🧠 Apprendimento Automatico (Machine Learning)

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#AI #Artificial Intelligence #MachineLearning #BigData #HPC #IoT #TateoBlog #TILLL

🌍 Il Machine Learning (apprendimento automatico) è una delle principali discipline dell'Intelligenza Artificiale e consente ai sistemi informatici di apprendere dai dati anziché seguire esclusivamente regole definite in modo esplicito dai programmatori. Grazie a questa capacità, le macchine possono riconoscere schemi, effettuare previsioni e supportare decisioni in modo sempre più efficace. Il Machine Learning rappresenta oggi una tecnologia fondamentale per l'analisi automatica di grandi quantità di informazioni e costituisce la base di numerose applicazioni moderne di Intelligenza Artificiale.

👥 Il Machine Learning trova applicazione in molteplici contesti industriali e aziendali, tra cui analisi dei dati, manutenzione predittiva, riconoscimento automatico di anomalie, classificazione di immagini e supporto alle decisioni. La sua diffusione è stata favorita dall'aumento della disponibilità di dati digitali provenienti da Internet, sensori, sistemi industriali e dispositivi connessi, nonché dalla crescente potenza di calcolo disponibile. La capacità di trasformare grandi quantità di dati in conoscenza utilizzabile rappresenta oggi uno dei principali fattori abilitanti dell'innovazione digitale.

⚙️ Dal punto di vista tecnico, il Machine Learning sostituisce la programmazione basata su regole con modelli matematici addestrati mediante dati di esempio. Durante il processo di apprendimento, l'algoritmo identifica autonomamente correlazioni, regolarità e pattern presenti nei dati, costruendo modelli in grado di generalizzare il comportamento osservato a casi non ancora analizzati. Lo sviluppo moderno del Machine Learning è stato reso possibile dalla combinazione tra disponibilità di Big Data e incremento delle capacità computazionali, che consentono l'addestramento di modelli sempre più complessi e accurati. Inoltre, il settore integra conoscenze provenienti da discipline quali statistica, probabilità, teoria dell'informazione, teoria del controllo, complessità computazionale e neuroscienze.

🔗 Collegamenti utili per approfondire:

1. TILLL / 🏠 Home / 🎓 Learning / ...

1. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html; Paragrafo: §6. Apprendimento Automatico (Machine Learning).

2. 💻 Informatica (IT); Titolo: L’Informatica e le Tecnologia dell'Informazione; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html .

3. 💻 Informatica (IT) / ⚡ HPC (IT.5); Titolo: Il super-calcolo ( IT.5 ); Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/it_16.html.

4. 💻 Informatica (IT) / 📊 Big Data (IT.1); Titolo: Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html 

5. 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / Sistemi complessi (AI.1.1); Titolo: Complicato vs. Complesso; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ai.html.

6. ⚙️ Automazione (AU) / IoT (AU.6); Titolo: Internet delle cose (Internet of Things); Link: http://tateoblog.blogspot.com/2017/04/au-06-internet-delle-cose.html.

 

 Nota per la lettura: 

Le tre emoji utilizzate nel documento, 🌍, 👥, ed ⚙️ identificano i destinatari delle varie sezioni e rappresentano quindi tre differenti livelli di approfondimento della conoscenza:

• 🌍 Livello divulgativo — introduce i concetti fondamentali con un linguaggio accessibile, fornendo una visione generale dell'argomento.
• 👥 Livello business — approfondisce gli aspetti rilevanti dal punto di vista applicativo, progettuale e strategico, mettendo in relazione la tecnologia con le esigenze di business.
• ⚙️ Livello tecnico — entra nel dettaglio delle soluzioni, delle architetture, dei metodi e degli aspetti ingegneristici necessari per comprenderne il funzionamento.

