AS3_2025

Automazione e Strumentazione Aprile 2025 Approfondimenti 31 INDAGINE Sotto il cofano dell’AI Anche nell’ambito delle interfacce industriali, il motore dell’AI sono le reti neurali artificiali (ANN) e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), che sono strettamente cor- relati, poiché i sistemi LLM sono costruiti utiliz- zando tecnologie avanzate di reti neurali. Le reti neurali artificiali sono modelli di calcolo ispirati al funzionamento del cervello umano, capaci di apprendere dai dati e migliorare nel tempo. Queste reti sono costituite da neuroni arti- ficiali organizzati in strati, dei vettori multipli, che elaborano le informazioni attraverso connessioni ponderate, rappresentate da operazioni di algebra lineare. Nell’industria, le ANN sono utilizzate in varie applicaizoni, tra cui il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione dei guasti. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni, come il conosciutissimo GPT-4 di OpenAI , sono un tipo specifico di rete neurale proget- tata per compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di testo utilizzando tecni- che di apprendimento auto-supervisionato , che consentono loro di comprendere e generare linguaggio naturale in modo molto sofisticato. I sistemi LLM utilizzano architetture avanzate come i trasformatori software , che permettono di gestire grandi volumi di dati e catturare com- plessi schemi linguistici. In sintesi, i LLM sono un’applicazione avanzata delle reti neurali artificiali, specificamente otti- mizzati per comprendere e generare linguaggio naturale. Questa relazione permette ai LLM di sfruttare la potenza delle ANN per eseguire compiti complessi di NLP con alta precisione ed efficienza. Preparazione dell’AI I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) vengono addestrati attraverso un pro- cesso complesso che coinvolge diverse fasi e tec- nologie software e hardware avanzate. Il primo passo nell’addestramento di un LLM, anche in ambito industriale, è la raccolta di una vasta quantità di dati testuali. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come manuali/libri, datasheet, siti web, blog, conversazioni e altri contenuti digitali. La quantità di dati utilizzata è enorme, spesso misurata in petabyte. Una volta raccolti, i dati vengono pre-proces- sati per rimuovere rumore e informazioni non rilevanti. Questo include la normalizzazione del testo, la rimozione di duplicati, la correzione di errori e la segmentazione in unità più piccole, come frasi o parole. Anche in ambito industriale, il cuore del pro- cesso di apprendimento dell’AI è l’ addestra- mento del modello stesso. I LLM utilizzano reti neurali profonde, spesso basate su architetture di trasformatori, che sono particolarmente effi- Implementare l’AI in produzione è ancora un’attività complessa, che deve affrontare le istanze industriali di affidabilità e integrazione