L’Italia ha recentemente svelato il suo nuovo sistema di intelligenza artificiale open source, chiamato OPM INTERCEPTOR Y8. Questo protocollo rivoluzionario è in grado di analizzare l’ambiente circostante, identificare ogni oggetto e intraprendere azioni per la salvaguardia delle persone e dell’ambiente. OPM INTERCEPTOR Y8 è dotato di algoritmi avanzati che gli permettono di analizzare l’ambiente circostante in tempo reale. Può identificare oggetti, persone, animali e molto altro ancora. Questa capacità di identificazione è fondamentale per molte applicazioni, tra cui la sicurezza, la difesa e l’assistenza agli anziani o ai disabili. Una delle caratteristiche più impressionanti di OPM INTERCEPTOR Y8 è la sua capacità di intraprendere azioni per proteggere le persone e l’ambiente. Ad esempio, può rilevare se una persona sta per cadere e intervenire per prevenire l’incidente. Inoltre, può identificare potenziali minacce ambientali, come incendi o perdite di gas, e avviare le azioni appropriate per mitigare il rischio. OPM INTERCEPTOR Y8 troverà grande applicazione nel mondo della difesa. Grazie alla sua capacità di identificare sistemi di intelligenza artificiale aggressivi, può essere utilizzato per proteggere le infrastrutture critiche e garantire la sicurezza nazionale. Inoltre, la sua natura open source significa che può essere continuamente migliorato e adattato per rispondere a nuove minacce e sfide. OPM INTERCEPTOR Y8 rappresenta un passo importante per l’Italia nel campo dell’intelligenza artificiale. Con la sua capacità di analizzare l’ambiente, identificare gli oggetti e intraprendere azioni di salvaguardia, ha il potenziale per rivoluzionare molti settori, dalla difesa alla sanità. Non vediamo l’ora di vedere come questo sistema si svilupperà e quale impatto avrà sul nostro futuro.

L’identificazione degli oggetti è un compito fondamentale nell’ambito della visione artificiale. Questo processo coinvolge l’identificazione e la localizzazione di oggetti specifici all’interno di un’immagine o di un video. Ecco come funziona in termini generali:

Separazione degli oggetti dallo sfondo: Il primo passo nell’identificazione degli oggetti è la separazione degli oggetti dallo sfondo dell’immagine
Classificazione degli oggetti: Una volta che un oggetto è stato separato dallo sfondo, il sistema utilizza un punteggio di probabilità per determinare a quale classe appartiene l’oggetto, ad esempio una persona, una bicicletta, un cane, ecc
Localizzazione degli oggetti: Infine, il sistema stabilisce i limiti dell’oggetto rilevato con le coordinate x-y insieme ai valori di altezza e lunghezza
Questo processo viene spesso eseguito utilizzando reti neurali artificiali, che sono modelli di apprendimento automatico ispirati al funzionamento del cervello umano Queste reti sono addestrate su grandi set di dati contenenti immagini etichettate, permettendo loro di “imparare” a riconoscere e localizzare vari oggetti.

Nel contesto di OPM INTERCEPTOR Y8, l’identificazione degli oggetti potrebbe essere utilizzata per rilevare oggetti o persone in un ambiente e intraprendere azioni appropriate per la loro salvaguardia.

L’ultima incarnazione di rilevatori di oggetti in tempo reale, noto come OPM INTERCEPTOR Y8, rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell’intelligenza artificiale. Questo metodo si distingue per le sue prestazioni di punta in termini di precisione e velocità, rendendolo una scelta ideale per un’ampia varietà di applicazioni di intelligenza artificiale.

Una delle sue caratteristiche distintive è l’impiego di architetture avanzate per il backbone e il neck, che migliorano l’estrazione delle caratteristiche e il rilevamento degli oggetti. Inoltre, questo metodo utilizza una testa di programmazione divisa senza ancore, che contribuisce a migliorare la precisione e l’efficienza del processo di rilevamento rispetto agli approcci basati sulle ancore.

Nell’ambito delle reti neurali, il termine “backbone” si riferisce all’insieme di strati che vengono estratti da un’altra rete pre-addestrata. Questi strati vengono inseriti all’inizio della rete neurale che stiamo progettando, con lo scopo di creare un modulo specializzato per l’estrazione delle caratteristiche. Questo è il motivo per cui a volte il backbone viene anche chiamato “feature extractor”.