Questa metodologia può essere interpretata come una piramide della conoscenza: procedendo dal livello divulgativo verso quello tecnico aumenta progressivamente il grado di dettaglio e di specializzazione. In questo modo, un manager può fermarsi al livello necessario per comprendere il quadro generale e le implicazioni di business, mentre un ingegnere o uno specialista può proseguire fino agli aspetti tecnici e agli approfondimenti necessari per una comprensione completa dell'argomento.

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(c) Tateo’s Interdisciplinary & Lifelong Learning Lab (TILLL)

🧠 Apprendimento Automatico (Machine Learning)

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#ArtificialIntelligence #MachineLearning #BigData #InternetOfThings #TateoBlog #TILLL

Il Machine Learning (apprendimento automatico) è uno dei principali sottoinsiemi dell’Intelligenza Artificiale e rappresenta il passaggio da un approccio basato su regole esplicitamente programmate a un approccio basato sull’esperienza. L’idea fondamentale è semplice: invece di descrivere in anticipo tutte le istruzioni necessarie per risolvere un problema, si forniscono al sistema grandi quantità di dati e si lascia che sia l’algoritmo a individuare autonomamente regolarità, relazioni e schemi ricorrenti. In questo senso il Machine Learning può essere visto come una tecnologia di sintesi della conoscenza, poiché trasforma l’osservazione dei fenomeni in modelli capaci di effettuare previsioni, classificazioni o decisioni su nuovi casi.

Lo sviluppo moderno del Machine Learning è stato reso possibile dalla convergenza di due fattori decisivi. Da un lato, la diffusione di Internet, dei social network, dell’Internet of Things (IoT), dei sensori industriali e dei dispositivi connessi ha generato enormi quantità di informazioni digitali, i cosiddetti Big Data, impossibili da analizzare manualmente. Dall’altro, la crescita della capacità di calcolo ha consentito di addestrare modelli sempre più complessi su insiemi di dati di dimensioni senza precedenti.

Il Machine Learning è inoltre un campo profondamente interdisciplinare: integra contributi provenienti dall’intelligenza artificiale, dalla probabilità e statistica, dalla teoria dell’informazione, dalla teoria del controllo, dalla complessità computazionale, dalla psicologia, dalla neurobiologia e da altre discipline.

Questa natura trasversale si collega direttamente alla filosofia del Lifelong Learning, che promuove il dialogo tra saperi differenti e la ricerca di connessioni tra fenomeni tecnologici, scientifici, economici e sociali, favorendo una comprensione più ampia e consapevole delle trasformazioni introdotte dall’Intelligenza Artificiale.

Riferimenti.

1. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.AI. L’intelligenza Artificiale -- §6. Apprendimento Automatico (Machine Learning) https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html 

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / machine learning

2. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.IT.1. Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html
🏠 TILLL / 🎓 Learning / Informatica (IT) / big data

3. Tateo Lifelong Learning Lab / TILLL.IT.1. Internet delle cose (Internet of Things) http://tateoblog.blogspot.com/2017/04/au-06-internet-delle-cose.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🔧 Automazione (AU) / big data

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5/8-2026

(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)

🧠 L'apprendimento profondo: Deep Learning

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#BioInspired #AI #ArtificialNeuralNetwork #ANN #DeepLearning #MachineLearning #ArtificialIntelligence #ComputerVision #SpeechRecognition #BigData #GPU #AutonomousDriving

Tra gli esempi più significativi di Intelligenza Artificiale bio-ispirata troviamo il Deep Learning. Le Reti Neurali Artificiali (Artificial Neural Networks, ANN), infatti, nascono dall'idea di riprodurre, mediante modelli matematici, alcuni principi fondamentali del funzionamento delle reti di neuroni biologici. Pur essendo enormemente più semplici del cervello umano, esse rappresentano uno degli esempi più riusciti di come l'osservazione della natura possa guidare lo sviluppo di nuove tecnologie intelligenti.

