“Dopo l'anno che abbiamo avuto, la maggior parte della gente vorrebbe poter vedere il futuro. Chi non vuole sapere cosa sta per succedere, in modo da poter prendere decisioni migliori in questo momento? Ma, a parte la sfera di cristallo, le organizzazioni devono trovare il modo di "vivere il momento". È qui che entra in gioco la visione artificiale. Se riusciamo a vedere cosa sta succedendo all'interno delle nostre operations in questo preciso momento - e a capirne il motivo - possiamo fermarle o amplificare i singoli flussi, a seconda che siano pronti a portarci verso un esito negativo o positivo. La sfida, naturalmente, è che come esseri umani, non possiamo vedere o elaborare tutto ciò che accade all'interno delle quattro mura in tempo reale con i nostri occhi. Ma possiamo percepire, analizzare e agire su quasi tutto ciò che accade intorno a noi se disponiamo della computer vision. Questo è uno dei motivi per cui Zebra ha acquisito Cortexica un anno fa. Naturalmente, la visione artificiale - come la maggior parte delle tecnologie - è maturata abbastanza negli ultimi 12 mesi, e il suo valore è cresciuto alla luce delle sfide e delle richieste che quasi tutte le industrie si trovano ad affrontare sulla scia della pandemia COVID-19. Così, abbiamo chiesto al leader dell'incubazione di Zebra nel Chief Technology Office (CTO) di Zebra, Matt Hayes, di rispondere ad alcune delle domande più frequenti che riceviamo sullo scopo della Computer Vision, sulle potenziali applicazioni e sul ruolo che ha contribuito nella realizzazione della visione di Enterprise Asset Intelligence di Zebra.”

Your Edge Blog Team: Possiamo iniziare chiedendoti probabilmente la domanda più fondamentale: cos'è la computer vision?

Matt: In breve, la visione artificiale è la capacità di analizzare le immagini e di capire cosa potrebbe esserci  o accadere  all'interno dell'immagine. Una risposta più sfumata inizia a spiegare le diverse tecniche di applicazione della visione artificiale. Si può pensare a questo come alla visione computerizzata classica (CV) e alla visione computerizzata di apprendimento profondo (DL). Il CV classico adotta un approccio basato su regole, proprio come gli altri software. Esso rappresenta una varietà di regole predefinite applicate a un problema o a una serie di problemi. Il CV di apprendimento profondo è un sistema che aiuta a identificare e comprendere i modelli come un modo per imparare le regole, senza la stessa necessità di codice predefinito. Al posto delle regole predefinite, al sistema di DL vengono date immagini commentate per capire quali modelli, oggetti o persone si dovrebbe cercare di trovare. Entrambi gli approcci hanno il loro posto nella soluzione dei vari casi d'uso. Ad esempio, il CV classico tende a risolvere le sfide della visione industriale per scenari controllati, come la qualità specifica del prodotto, mentre il CV di apprendimento profondo tende a risolvere le sfide che hanno un insieme di immagini molto più ampio e variabile.

Your Edge Blog Team: La visione artificiale è stata nominata come una delle tecnologie più mature del Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence (AI), 2019, e altri osservatori del settore hanno previsto che il mercato globale della visione artificiale varrà da 17,4 miliardi di dollari a 48,32 miliardi di dollari entro il 2023. Inoltre, una recente indagine Deloitte ha confermato un crescente interesse per le soluzioni di visione artificiale d'impresa, con il 57% delle aziende con sede negli Stati Uniti che hanno già adottato la visione artificiale. Perché pensa che la visione artificiale stia acquisendo una tale importanza in questo momento? E perché la visione artificiale è così importante nell'IA?