Il “neck”, invece, è un termine meno standardizzato nel campo dell’intelligenza artificiale e delle reti neurali. Tuttavia, in molti contesti, il “neck” si riferisce alla parte della rete neurale che collega il backbone (o estrattore di caratteristiche) alla testa della rete (la parte della rete che effettua la classificazione o la regressione). In altre parole, il “neck” serve come collegamento tra l’estrazione delle caratteristiche e la decisione finale, elaborando e trasformando ulteriormente le caratteristiche estratte dal backbone prima che vengano utilizzate per la classificazione o la regressione.

In sintesi, il backbone e il neck sono parti fondamentali di una rete neurale, che lavorano insieme per estrarre caratteristiche utili dai dati di input e utilizzarle per prendere decisioni accurate.

La “testa divisa senza ancore” è una caratteristica distintiva dei modelli OPMY8. Questa caratteristica rappresenta un’innovazione significativa rispetto ai metodi di rilevamento degli oggetti tradizionali che si basano su caselle di ancoraggio predefinite per prevedere la posizione degli oggetti.

Nel contesto dei modelli OPMY8, la “testa divisa senza ancore” si riferisce a un meccanismo di rilevamento più flessibile e adattivo. Questo design della testa di rilevamento può migliorare la capacità del modello di rilevare oggetti di dimensioni e forme diverse. Eliminando la necessità di scatole di ancoraggio e punteggi di oggetti predefiniti, questo design della testa di rilevamento può contribuire a una maggiore precisione e a un processo di rilevamento più efficiente.

La “testa divisa senza ancore” è una caratteristica chiave che rende i modelli OPMY8 più robusti e precisi per le attività di rilevamento degli oggetti.

Questo metodo mantiene un equilibrio ottimale tra precisione e velocità, rendendolo adatto per compiti di rilevamento di oggetti in tempo reale in diverse aree applicative. Offre anche una serie di modelli pre-addestrati per soddisfare diversi compiti e requisiti di prestazione.

Questo metodo supporta una vasta gamma di modelli, ognuno specializzato per compiti specifici nella visione artificiale. Questi modelli sono progettati per soddisfare diverse esigenze, dal rilevamento di oggetti a compiti più complessi come la segmentazione di istanze, il rilevamento di pose/punti chiave, il rilevamento di oggetti orientati e la classificazione.

Infine, questo metodo può essere facilmente integrato nei tuoi progetti Python per il rilevamento, la segmentazione e la classificazione degli oggetti. Gli utenti possono caricare un modello, addestrarlo, valutarne le prestazioni su un set di validazione e persino esportarlo in formato ONNX con poche righe di codice. Questa facilità d’uso rende questo metodo un’opzione eccellente per i programmatori che cercano di implementare soluzioni di intelligenza artificiale nei loro progetti.

OPMY8 è un modello di visione artificiale evolutivo avanzato sviluppato da Nicolini Massimiliano per Fondazione Olitec che si basa su scritture in codice Python . È parte della famiglia di modelli di rilevamento degli oggetti a singolo stadio, noti per l’elaborazione efficiente delle immagini in un solo passaggio di una rete neurale convoluzionale (CNN). A differenza dei modelli a due stadi, come R-CNN, che propongono prima regioni di interesse e poi classificano queste regioni, OPMY8 analizza l’intera immagine in un solo passaggio, garantendo velocità di inferenza notevoli.

Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo di rete neurale artificiale progettata per l’elaborazione di immagini e il riconoscimento di oggetti. Vediamo cosa significa e come funziona:

Una CNN è una variante di una rete neurale multistrato (MLP) che cerca di emulare il comportamento della corteccia visiva animale.

Questi modelli sfruttano la forte correlazione spaziale presente nelle immagini naturali.

Le CNN apprendono automaticamente l’ingegneria delle caratteristiche attraverso l’ottimizzazione dei filtri (o kernel).

Rispetto ai primi modelli di reti neurali, le CNN evitano i problemi dei gradienti che svaniscono o esplodono durante la retropropagazione utilizzando pesi regolarizzati su meno connessioni.