L'idea fondamentale consiste nel riprodurre, attraverso modelli matematici, alcuni principi dell'apprendimento biologico. Le Reti Neurali Artificiali sono costituite da unità elementari, chiamate neuroni artificiali, interconnesse tra loro e organizzate in più livelli (layer). Durante la fase di addestramento, le connessioni tra i neuroni vengono progressivamente modificate affinché la rete impari a riconoscere schemi (pattern), relazioni e regolarità presenti nei dati, in modo concettualmente analogo a quanto avviene, seppur con una complessità immensamente maggiore, nel sistema nervoso degli esseri viventi.

Quando il numero di livelli della rete aumenta sensibilmente, si parla di Deep Learning, letteralmente "apprendimento profondo". Il termine deep ("profondo") fa infatti riferimento alla profondità della rete neurale, cioè alla presenza di numerosi livelli nascosti che elaborano progressivamente le informazioni. Ogni livello estrae caratteristiche sempre più astratte dai dati ricevuti: nei sistemi di visione artificiale, ad esempio, i primi livelli imparano a riconoscere bordi e forme semplici, quelli successivi individuano oggetti sempre più complessi, fino ad arrivare al riconoscimento completo di un volto, di un veicolo o di un animale.

Questa capacità di costruire automaticamente (senza l'intervento umano) rappresentazioni sempre più sofisticate dei dati costituisce il principale punto di forza del Deep Learning. A differenza delle tradizionali tecniche di Machine Learning e delle prime reti neurali, nelle quali era l'esperto a dover individuare e programmare manualmente le caratteristiche (feature) più significative da analizzare, nel Deep Learning è la rete stessa che apprende autonomamente le feature durante l'addestramento. Questo riduce drasticamente il lavoro di progettazione, rende i modelli molto più flessibili e permette di affrontare problemi che, con gli approcci tradizionali, sarebbero estremamente complessi o addirittura impraticabili.

Per questo motivo il Deep Learning viene oggi impiegato con successo nella Computer Vision, nel riconoscimento vocale, nella comprensione del linguaggio naturale, nella bioinformatica, nella diagnostica medica, nella Guida Autonoma (Autonomous Driving) e in numerosi altri ambiti. Grazie a queste tecniche è possibile realizzare sistemi capaci di apprendere direttamente da enormi quantità di immagini, video, testi, segnali audio e dati provenienti da sensori, senza dover progettare manualmente le regole o le caratteristiche necessarie per interpretare tali informazioni.

Le basi teoriche delle reti neurali artificiali risalgono addirittura agli anni Quaranta del secolo scorso. È quindi naturale chiedersi perché il Deep Learning sia diventato protagonista soltanto negli ultimi anni. La risposta è semplice: per esprimere tutto il suo potenziale, questa tecnologia richiede enormi quantità di dati e una capacità di calcolo che, fino a pochi anni fa, non era disponibile.

La svolta è arrivata grazie alla convergenza di due fenomeni. Da un lato, l'enorme disponibilità di dati digitali generati quotidianamente da Internet, smartphone, social network, sensori e dispositivi connessi, il cosiddetto fenomeno dei Big Data. Dall'altro, l'impiego delle Graphics Processing Unit (GPU), processori progettati per elaborare migliaia di operazioni in parallelo e quindi particolarmente adatti all'addestramento delle reti neurali profonde. La combinazione di questi due fattori ha permesso di addestrare modelli sempre più grandi e accurati, aprendo la strada alla straordinaria evoluzione dell'Intelligenza Artificiale che stiamo vivendo oggi.

Il successo del Deep Learning dimostra come l'osservazione della natura possa tradursi in soluzioni tecnologiche di enorme impatto. Pur non replicando il cervello umano, le reti neurali artificiali ne riprendono alcuni principi essenziali, confermando uno dei concetti chiave della Vita Artificiale: studiare i meccanismi dei sistemi viventi può ispirare la progettazione di macchine sempre più capaci di apprendere, adattarsi e risolvere problemi complessi. 

Riferimenti.

1. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Intelligenza artificiale ispirata ai principi della vita: la Vita Artificiale, §5. L'apprendimento profondo: Deep Learning, https://tateoblog.blogspot.com/2017/04/ai-04-intelligenza-ispirata-ai.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / complex problems / heuristics / bio-inspired / §5. deep learning

2. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale, https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html 

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 👁️ VS

3. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche, https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / IT / Big Data

4. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Il calcolo Parallelo, https://tateoblog.blogspot.com/p/it_17.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / IT / Super-calcolo / Parallel Computing

5. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Le applicazioni dell'intelligenza artificiale / §11.

Guida autonoma  (Autonomous Driving), https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html

🏠 TILLL / 🎓 Learning / 🧠 AI / ⚙️Applicazioni

3/8-2026

L’informatica di ieri e di oggi

🏠 Home /  📁 TILLL Project /  Blog 

L’informatica è la disciplina che si occupa della gestione e dell’elaborazione delle informazioni tramite i calcolatori elettronici. Oggi, questa scienza è profondamente diversa dalle sue origini: si è evoluta rapidamente, abbracciando nuove tecnologie e applicazioni che modellano il mondo moderno. Tra gli ambiti più affascinanti troviamo i big data, la business intelligence, il cloud computing, la computer grafica, l’alta prestazione di calcolo, la ricerca operativa, il calcolo parallelo e i dispositivi mobili. L’informatica non è solo teoria: è un’esperienza pratica che ci permette di interagire con sistemi complessi e di comprendere meglio il mondo digitale che ci circonda.

🔗 Leggi l’articolo completo qui: https://tateoblog.blogspot.com/p/informatica.html

Automazione Industriale: perché continua a essere centrale nel presente e nel futuro

 

L’automazione industriale è una tecnologia consolidata, presente da decenni nei processi produttivi. Eppure, nonostante la sua lunga storia, continua a evolversi e a sorprendere. A renderla sempre attuale sono alcune applicazioni innovative e affascinanti, capaci di trasformare radicalmente il modo in cui lavoriamo e produciamo.

Dalla robotica avanzata alla cibernetica, dai droni ai sistemi intelligenti dell’Industria 4.0, fino all’Internet of Things, ai big data, alla domotica e alla meccatronica: ogni settore contribuisce ad ampliare i confini dell’automazione, mantenendola una delle aree più dinamiche e rilevanti nel panorama tecnologico moderno.

Queste tecnologie non solo ottimizzano processi e prestazioni, ma aprono scenari completamente nuovi, rendendo l’automazione una disciplina ancora oggi imprescindibile per la competitività industriale e l’innovazione sociale.

Vuoi scoprire perché resta uno dei pilastri più innovativi del nostro tempo?

👉 Leggi l’articolo completo qui:
https://tateoblog.blogspot.com/p/blog-page_26.html

INFRASTRUTTURA E POTENZA DEL CLOUD PRIVATO

_____ English ____ 

Private cloud infrastructure and power

 

#computerScience #dataCentres #bigData #cloudComputing #Amazon #Google #Meta #Microsoft

Leggendo Scientific Computing World #184 (SUMMER 2023):

_____ English ____ 

Reading Scientific Computing World #184 (SUMMER 2023):

Con la crescente dipendenza dai dati da parte delle nuove tecnologie, le modalità di accesso, di utilizzo e di condivisione dei dati stanno diventando sempre più importanti su scala globale. La maggior parte di queste infrastrutture cloud è di proprietà privata. Amazon, Google, Meta e Microsoft detengono oltre la metà dei centri dati iper-scala del mondo e presto queste aziende possederanno più di 30 collegamenti via cavo a lunga distanza con ogni continente, consolidando le informazioni con il potere.


_____ English ____ 

With the increasing reliance on data by new technologies, the ways in which data is accessed, used and shared are becoming increasingly important on a global scale. Most of this cloud infrastructure is privately owned. Amazon, Google, Meta and Microsoft own more than half of the world's hyper-scale data centers, and soon these companies will own more than 30 long-distance cable links to each continent, consolidating information with power.


