Un software di intelligenza artificiale può migliorare le capacità degli smartphone di controllare i vostri esercizi e le vostre emozioni.
di Rachel Metz
Un software che imita il funzionamento del cervello potrebbe dare agli smartphone una marcia in più – e portare ad app più accurate e sofisticate con le quali monitorare tutto, dagli allenamenti alle emozioni.
Il software sfrutta una tecnica di intelligenza artificiale conosciuta come apprendimento approfondito, che utilizza neuroni simulati e sinapsi per elaborare dati. Sottoponendo il programma a stimoli visivi, alcuni neuroni virtuali rafforzano le proprie connessioni, permettendo al sistema di riconoscere volti o altre caratteristiche all’interno di immagini nuove.
L’apprendimento approfondito ha portato a importanti sviluppi nell’elaborazione di immagini e suoni (vedi “Le magnifiche dieci: Odissea nel cervello“). L’anno scorso, ad esempio, alcuni ricercatori di Facebook hanno utilizzato questa tecnologia per realizzare un sistema in grado di determinare, quasi con la stessa capacità di un essere umano, se due immagini differenti raffiguravano la stessa persona, mentre Google ha creato un software che descrive immagini complesse con brevi didascalie (vedi “Google’s Brain-Inspired Software Describes What It Sees in Complex Images“). Finora, però, la maggior parte di questi sforzi ha comportato l’utilizzo di gruppi di computer estremamente potenti.
Gli smartphone sono già in grado di ricorrere all’apprendimento approfondito accedendo a server remoti dotati del software. Questo processo è però lento e funziona solamente in presenza di una buona connessione Internet. Ora, Nic Lane, uno scienziato principale della Bell Labs, sostiene che alcuni smartphone siano sufficientemente potenti da operare per conto proprio alcuni metodi di apprendimento approfondito.
Lane ritiene che l’apprendimento approfondito possa migliorare le prestazioni dei sensori presenti.
Ad esempio, potrebbe filtrare suoni sgraditi dal microfono o rimuovere segnali non desiderati dai dati raccolti da un accelerometro.
L’anno scorso, mentre era ricercatore capo presso Microsoft Research Asia, assieme a Petko Georgiev, uno studente laureatosi presso l’Università di Cambridge del Regno Uniti, ha costruito il prototipo relativamente semplice di un programma d’apprendimento approfondito che opera su uno smartphone Android modificato.
I ricercatori stavano cercando di vedere se il prototipo potesse migliorare la capacità di uno smartphone di rilevare determinate attività, quali mangiare o lavarsi i denti, utilizzando i dati raccolti da un accelerometro sul polso. Hanno anche verificato la possibilità di determinare le emozioni delle persone o la loro identità sulla base di registrazioni audio.
Lane e Georgie hanno descritto le loro scoperte in un documento presentato questo mese durante la conferenza HotMobile di Santa Fe, in Nuovo Messico. Riportano che il software da loro creato aveva una precisione superiore del 10 percento rispetto agli altri metodi di riconoscimento delle attività.
I ricercatori sostengono anche che la loro rete neurale sia riuscita a identificare persone ed emozioni con la stessa accuratezza degli altri metodi.
Il prototipo di rete realizzato da Lane e Georgiev ha una frazione delle connessioni fra neuroni artificiali del sistema di Facebook, ma per alcune funzioni è in grado di essere più veloce ed affidabile.
“Ritengo che stia tutto nell’instillare l’intelligenza nei dispositivi in maniera tale da permettergli di comprendere e reagire al mondo – per conto proprio”, dice Lane.
(MO)