Matt: Beh, mettiamola così: di questi tempi è piuttosto difficile distinguere i fatti dalla finzione. Sempre più dirigenti d'impresa ed esperti del settore stanno cercando di spingere oltre i loro attuali sistemi di registrazione - dove i dipendenti notano ciò che è successo - verso sistemi di realtà che percepiscono ciò che è realmente accaduto. Come risultato di questa dinamica a livello industriale, abbiamo visto la confluenza tra l'IA e l'Internet delle Cose (IoT) - chiamato anche "AIoT" - che è all'avanguardia, il rilevamento di bordo per diventare più intelligente. Gartner cattura questa dinamica più ampia nella sua analisi del ciclo dell'Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2019, con molte tecnologie che risalgono la curva nel tentativo di soddisfare il bisogno di soluzioni più intelligenti di ogni settore. Un'importante chiave interpretativa dell'analisi di Gartner è quella di concentrarsi su quelle tecnologie che a suo avviso sono in grado di muoversi nel "Pendio dell'Illuminismo", che si verifica solo quando i fatti sono separati dalla finzione - o dovrei dire "la realtà si distingue dall'hype" - e diventa chiaro ciò che una tecnologia può veramente risolvere oggi e come può espandersi da lì. È interessante notare che una delle prime tecnologie a muoversi nel "Pendio dell'Illuminismo" è stata la visione artificiale. Il CV è molto importante per il più ampio superset dell'IA. Mentre i robot continuano ad avanzare e a percepire i loro ambienti per navigare in un negozio al dettaglio molto trafficato o per valutare le dinamiche di un magazzino, la capacità di vedere, capire e adattarsi diventa fondamentale - queste sono "abilità" essenziali che devono essere acquisite per poter condurre anche i flussi di lavoro di base. Ci sono alcune aree molto interessanti delle tecnologie AI, come "l'apprendimento di rinforzo" che continuano a mostrare promesse per aiutare i robot con la "servitù visiva", una priorità assoluta in questo momento. In generale, questo è il mezzo con cui aiutiamo i robot ad acquisire la coordinazione occhio-mano e altre abilità che le persone hanno che sono sfide fondamentali per i robot. La CV è anche un ottimo modo per capire le informazioni commerciali dalle condizioni degli scaffali dei negozi o dalle casse senza attrito. Vediamo anche che il CV viene utilizzato maggiormente con i dispositivi di protezione individuale (DPI) per aiutare a mantenere le persone al sicuro con l'attrezzatura che indossano e utilizzano. Inoltre, l'adozione crescente della CV è un modo per scoprire o comprendere la distanza sociale per aiutare a rallentare la diffusione di COVID-19.

Your Edge Blog Team: Come viene utilizzata oggi la computer vision in vari settori industriali? E ci sono altre applicazioni di computer vision che possiamo aspettarci di vedere emergere nei prossimi 12-18 mesi?

Matt: Poiché le organizzazioni aspirano a comprendere le loro operazioni con sistemi di visione in tempo reale, le aree di applicazione sono apparentemente infinite. Interessante, alcune delle stime di Zebra indicano che meno dell'1% dei fotogrammi, o delle immagini, della televisione a circuito chiuso (CCTV) sono analizzati per la comprensione e i benefici aziendali. Quindi, ci sono alcuni clienti che vogliono sfruttare il valore del loro investimento affondato nella TVCC per osservare meglio le operazioni a distanza, al fine di dedurre gli indicatori chiave di performance (KPI) delle nuove operazioni. Altri possono sfruttare applicazioni personalizzate per il controllo di qualità dei prodotti industriali. Ad esempio, la visione computerizzata può aiutare a misurare da vicino le strette tolleranze di garanzia della qualità di un prodotto su una linea di produzione o di assemblaggio. Se si aggiunge la necessità di automatizzare le attività ripetitive o, in alcuni casi, quelle pericolose, si nota rapidamente il valore dei sistemi di automazione intelligenti (ad esempio i robot) che utilizzano la visione artificiale per offrire un punto di vista unico sulle operazioni in tempo reale, sia in un ambiente industriale che di vendita al dettaglio.

Your Edge Blog Team: Come si inseriscono queste applicazioni di visione artificiale nella visione di Intelligent Edge Solutions di Zebra?

