IA generativa: un modo di creare nuovi dati per le proprie esigenze.

Questi possono diventare problemi ancora più rilevanti se si vuole indirizzare il proprio business nel mondo dell’apprendimento automatico, e quindi ad automatizzare processi che possono risultare ripetitivi, in quanto i dati a disposizione per addestrare i modelli potrebbero essere in parte non necessari, ridondanti o non sufficienti. 

Questo articolo ha lo scopo di illustrare una delle tecnologie più innovative degli ultimi anni, l’IA Generativa, e di come è possibile utilizzarla per potenziare l'uso di AI-Know e generare nuovo valore per il proprio business. Fissa un appuntamento con uno dei nostri esperti per approfondire l'argomento.

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Che cos’è l’IA Generativa

L'IA Generativa (GenAI) è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare un'ampia varietà di dati (come immagini, video, audio, testo e modelli 3D). Ciò viene fatto imparando determinati pattern dai dati esistenti e utilizzando questa conoscenza per generare risultati nuovi ed unici.

L'intelligenza artificiale generativa sta altamente rivoluzionando il mondo digitale, producendo contenuti altamente realistici e complessi che “imitano” la creatività umana, rendendolo uno strumento prezioso per molti settori come i giochi, l'intrattenimento e il design del prodotto. Le recenti scoperte nel campo, come GPT (Generative Pre-trained Transformer) e Midjourney, hanno notevolmente migliorato le capacità di GenAI.

Questi progressi hanno aperto nuove possibilità per l'utilizzo della GenAI per risolvere problemi complessi, creare arte e persino assistere nella ricerca scientifica.

Scopriamo insieme nel dettaglio alcuni casi d’uso:

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Text Generation

La Text Generation prevede l'utilizzo di modelli di apprendimento automatico che, a partire da dati testuali osservati in precedenza, permettono di generare nuovo testo. Un’applicazione di questo tipo è la piattaforma ChatGPT, sviluppata dalla società OpenAI, la quale è in grado di gestire conversazioni simili a quelle umane.

Un caso d’uso di questo tipo può consistere nel supportare l'utente nella generazione di un'email di risposta proveniente dal team support, inserendo alcune informazioni come il tono e i passaggi chiave fondamentali.

Image Generation

La Image Generation prevede la creazione di nuove immagini simili a quelle del mondo reale, che possono poi essere utilizzate per avere opere d'arte, prodotti di consumo e altro ancora. 

Un caso d’uso in ambito Fashion può consistere nel creare, a partire da un modello realmente esistente (immagine 1), nuovi capi d’abbigliamento (immagini 2 e 3).

Data Augmentation

La Data Augmentation consiste nel generare nuovi dati di addestramento per i modelli di apprendimento automatico, applicando varie trasformazioni dei dati esistenti (capovolgimento, ritaglio, rotazione, ricolorazione, ecc). L'obiettivo consiste nell’aumentare la diversità delle informazioni e poter ottenere prestazioni migliori dei modelli.

Un caso d’uso in ambito Automotive può prevedere, a partire da un’immagine di un'automobile, la generazione di nuove versioni della stessa ma in diverse situazioni per migliorarne l’individuazione da parte dei sistemi di videosorveglianza.

Cosa significa integrare l'IA in azienda?

La maggior parte delle aziende che vuole adottare l'IA all'interno dei propri processi non dispone il più delle volte delle competenze o del budget per raccogliere e gestire grandi quantità di dati. Inoltre è necessario, soprattutto in questo ambito, portare avanti soluzioni che rispettino i principi di riservatezza, trasparenza ed equità delle informazioni.

Esistono, ad oggi, diversi Cloud Provider che offrono tecnologie a supporto della generazione di dati. In particolare concentriamo la nostra attenzione sulla piattaforma Vertex AI di Google Cloud, attualmente integrata ed utilizzata in AI-Know, per la gestione di modelli di appendimento automatico.

Vuoi scoprire di più su Vertex AI?

Vertex AI è una piattaforma che permette di gestire il ciclo di vita di un modello, offerta da Google Cloud. Essa fornisce un'interfaccia unificata per lo sviluppo, l'addestramento e la distribuzione di modelli, eliminando la necessità di dover utilizzare differenti piattaforme e strumenti per queste attività. Inoltre, Vertex AI offre strumenti di automazione e ottimizzazione che consentono di ridurre i tempi ed i costi di sviluppo.

La piattaforma supporta diversi tipi di modelli di IA, tra cui Machine Learning e Deep Learning, ed è anche in grado di gestire grandi quantità di dati.

Vertex AI sta producendo risultati notevoli nella creazione di dati. Grazie alla sua flessibilità e scalabilità, la piattaforma è in grado di rispondere alle esigenze di Data Scientists, Data Engineers e Machine Learning Engineers. 

Tuttavia, come con qualsiasi tecnologia avanzata, ci sono anche alcune questioni etiche e di sicurezza associate al suo utilizzo, come la creazione di contenuti manipolativi o diffamatori. È quindi importante utilizzare questo strumento in modo attento e responsabile, al fine di massimizzare i suoi benefici e minimizzare i rischi potenziali. 

Noi di OT Consulting siamo al tuo fianco per supportarti nelle decisioni ed aiutarti ad integrare questa tecnologia con AI-Know, una piattaforma unica per il governo di modelli di apprendimento automatico con attenzione all’etica e alla spiegabilità. Potremo infatti fornirti soluzioni per generare nuovi dati a partire da quelli già esistenti e con questi andare a migliorare ed eventualmente personalizzare i modelli di apprendimento automatico attualmente utilizzati su Vertex AI.

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