Le reti neurali convoluzionali (CNN) rappresentano una classe di reti neurali profonde, particolarmente potenti ed efficienti nel riconoscimento di pattern visivi direttamente dai pixel delle immagini con minimo preprocessing. Sono ispirate dalla organizzazione del Visual Cortex umano e hanno dimostrato grande efficacia nel campo della visione artificiale.

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Cosa sono le reti neurali convoluzionali o CNN

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un tipo specializzato di rete neurale che è stato progettato per processare dati che hanno una griglia-like topology, come le immagini, che possono essere considerate come una griglia di pixel. Il loro nome deriva dall’operazione matematica di convoluzione, che è fondamentale in molte delle loro operazioni.

Prendendo come esempio una CNN sfruttata proprio per la visione artificiale, le sue caratteristiche distintive posso essere riassunte in:

Condivisione dei pesi (Weight Sharing): nella convoluzione, lo stesso filtro (con i suoi pesi) viene applicato a diverse parti dell’immagine. Questo riduce significativamente il numero di parametri da apprendere, rendendo la rete più efficiente e riducendo il rischio di overfitting.

Località e invarianza spaziale: i filtri nelle CNN catturano caratteristiche locali (ad esempio, bordi o angoli in una piccola regione dell’immagine). Questo aiuta a mantenere la località spaziale. Inoltre, una volta appresa una caratteristica in una posizione dell’immagine, la rete sarà in grado di riconoscere la stessa caratteristica in una posizione diversa, contribuendo all’invarianza spaziale.

Profondità della rete: le CNN moderne sono spesso molto profonde, con decine o centinaia di strati. Questo permette alla rete di apprendere un’ampia gerarchia di caratteristiche, dalle più semplici alle più complesse.

Sebbene le CNN abbiano trasformato il campo della visione artificiale, hanno trovato applicazioni anche in molti altri domini come l’analisi del linguaggio naturale e la previsione di serie temporali, dimostrando la loro versatilità e potenza come strumento di apprendimento automatico.

Come funzionano le CNN

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono composte da uno o più strati convoluzionali che possono essere seguiti da strati di pooling, completamente connessi (fully connected) e di normalizzazione. Questi strati sono progettati per processare e trasformare i dati di input in modo gerarchico, catturando caratteristiche da livello base a livello più complesso. Una CNN, infatti, è composta da diversi tipi di strati, ognuno dei quali svolge un ruolo specifico nell’elaborazione dell’input. Ecco come funziona, tipicamente, una CNN:

1. Strati Convolutivi (Convolutional Layers)

Questi sono gli strati principali di una CNN. Utilizzano filtri (o kernel) che scorrono su tutta l’immagine e producono una mappa di attivazione (o mappa di caratteristiche) che rappresenta la risposta di un filtro a ogni regione dell’input. I filtri sono piccole finestre che guardano solo una porzione dell’immagine alla volta, ma sono in grado di catturare pattern locali come bordi, angoli e altre texture.

2. Funzioni di attivazione

Dopo ogni convoluzione, di solito si applica una funzione di attivazione non lineare come la ReLU (Rectified Linear Unit). La ReLU introduce non linearità nel processo di apprendimento, consentendo alla rete di apprendere rappresentazioni più complesse e varie degli input.

3. Strati di Pooling (Pooling Layers)

Questi strati riducono la dimensione spaziale (larghezza e altezza) delle mappe di caratteristiche risultanti, rendendo la rete meno sensibile alla posizione esatta delle caratteristiche. Il pooling può essere di diversi tipi, come max pooling, che prende il valore massimo di una certa area della mappa di caratteristiche, o average pooling, che calcola il valore medio.

4. Strati completamente connessi (Fully Connected Layers)

Verso la fine della rete, dopo vari strati convoluzionali e di pooling, le mappe di caratteristiche vengono appiattite in un vettore unidimensionale e passate attraverso uno o più strati completamente connessi, che funzionano come una rete neurale tradizionale. Qui, il modello apprende le combinazioni di alto livello delle caratteristiche estratte dai filtri per effettuare la classificazione o la regressione.

5. Strato di Output

L’ultimo strato di una CNN di solito usa una funzione di attivazione softmax (per la classificazione multi-classe) che fornisce una distribuzione di probabilità su diverse classi o funzioni per problemi di classificazione binaria.

