L’intelligenza artificiale (IA) è l’abilità di una macchina ad eseguire attività che richiedono normalmente capacità ed intelligenza umana.
L’IA replica e simula, attraverso l’analisi e il processo di dati, le capacità umane di apprendimento, ragionamento, pianificazione e creatività per risolvere problemi e prendere decisioni.
Il meccanismo del pensiero umano si nutre, oltre che di parole e linguaggi, anche d’immagini che rappresentano l’alimento fondamentale per il funzionamento dell’intelligenza visiva.
Rispetto all’intelligenza artificiale potremmo dire che i Digital Twins o gemelli digitali, ossia la perfetta replica digitale di un prodotto e/o sistema del mondo reale, rappresentano la madre visiva, gli occhi che alimentano, integrano e perfezionano con le immagini il funzionamento dell’IA.
Cosa hanno in comune l’intelligenza artificiale e i Digital Twins?
Entrambi replicano e simulano qualcosa: i Digital Twins riproducono la realtà e raccolgono dati, l’IA utilizza i dati per simulare l’intelligenza umana.
Entrambi hanno un preciso obiettivo: individuare e donare informazioni e soluzioni da utilizzare nei vari settori in cui si articola la vita umana.
Come possono i Digital Twins aiutare l’intelligenza artificiale?
Per poter funzionare l’IA ha bisogno di dati ed esperienze attuali e passate che elabora e restituisce in forma di soluzioni.
L’utilizzo dei Digital Twins può diventare fondamentale ed arricchire l’IA poiché riproducendo digitalmente un prodotto e/o un processo del mondo reale sono in grado di raccogliere i dati che potranno essere utilizzati dall’intelligenza artificiale per alimentarsi e fornire informazioni accurate, efficaci e responsabili in una vasta gamma di settori.
I modi vantaggiosi con cui i Digital Twins possono aiutare l’IA sono molteplici:
– raccolgono informazioni dirette a creare modelli e simulazioni che consentono all’IA di apprendere e comprendere meglio il funzionamento e le dinamiche dei sistemi e del mondo reale in modo da suggerire decisioni informate basate su dati;
– forniscono dati aggiornati in modo che l’IA possa avere a disposizione sempre informazioni certe per prevedere, monitorare ed ottimizzare le prestazioni nei vari settori;
– offrono all’IA gli elementi per testare e sviluppare nuove soluzioni o scenari senza influire sul mondo reale.
In questo momento storico quando si parla d’intelligenza artificiale spesso si è portati a considerarla come uno strumento individuale di soluzione dei problemi non considerando, invece, che per il suo corretto funzionamento è necessario che sia preceduta da una serie di attività propedeutiche capaci di fornirle tutti gli elementi validi per avere risposte davvero esatte.
Così, ad esempio, quando si utilizza l’IA per la pianificazione e l’organizzazione dei servizi all’interno di una smart city o di un territorio per trasformare i dati in azioni concrete è opportuno che il “consulto” dell’IA sia preceduto dallo sviluppo di una replica digitale dell’ambiente urbano in modo da creare una base per l’applicazione dell’IA e metterla in condizioni di poter prendere decisioni mirate perché basate su informazioni certe e verificate.
In conclusione, possiamo dire che mentre il gemello digitale dà all’IA i nutrimenti necessari per essere credibile e più potente, l’intelligenza artificiale valorizza il Digital Twin attraverso l’analisi, l’integrazione e la valutazione costante dei suoi dati per la migliore analisi e gestione dei vari sistemi.
Linkografia
L’intelligenza artificiale applicata al sentiment analysis geografico | Geolander.it
Intelligenza artificiale e intelligenza emozionale | Geolander.it
Intelligenza Artificiale e Geomatica: fra Machine Learning e Deep Learning | Geolander.it
Il quoziente intellettivo dell’intelligenza artificiale | Geolander.it