Per consultare l’indice analitico che ho redatto per il numero "184: Summer 2023" della rivista "SCIENTIFIC COMPUTING WORLD", e per leggere le citazioni dei contenuti che maggiormente hanno attratto il mio interesse:

_____ English ____ 

To consult the analytical table of contents I compiled for issue "184: Summer 2023" of SCIENTIFIC COMPUTING WORLD magazine, and to read the citations of the content that most attracted my interest:

https://tateoblog.blogspot.com/p/scw-184-summer-2023.html 

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September 29 2023

Data, the “new oil” of the modern times.

I Dati, il “nuovo petrolio” dei tempi moderni.

The rapid evolution of technology is significantly affecting the economy and the value of things. A distinctive consequence of new electronic and information technologies is the production and availability of huge volumes of data. Well, this new resource constitutes the new form of value in the modern economy that replaces the resources that in the past held the supremacy. It is no coincidence that the data are now defined as "new oil"

La rapida evoluzione della tecnologia sta sensibilmente condizionando l'economia ed il valore delle cose. Una conseguenza distintiva delle nuove tecnologie elettroniche ed informatiche è la produzione e disponibilità di enormi volumi di dati. Ebbene, questa nuova risorsa costituisce la nuova forma di valore nella moderna economia che sostituisce le risorse che nel passato hanno detenuto il primato. Non a caso i dati sono definiti oggi come "new oil".

“Process optimization and “intelligent” data management 

must be the basis of any modern business strategy.”

L’ottimizzazione dei processi e la gestione “intelligente” del dato 

devono essere alla base di qualsiasi strategia aziendale moderna.

(Fabrizio Moneta, Regional Head & Sales Director - Analytics, Platform and Technologies at SAP)

The availability of huge amounts of data of any kind, be they numerical, textual or multimedia, is now a reality. But only the companies that know how to manage it will be able to profit from them, for the following purposes:
La disponibilità di enormi quantità di dati di qualsiasi tipo, siano essi numerici, testuali o multimediali, è ormai una realtà. Ma solo le aziende che sapranno gestirla riusciranno a trarre profitto da esse, per i seguenti fini:

§ Customer care. Using data and information on customers, products and services can be improved to respond more appropriately to customer needs, obtaining a higher level of loyalty;
Cura del Cliente. Utilizzando dati e informazioni sui Clienti si possono migliorare i prodotti ed i servizi per rispondere in modo più congruo alle esigenze del cliente ottenendo un livello di fidelizzazione maggiore;

§ Increased efficiency. Through the optimization of logistics it is possible to obtain a better organization of resources, rationalizing and eliminating waste;
Incremento della efficienza. Attraverso la ottimizzazione della logistica si può ottenere una organizzazione migliore delle risorse, razionalizzando ed eliminando gli sprechi;

§ Risk reduction. By analyzing the historical trends of the phenomena, predictive tools can be created that indicate their evolution in advance.
Riduzione dei rischi. Analizzando gli andamenti storici dei fenomeni si possono creare degli strumenti predittivi che ne indichino in anticipo l'evoluzione.

Hashtag keywords: #computerScience #bigData #newOil #dataScience #informationAge #TateoBlog #TILLL

Extract from: "The phenomenon of the production of large quantities of data, characteristic of modern computer applications.", TILLL-Learning. 

Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/au1-big-data-e-automazione-industriale.html

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Published July 9, 2022

into the Blog section of

TILLL

the Lifelong and Interdisciplinary Learning project of Giovanni Battista Tateo

Digitization, Big Data and competitiveness.

Digitalizzazione, Big Data e competitività.

Today we live in a period of high competitiveness, so it becomes imperative to take advantage of any opportunity to gain an edge over the competition by stimulating change, eliminating inefficiencies and implementing the appropriate actions necessary to quickly adapt to market changes. The availability of information is certainly not a limitation as the digitization of business management and production processes produces an enormous amount of data. The difficulty lies in making sense of all this information, in fact, due to the enormous amount of data and the speed with which market conditions vary, it is unthinkable to perform these operations manually. The contribution of information technology has become indispensable.