Le diverse tipologie

Le diverse architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) sono progettate per affrontare specifici problemi di visione artificiale, riconoscimento di pattern e altre sfide di apprendimento automatico. Esistono diverse architetture di CNN, ciascuna con caratteristiche proprie e ottimizzate per compiti specifici. Ogni architettura presenta un’innovazione o una strategia unica per ottimizzare l’apprendimento e migliorare le prestazioni. Ecco una panoramica più dettagliata di alcune delle architetture più influenti:

1. LeNet

Sviluppata da Yann LeCun alla fine degli anni ’90, LeNet è una delle prime reti convoluzionali e ha giocato un ruolo cruciale nello sviluppo del campo. È stata progettata principalmente per il riconoscimento di cifre manoscritte e codici postali. La sua struttura consiste in strati convoluzionali alternati a strati di pooling, seguiti da strati completamente connessi.

2. AlexNet

AlexNet, introdotta da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton, ha vinto la ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) nel 2012. Questa rete ha segnato l’inizio dell’era delle “deep neural networks” per la visione artificiale. Rispetto a LeNet, AlexNet è molto più profonda, con più filtri per strato, e introduce funzioni di attivazione ReLU, dropout e normalizzazione del contrasto locale per migliorare l’apprendimento e ridurre il rischio di overfitting.

3. VGGNet

VGGNet, sviluppata da Karen Simonyan e Andrew Zisserman dell’Università di Oxford, è nota per la sua profondità e per l’uso di molti strati convoluzionali con piccoli filtri (3×3). Questa rete ha dimostrato che la profondità della rete può avere un impatto significativo sulle prestazioni, a patto di mantenere un’architettura uniforme.

4. GoogLeNet (Inception)

GoogLeNet introduce il concetto di “Inception module”, un blocco costruito di strati convoluzionali paralleli con filtri di diverse dimensioni. Questo consente alla rete di catturare informazioni a diverse scale e di ridurre drasticamente il numero di parametri grazie all’uso efficiente di convoluzioni 1×1.

5. ResNet

ResNet, sviluppata da Kaiming He e colleghi, introduce il concetto di “residual learning” per facilitare il training di reti molto profonde. Le connessioni residuali permettono ai gradienti di fluire attraverso la rete saltando uno o più strati, contrastando il problema della scomparsa del gradiente che spesso si verifica nelle reti molto profonde.

6. DenseNet

DenseNet, abbreviazione di Dense Convolutional Network, migliora il flusso delle informazioni e dei gradienti attraverso la rete, collegando direttamente ogni strato a ogni altro strato in un feed-forward fashion. Questo significa che l’output di ogni strato convoluzionale è usato come input per tutti i successivi strati.

7. MobileNet

MobileNet è progettata per dispositivi mobili e applicazioni embedded. Utilizza convoluzioni separabili in profondità per ridurre il numero di parametri e le operazioni di calcolo, mantenendo prestazioni ragionevolmente elevate.

8. EfficientNet

EfficientNet utilizza una combinazione sistematica di scaling di rete in termini di profondità, larghezza e risoluzione delle immagini, ottimizzando le prestazioni e l’efficienza.

Ogni tipologia di CNN ha i suoi punti di forza e le situazioni in cui eccelle e la scelta dell’architettura dipende dal problema specifico, dalla quantità di dati disponibili per l’apprendimento, dalle risorse di calcolo e dalla necessità di bilanciare la precisione rispetto alla velocità di inferenza. Con il passare del tempo, si assiste a un’evoluzione continua del design delle CNN, spesso ispirata dai risultati di recenti ricerche e dalla comprensione più profonda dei meccanismi sottostanti.

Casi d’uso delle reti neurali convoluzionali

Le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno trovato applicazione in una moltitudine di ambiti. Qui di seguito, sono elencati alcuni casi d’uso che illustrano come le CNN vengono impiegate e il beneficio che possono portare alle aziende

Riconoscimento di immagini e video

Le CNN sono ampiamente utilizzate per analizzare e interpretare immagini e video. Ad esempio, nel settore del retail, le aziende utilizzano le CNN per l’analisi dei clienti in-store, tracciando i movimenti e analizzando il comportamento di acquisto tramite il riconoscimento video. Questo permette di ottimizzare la disposizione dei prodotti e migliorare l’esperienza di acquisto.