Matt: I lavoratori in prima linea in una serie di settori stanno iniziando a interagire e a collaborare con i robot intelligenti in ambienti della supply chain, della vendita al dettaglio e della sanità, per citarne solo alcuni, il che sta portando il margine operativo a diventare piuttosto dinamico. L'orchestrazione operativa sta accelerando. Pertanto, Zebra si concentra sul coordinamento delle tecnologie intelligenti in tempo reale, delle risorse e degli inventari aziendali e dei dipendenti ben equipaggiati/bene informati - tutti elementi che si combinano in quelle che chiamiamo soluzioni Intelligent Edge Solutions.

Your Edge Blog Team: È per questo che Zebra ha acquisito Cortexica un anno fa?

Matt: Sì. Cortexica ci ha fornito una serie di nuove soluzioni di analisi basate sulla visione e sull'intelligenza artificiale (AI) per guidare nuove esperienze utente e maggiori efficienze operative, in particolare per quanto riguarda il riconoscimento di oggetti, l'analisi di immagini e video e la ricerca visiva. In questo modo, possiamo accelerare la nostra visione, senza doppi sensi, di fornire soluzioni di orchestrazione del flusso di lavoro senza soluzione di continuità sia per le grandi imprese che per le piccole imprese. 

Your Edge Blog Team: Quindi, l'acquisizione di Cortexica ha migliorato significativamente gli strati "Sense" e "Analyze" del framework di soluzioni "Sense-Analyze-Act" di Zebra, giusto?

Matt: Sì. Abbiamo acquisito nuove capacità di IA basate sulla visione computerizzata che ci consentono ora di affrontare una serie di casi d'uso emergenti che completano il nostro portafoglio principale. In effetti, i contributi di Cortexica al portfolio di Zebra sono palpabili. La sua tecnologia di visione artificiale è già stata integrata nella nostra soluzione per la vendita al dettaglio SmartSight™/Enterprise Mobile Automation (EMA50), una soluzione di analisi degli scaffali per la vendita al dettaglio, e SmartPack™, che fornisce una visione critica dell'attività che si svolge sia alle porte del magazzino e del cross-dock che all'interno del container o del rimorchio di spedizione. I clienti stanno ora ricevendo informazioni utilizzabili dai loro sistemi di back-end rispetto a semplici cruscotti di dati che qualcuno deve sezionare e interpretare. La realtà operativa catturata dalle soluzioni basate sulla visione computerizzata sta dando alle organizzazioni - e in particolare ai loro lavoratori in prima linea - la guida definitiva di cui hanno bisogno su ciò che sta accadendo nelle loro strutture, sul perché sta accadendo e su cosa fare per risolvere il problema o per sfruttare l'opportunità. In sostanza, la visione computerizzata aiuta ad assumersi la responsabilità di "percepire" il lavoratore umano. Funziona poi con soluzioni come Zebra Prescriptive Analytics o la piattaforma di lavoro intelligente Reflexis One™ recentemente acquisita per fornire semplici istruzioni "next best step" a quel lavoratore - sia esso un manager o un associato - in modo che possa intraprendere azioni rapide e definitive per raggiungere il risultato desiderato. Potrebbe trattarsi di uno scaffale di un negozio al dettaglio completamente rifornito, di un ristorante con tutto il personale, di una spedizione puntuale o di qualcosa di semplice come un cliente pienamente soddisfatto.

Your Edge Blog Team: I clienti hanno già iniziato a beneficiare dell'acquisizione di Cortexica e delle soluzioni di visione artificiale di Zebra?

Matt: Sì, e il nostro portafoglio di AI e la nostra tabella di marcia continua a crescere con nuovi casi d'uso su una varietà di verticali che Zebra serve. Stiamo vedendo che la nostra comunità di partner inizia a vedere come Zebra AI può aiutare anche le loro applicazioni aziendali. È un momento molto emozionante.