Oggi si vive in un periodo di alta competitività, quindi diventa indispensabile sfruttare qualsiasi occasione per trarre vantaggio rispetto alla concorrenza, stimolando il cambiamento, eliminando le inefficienze ed attuando le opportune azioni necessarie per adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. La disponibilità di informazioni non costituisce di certo un limite in quanto la digitalizzazione dei processi di gestione e produzione aziendale produce una quantità enorme di dati. La difficoltà consta nel dare un senso a tutte queste informazioni, infatti a causa della enorme mole di dati e della rapidità con cui variano le condizioni dei mercati, non è pensabile eseguire queste operazioni manualmente. L’apporto dell’informatica è diventato quantomai indispensabile. 

Hashtag keywords: #computerScience #InformationTechnology #automation #businessIntelligence #digitalization #bigData #TateoBlog #TILLL

Extract from: "Business Intelligence in order to not lose competitiveness in the current market.", TILLL-Learning. 

Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/titolo-componente-emotiva-che.html

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published June 11, 2022

into the Blog section of

TILLL

the Lifelong and Interdisciplinary Learning project of Giovanni Battista Tateo

Smart factory.

Fabbrica intelligente.

  The current market is increasingly demanding customized products and tailor-made services. This trend necessarily requires extreme reactivity on the part of manufacturing companies, which must be quick to adapt their production to the specific and ever-changing needs of customers.

  Il mercato corrente richiede sempre più prodotti personalizzati e servizi su misura. Questa tendenza richiede necessariamente una estrema reattività da parte delle aziende produttrici, che devono essere rapide ad adattare le proprie produzioni alle specifiche e sempre più mutevoli esigenze dei clienti. 

  The challenge can only be overcome by increasing productivity, improving energy management and reducing the time-to-market for placing products on the market. To do this, the company must be particularly agile, that is, it must be able to easily adapt production to changing needs. To remain competitive, the levers on which we need to act are called flexibility, efficiency, simplicity, safety and speed.

  La sfida si può vincere soltanto incrementando la produttività, migliorando la gestione energetica e riducendo il time-to-market per l’immissione sul mercato dei prodotti. Per far ciò l’azienda deve essere particolarmente agile, ossia deve essere capace di adeguare facilmente le produzioni al variare delle esigenze. Per rimanere competitivi le leve su cui occorre agire si chiamano  flessibilità, efficienza, semplicità, sicurezza e rapidità.  

  It should be noted that, after having seen the First Industrial Revolution, characterized by the invention of the steam engine at the end of the 1700s, the Second Industrial Revolution exploded with the introduction of Mass Production in the early 1900s, and the Third Industrial Revolution which began with the 'adoption of computers in factories between the Sixties and Seventies, it will be necessary to rethink the concept of automation under a new guise characterized by the key words: intelligence, connectivity and integration.

  Si osservi che, dopo aver visto la Prima Rivoluzione Industriale, caratterizzata dall’invenzione della macchina a vapore sulla fine del 1700, la Seconda Rivoluzione Industriale esplosa con l’introduzione della Mass Production agli inizi del 1900, e la Terza Rivoluzione Industriale iniziata con l’adozione dei computer nelle fabbriche tra gli anni Sessanta e Settanta, occorrerà ripensare il concetto di automazione sotto una nuova veste caratterizzata dalle parole chiave: intelligenza, connettività ed integrazione.

  The companies that will align themselves with the fourth industrial revolution, that is the Industry 4.0 project, leveraging for example on the new technologies of Big Data and Artificial Intelligence, will certainly have the opportunity to make a decisive leap forward, counting on a new industrial paradigm. called Smart Factory, whose goal is to increase control over processes, enhance automation mechanisms, improve collaboration between people, machines and software applications.