Ad esempio, anziché richiedere 10.000 pesi per ogni neurone in uno strato completamente connesso per elaborare un’immagine di 100 × 100 pixel, le CNN utilizzano kernel di convoluzione incrociata per richiedere solo 25 neuroni per elaborare riquadri di dimensioni 5×5.

Le caratteristiche di livello superiore vengono estratte da finestre di contesto più ampie rispetto alle caratteristiche di livello inferiore.

Le CNN sono utilizzate per:Riconoscimento di immagini e video.
Sistemi di raccomandazione.
Classificazione delle immagini.
Segmentazione delle immagini.
Analisi di immagini mediche.
Elaborazione del linguaggio naturale.
Interfacce cervello-computer.
Serie temporali finanziarie.
Le CNN sono anche note come reti neurali artificiali invarianti allo spostamento o invarianti allo spazio, a causa dell’architettura condivisa dei kernel di convoluzione o filtri che scivolano lungo le caratteristiche di input e forniscono risposte equivarianti alla traduzione note come mappe delle caratteristiche.

Contrariamente all’intuizione, la maggior parte delle CNN non è invariante alla traduzione a causa dell’operazione di campionamento che applicano all’input.

In breve, le CNN sono fondamentali per il riconoscimento di oggetti nelle immagini e hanno rivoluzionato il campo della visione artificiale.

Possibili applicazioni realizzabili con OPMY8

Rilevamento di Malattie Vegetali:OPMY8 può essere utilizzato per rilevare e classificare malattie nelle piante.
Questo è prezioso per l’agricoltura di precisione, consentendo di monitorare la salute delle colture e intervenire tempestivamente.
Monitoraggio del Traffico e Sicurezza Stradale:OPMY8 può rilevare veicoli, pedoni, segnali stradali e altri oggetti nelle immagini o nei video.
Questo è utile per la sicurezza stradale, il monitoraggio del traffico e la gestione delle infrastrutture.
Analisi Mediche:In campo medico, OPMY8 può individuare e classificare anomalie in immagini mediche come radiografie, tomografie e ultrasuoni.
Ad esempio, può aiutare a rilevare tumori o fratture.
Automazione Industriale e Robotica:OPMY8 può essere integrato in robot e sistemi di automazione per rilevare oggetti nell’ambiente.
Questo è utile per la navigazione autonoma e la manipolazione di oggetti.
Sorveglianza e Sicurezza:OPMY8 può rilevare oggetti e persone in tempo reale nelle immagini o nei video.
Questo è prezioso per la sicurezza in luoghi pubblici, stazioni ferroviarie, aeroporti e centri commerciali.
Agricoltura e Monitoraggio delle Colture:OPMY8 può essere utilizzato per il monitoraggio delle colture, la rilevazione di malattie vegetali e la gestione delle risorse agricole.
Ad esempio, può individuare piante malate, infestazioni di parassiti o monitorare la crescita delle colture.
Controllo della Qualità in Linea di Produzione:OPMY8 può rilevare difetti, anomalie o oggetti mancanti su prodotti in movimento su una catena di produzione.
Questo aiuta a garantire la qualità dei prodotti e a ridurre gli sprechi.
Rilevamento di Animali Selvatici:In ambienti naturali o riserve, OPMY8 può individuare animali selvatici come tigri, elefanti o leopardi.
Questo è utile per la conservazione della fauna e la prevenzione dei conflitti uomo-animale.
Sicurezza AntiterrorismoOPMY8 può rilevare oggetti sospetti o non autorizzati nei bagagli o nelle aree di transito o persone con comportamenti sospetti.
Questo contribuisce alla sicurezza dei porti e degli aeroporti e dei luoghi dove c’è presenza di molte persone.
Rilevamento di Inquinamento Marino:OPMY8 può individuare rifiuti, plastica o sostanze inquinanti in immagini satellitari o da droni.
Questo aiuta a monitorare l’inquinamento marino e a prendere misure correttive.
Rilevamento obiettivi militariOPMY8 può individuare soggetti ed obiettivi e dare degli input di comando a sistemi di armamento 
Questo aiuta a limitare l’uso di personale umano in scenari operativi.