Your Edge Blog Team: Potete affrontare la questione della privacy in relazione alla visione artificiale? Alcuni potrebbero temere che il pesante utilizzo di telecamere possa violare i diritti delle persone, siano essi clienti o lavoratori. Ci potrebbero anche essere timori che le capacità di riconoscimento visivo di AI possano consentire un facile tracciamento, anche mettendo a rischio la sicurezza personale delle persone se un sistema venisse violato. Qualcuno potrebbe ipoteticamente essere seguito in entrata o in uscita dai luoghi. Cosa sta facendo Zebra per dare priorità alla privacy?

Matt: Ottima domanda. Come sapete, l'Europa ha implementato la GDPR e anche la California ha iniziato a muoversi in questa direzione. Questi nuovi requisiti sulla privacy dei dati, in realtà, aumentano la necessità di applicare tecnologie più intelligenti. Un esempio di ciò è la sfocatura umana, ovvero la pixellatura delle immagini fisiche delle persone al punto che un individuo o un gruppo non può essere identificato personalmente. Mentre l'effetto di sfocatura è in realtà per la privacy delle immagini, le tecnologie sottostanti sono guidate dal CV perché dobbiamo sapere cosa - o in questo caso chi - proteggere, fotogramma per fotogramma. Abbiamo prodotti che hanno già implementato queste protezioni: un esempio è lo SmartPack Zebra che utilizza la sfocatura umana per la privacy dei lavoratori.

Your Edge Blog Team: Un'ultima domanda: partiamo dal presupposto che i clienti stiano influenzando fortemente la strategia di innovazione di Zebra intorno alle piattaforme basate sulla CV. Potete parlare delle attuali esigenze o ambizioni dei clienti e di come esse siano direttamente correlate al lavoro di ingegneria in corso nei nostri laboratori oggi?

Matt: I clienti sono diventati dei veri e propri partner. Il livello di collaborazione necessario per riflettere e persino per ricostruire i flussi di lavoro richiede team molto agili e dinamici a livello di organizzazione trasversale. Concentrarsi sulla risoluzione dei problemi a livello di esperienza utente rende una soluzione guidata dall'intelligenza artificiale abbastanza pratica, poiché dobbiamo essere sicuri che la tecnologia offrirà agli utenti guadagni misurabili, sia sotto forma di visibilità operativa, efficienza, produttività e altro ancora. Spesso, il nostro personale di ricerca e di ingegneria dell'IA è direttamente coinvolto in conversazioni e azioni facilitate da questi team interorganizzativi. Questo coinvolgimento diretto dei clienti guida la nostra innovazione e aiuta i nostri clienti a vedere l'arte del possibile e la realtà del pratico. Quello che abbiamo previsto, e che i clienti continuano a vedere, è che l'aggregazione delle esperienze degli utenti a livello di associati aziendali inizia a richiedere un'orchestrazione dell'ecosistema a livello di gruppo e di reparto. Questo è sia una manna per l'intelligenza artificiale che una rovina del sistema ereditato. È un bene perché l'economia on-demand ha spinto sempre più in alto le aspettative dei consumatori, creando così nuove opportunità per i produttori, le organizzazioni della catena di fornitura e i rivenditori. Queste opportunità richiedono loro di continuare a comprimere le loro attività in finestre più piccole, tolleranze più strette e flessibilità molto maggiori. Prendere buone decisioni in tutta l'organizzazione è importante - una grande ragione per cui Zebra vede il margine intelligente delle operazioni come un terreno fertile per aiutare i nostri clienti e, di conseguenza, i loro clienti finali. Guidare il valore a breve termine per compensare la gestione del cambiamento, orientandosi al tempo stesso verso obiettivi a più lungo termine e le loro opportunità sembra raggiungere il giusto equilibrio. Questo è reso possibile da Zebra, e in particolare dal nostro personale di ingegneria dell'IA, che lavora a stretto contatto con i nostri clienti.