  Le aziende che si allineeranno alla quarta rivoluzione industriale, ossia al progetto Industria 4.0, facendo leva per esempio sulle nuove tecnologie dei Big Data e della Intelligenza Artificiale, avranno certamente l'opportunità di fare un deciso balzo in avanti, contando su un nuovo paradigma industriale chiamato Fabbrica Intelligente, il cui obiettivo è quello di aumentare il controllo sui processi, potenziare i meccanismi di automazione, migliorare la collaborazione tra le persone, le macchine e le applicazioni software.

  To increase control over industrial processes and introduce intelligence into a factory, a new family of hardware tools is needed, called Cyber-Physical Systems (briefly CPS) which, through the network, create an interface between the plant and the control information technologies.

  Per aumentare il controllo sui processi industriali ed introdurre intelligenza all'interno di una fabbrica occorre una famiglia nuova di strumenti hardware, detti Cyber-Physical Systems (in breve CPS) che per mezzo della rete realizzano una interfaccia tra l'impianto e le tecnologie informatiche di controllo.

  The Smart Factory basically consists of optimizing production layouts and connectivity between machines, systems and intra-logistic movements, in order to better customize products and make processes more flexible and efficient thanks to the introduction of Cyber-Physical Systems.

  La Fabbrica Intelligente consiste sostanzialmente nella ottimizzazione dei layout produttivi e della connettività fra macchine, impianti e movimentazioni intra-logistiche, al fine di personalizzare maggiormente i prodotti e rendere i processi più flessibili ed efficienti grazie all’introduzione dei Cyber-Physical System.

Hashtag keywords: #ai #automation #bigData #industry40 #smartFactory #cyberPhysicalSystem #CPS #TateoBlog #TILLL

Extract from: Big Data and Industrial Automation, TILLL-Learning.

Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/au1-big-data-e-automazione-industriale.html

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Tateo’s Interdisciplinary Lifelong Learning Project
T I L L L
LEARNING - SHARING - NETWORKING
Learning, knowledge sharing and communities engagement about:
Artificial Intelligence; Augmented, Virtual and Mixed Reality; Automation; Electronics; Computer Science and Information Technology; Mobile Technologies; Problem Solving; Readings; Social Media; Modeling and Simulation; Artificial Vision; Hard and Soft Work Skills.
by Tateo Giovanni Battista
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TILLL~Blog © January 4, 2022

Big Data released from the Industrial Plants

{ I Big Data rilasciati dagli Impianti Industriali }

Hashtag keywords: #TateoBlog #ai #automation #bigData #cobot #deepLearning #industry40 #IoT #machineLearning #robotics #smartFactory

The new information and communication technologies are also evolving in the industrial sector, making huge volumes of digital data available, produced by the myriad of intelligent sensors that are now scattered throughout industrial plants. This huge amount of data is identified, precisely, with the name of Big Data. Big Data is now a valuable gift for companies. But, if properly developed, Big Data can turn into strategic opportunities and competitive advantages.

{ Le nuove tecnologie informatiche e di comunicazione si stanno evolvendo anche nel settore industriale, rendendo disponibili enormi volumi di dati digitali, prodotti dalla miriade di sensori intelligenti che ormai sono disseminati dappertutto all'interno degli impianti industriali. Questo enorme quantità di dati è identificato, per l'appunto, col nome di Big Data. I Big Data costituiscono oggi una dote preziosa per le aziende. Ma, se elaborate opportunamente, i Big Data possono tramutarsi in opportunità strategiche e vantaggi competitivi. }

In order to read the related entire article, follow the below link: 

{ Per leggere l'intero articolo a riguardo, segui il collegamento qui sotto: } 

AU.1. BIG DATA AND INDUSTRIAL AUTOMATION ( > )

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Interdisciplinary Lifelong Learning and Web-based Knowledge Sharing about the following topics:
 Artificial Intelligence ~ Augmented / Virtual Reality ~ Automation ~ Electronics ~ Literature ~ Information Technology ~ Mobile Devices ~ Problem Management ~ Social Media ~ Simulation ~ Artificial Vision ~ Work Skills 
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