{"id":20869,"date":"2023-05-29T14:30:16","date_gmt":"2023-05-29T12:30:16","guid":{"rendered":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=20869"},"modified":"2024-04-30T11:55:10","modified_gmt":"2024-04-30T09:55:10","slug":"reti-neurali-per-nuove-generazioni-di-iot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/reti-neurali-per-nuove-generazioni-di-iot\/","title":{"rendered":"Reti neurali per nuove generazioni di IoT"},"content":{"rendered":"

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L’evoluzione delle nuove generazioni di\u00a0<\/span>Internet of Things<\/strong>\u00a0<\/span>(IoT) ha aperto le porte a un utilizzo sempre pi\u00f9 esteso dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel contesto dell’ottimizzazione delle risorse e della creazione di soluzioni\u00a0 moderne e vicine alle esigenze contemporanee. Tuttavia, bilanciare l’applicazione dell’AI diventa cruciale per garantire un approccio green e sostenibile.<\/p>\n

L’adozione di modelli di Machine Learning (ML) rappresenta il pilastro di questa nuova era. L’architettura stocastica ed euristica permette di raccogliere informazioni strutturate, ottimizzare la gestione delle risorse, adattarsi in tempo reale e fornire servizi di alta qualit\u00e0.<\/p>\n

La sfida attuale \u00e8 quella di integrare in modo efficace l’AI nelle nuove generazioni di IoT, al fine di massimizzare l’efficienza e la sostenibilit\u00e0 delle applicazioni:<\/p>\n

quali soluzioni abbiamo realizzato in Pragma Etimos?<\/p>\n

Biometric Neural<\/span> Intelligence Integration<\/strong><\/h2>\n

L\u2019adozione di modelli di Artificial Intelligence (AI) sono alla base di un nuovo paradigma per la progettazione e l’ottimizzazione di soluzioni ad alto livello di efficienza.<\/p>\n

Un’architettura basata sull\u2019AI favorisce infatti la raccolta di informazioni, la gestione strategica delle risorse, l\u2019adeguamento automatico Real Time e la fornitura di servizi inerenti.<\/p>\n

La nuova frontiera della ricerca \u00e8 proprio volta alla sostituzione dei componenti fisici tradizionali all\u2019interno degli IoT con analoghi digitali basati su modelli neurali appositamente addestrati.\u00a0<\/span>L\u2019adozione di simili soluzioni porter\u00e0 notevoli vantaggi in termini di flessibilit\u00e0, performance e resilienza delle nuove tecnologie, condizioni imprescindibili in un percorso di crescita verso un futuro Green Data sostenibile<\/em>.<\/p>\n

Noi del\u00a0<\/span>Team Pragma Etimos<\/strong>\u00a0<\/span>continuiamo a sviluppare soluzioni pionieristiche, innovative e funzionali nel campo dell\u2019Audio Recognition. La\u00a0<\/span>biometria vocale<\/strong>\u00a0<\/span>\u00e8 la nuova frontiera tecnologica che permette l\u2019identificazione e l\u2019autentificazione tramite la voce in modo molto pi\u00f9 sicuro rispetto ai sistemi tradizionali.<\/p>\n

Le piattaforme sviluppate, frutto di anni di ricerche, chiamati \u201cPolyphonic<\/strong>\u201d e \u201cPolyphonic Forensic<\/strong>\u201d sono composti da tools multi-livello che definiscono le \u201cimpronte vocali\u201d e riconoscono voci estrapolandole da file audio, indipendentemente dalla qualit\u00e0 e dalla sorgente.<\/p>\n

Molto spesso, chi ha a che fare con registrazioni vocali ha grandi difficolt\u00e0 a decifrare suoni in contesti rumorosi e\/o disturbati, rendendo il lavoro complicato o addirittura impossibile. Uno degli strumenti di\u00a0<\/span>Polyphonic<\/strong>\u00a0<\/span>riguarda proprio la pulizia dell\u2019audio, in modo da riconoscere e eliminare il rumore di sottofondo o altri elementi, come il respiro affannoso etc…<\/p>\n

Grazie ad algoritmi di Machine Learning \u00e8 possibile arrivare ad avere un nuovo file in cui la voce \u00e8 estremamente chiara e nitida. Infatti, l\u2019integrazione di soluzioni di Biometric Intelligence basate su modelli neurali all\u2019interno di IoT permette di effettuare attivit\u00e0 di\u00a0<\/span>Quality Check<\/strong>\u00a0<\/span>e\u00a0<\/span>Audio Cleansing<\/strong>\u00a0<\/span>durante la registrazione di un audio, ottenendo riconoscimenti biometrici e condividendo le funzionalit\u00e0 di svariati IoT all\u2019interno di un unico dispositivo grazie alla sostituzione degli elementi fisici con componenti Neurali.<\/p>\n

Le tecniche di Artificial Intelligence hanno inoltre la capacit\u00e0 di ottimizzare i processi di Energy Management degli IoT, gestendo in modo intelligente tempi di ricarica e consumi, aumentandone quindi il tempo di utilizzo e l\u2019efficienza.<\/p>\n

L\u2019integrazione tecnica delle reti neurali in Polyphonic<\/span> Forensic<\/strong><\/h2>\n

L\u2019integrazione della tecnologia, sopra descritta, nelle moderne soluzioni utilizzate per il riconoscimento di suoni e persone, si sta rivelando vincente in termini di prestazioni e accuratezza dei risultati. In modo particolare la possibilit\u00e0 di splittare\u00a0il compito in componenti\/moduli differenti, permette di applicare il parallelismo di calcolo necessario per permettere un\u2019analisi real-time dei flussi audio.<\/p>\n

Aspetto fondamentale di questa architettura di calcolo \u00e8 l\u2019utilizzo integrato delle\u00a0<\/span>Librerie CUDA<\/strong>, in grado di ottimizzare al massimo le capacit\u00e0 delle schede Nvidia.<\/p>\n

Con l\u2019aumento esponenziale delle comunicazioni, dovuto anche al notevole miglioramento delle infrastrutture TLC e l\u2019abbassamento dei costi di connettivit\u00e0 dei vari player di comunicazione, l\u2019attivit\u00e0 di riconoscimento di parlatori legata al mondo Forense \u00e8 notevolmente incrementata.<\/p>\n

\u00a0Questo fenomeno, unito alla nota scarsit\u00e0 di mezzi a disposizione della PG, sta rendendo necessaria l\u2019implementazione di una nuova generazione di algoritmi nell\u2019approccio all\u2019analisi audio, in grado di rispettare le procedure internazionalmente riconosciute nel mondo scientifico Forense, con un approccio che si basi su tecniche di AI e di modelli Neuronali.<\/p>\n

In modo particolare, \u00e8 necessario fornire all\u2019operatore un sistema semi-automatico in grado di velocizzare le operazioni principali (facilmente soggette al fattore di \u201cerrore umano\u201d) e riportare all\u2019esperto il suo ruolo di sintesi dell\u2019analisi.<\/p>\n

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