Analisi di immagini mediche

Nel campo medico, le CNN sono impiegate per l’analisi di immagini diagnostiche come radiografie, risonanze magnetiche o scansioni CT. Le aziende biotecnologiche utilizzano le CNN per identificare segni di malattie come tumori, fratture o patologie vascolari con un livello di precisione spesso superiore a quello umano. Questo può migliorare la diagnosi precoce e personalizzare i trattamenti per i pazienti.

Veicoli autonomi

Le aziende automobilistiche utilizzano le CNN per sviluppare sistemi di assistenza alla guida e veicoli completamente autonomi. Le CNN elaborano in tempo reale le immagini catturate dalle telecamere dei veicoli per rilevare e classificare oggetti, come altri veicoli, pedoni, segnali stradali, e per prendere decisioni di guida. Questo migliora la sicurezza stradale e riduce l’affaticamento del guidatore.

Sicurezza e sorveglianza

Nel settore della sicurezza, le CNN sono utilizzate per il riconoscimento facciale, permettendo alle aziende di rafforzare le misure di sicurezza. Ad esempio, le banche possono utilizzare sistemi basati su CNN per identificare i clienti o per rilevare tentativi di frode. Le CNN possono anche analizzare flussi video per rilevare comportamenti sospetti o non autorizzati, migliorando la sorveglianza e la risposta agli incidenti.

Robotica

Le aziende manifatturiere utilizzano le CNN all’interno dei sistemi di visione robotica per riconoscere e manipolare parti durante il montaggio o la selezione dei prodotti. Questo aiuta nella precisione del lavoro svolto dai robot, riducendo gli errori e aumentando l’efficienza.

Agricoltura

Le CNN sono utilizzate in agricoltura per il monitoraggio dei raccolti tramite immagini satellitari o droni. Questo permette di rilevare malattie delle piante, valutare lo stato di salute dei raccolti e ottimizzare l’uso di risorse come acqua e fertilizzanti, portando a una gestione più sostenibile e produttiva dell’agricoltura.

E-commerce e Social Media

Le CNN sono impiegate per migliorare i sistemi di raccomandazione in piattaforme e-commerce, analizzando le immagini dei prodotti che gli utenti visualizzano o con cui interagiscono. Nei social media, le CNN possono categorizzare e taggare automaticamente le immagini, migliorando la ricerca di contenuti e la personalizzazione degli annunci pubblicitari.

Assistenza clienti

Le CNN alimentano i chatbot visivi, che possono aiutare i clienti a trovare prodotti o risolvere problemi inviando immagini. Ad esempio, un cliente potrebbe inviare la foto di una parte danneggiata di un apparecchio e ricevere automaticamente informazioni su come ottenere una sostituzione.

Linguistica computazionale

Sebbene le CNN siano primariamente associate all’analisi di immagini, esse trovano applicazione anche nel processamento del linguaggio naturale (NLP). Le aziende le utilizzano per estrarre informazioni da documenti, analizzare sentimenti, e persino per migliorare la traduzione automatica tra lingue, analizzando le relazioni locali tra le parole in una frase.

Come accennato in apertura di questo nostro articolo, le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno rivoluzionato il campo dell’intelligenza artificiale, soprattutto nella visione artificiale, fornendo strumenti potenti per l’interpretazione e l’analisi di immagini e video. La loro capacità di estrarre automaticamente caratteristiche rilevanti dai dati, apprendendo gerarchie di pattern complessi, le rende indispensabili in una vasta gamma di applicazioni che vanno dalla diagnosi medica all’automazione industriale.

Con l’avanzamento della ricerca e l’aumento della potenza computazionale, le CNN sono diventate sempre più efficienti e accessibili, spingendo l’innovazione oltre i confini tradizionali dell’elaborazione delle immagini per infiltrarsi in campi come il NLP e l’analisi audio. Aziende di ogni settore stanno sfruttando questa tecnologia per migliorare i propri servizi, prodotti e operazioni, testimoniando l’impatto trasformativo delle CNN sul business e sulla società.

L’evoluzione continua delle CNN, con architetture sempre più sofisticate come EfficientNet e capsule networks, suggerisce che il loro potenziale è lontano dall’essere esaurito. Mentre le sfide relative all’etica e alla privacy nella gestione dei dati rimangono argomenti di discussione cruciale, non vi è dubbio che le CNN continueranno a essere al centro dell’IA applicata, portando avanti l’era del deep learning e aprendo nuove frontiere nell’automazione e nell’analisi predittiva.

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