

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

Tutto ciò che uno sviluppatore deve fare è iniziare a scrivere uno snippet 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:

• velocizzare il lavoro fino al 55%,
• aumento della produttività e della soddisfazione grazie a soluzioni efficaci e rapidamente emergenti,
• meno frustrazione durante la creazione di codice ripetitivo,
• risoluzione dei problemi più rapida.

Nuove tecnologie cloud: innovazioni da Microsoft

Microsoft ha sviluppato applicazioni innovative di modelli di linguaggio naturale per affrontare una sfida comune a molte aziende che utilizzano il cloud: problemi relativi alla gestione di infrastrutture così complesse e alla risposta rapida ai guasti.

Come è stato ottenuto questo risultato? Gli specialisti Microsoft hanno utilizzato le funzionalità dei modelli linguistici per analizzare le descrizioni e i registri degli incidenti. Sulla base di ciò, i modelli possono suggerire le cause più probabili dei problemi e le soluzioni ottimali.

È importante sottolineare che più dati vengono immessi nell’intelligenza artificiale, più accurata diventa nel rilevare e classificare nuovi guasti, con conseguenti tempi di risposta più rapidi e perdite ridotte dovute a interruzioni del cloud.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella gestione automatica degli incidenti cloud offre un’opportunità per:

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

Questo è solo l’inizio dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle nuove tecnologie di cloud computing. Presto, forse, la maggior parte dei processi amministrativi e del supporto tecnico potranno essere automatizzati.

Siemens: testare software con intelligenza artificiale

Gli specialisti Siemens hanno utilizzato le funzionalità di machine learning per automatizzare un aspetto dello sviluppo del software che richiede molto tempo: il test.

Hanno sviluppato un sistema di nuove tecnologie che, sulla base dei dati dei test precedenti e delle versioni del codice, può prevedere i risultati dei nuovi test con una precisione del 78%.

Cosa offre questo in pratica? L'aspetto più importante è un feedback più rapido per gli sviluppatori. Gli sviluppatori ricevono suggerimenti preliminari sui risultati dei test quasi istantaneamente, senza attendere l'effettivo completamento dei test, che nei progetti di grandi dimensioni può richiedere ore o giorni.

Ciò consente una più rapida identificazione ed eliminazione degli errori, senza perdere tempo nel cambio di contesto e nel richiamo dei dettagli del codice scritto in precedenza.

Il secondo aspetto significativo è l'ottimizzazione dell'ordine di prova. Le previsioni relative ai risultati consentono di determinare la sequenza ottimale per l'esecuzione dei singoli test per individuare potenziali errori il più rapidamente possibile.

Ciò consente di risparmiare le risorse computazionali necessarie per eseguire una serie completa di test. Negli studi è stata osservata anche una riduzione del 10% nel tempo totale del test.

In sintesi: nuove tecnologie di intelligenza artificiale

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

• genera nuove idee e concetti di dispositivi combinando i fatti in modi non convenzionali,
• facilita la prototipazione rapida ed economicamente vantaggiosa, oltre ad accelerare il processo di test della soluzione,
• ottimizza i processi di progettazione e produzione,
• automatizza il monitoraggio e la manutenzione dei sistemi,
• velocizza il lavoro dei programmatori,
• aiuta nella diagnosi di problemi tecnici e
• automatizza il test del software.

Forse presto la maggior parte delle invenzioni rivoluzionarie emergeranno con il supporto dell’intelligenza artificiale. Pertanto, vale la pena tenersi al passo con questi cambiamenti affascinanti e imparare continuamente a sfruttare le nuove tecnologie nel proprio lavoro.

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Autore: Robert Whitney

Esperto e istruttore di JavaScript che istruisce i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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