L’intelligenza artificiale nel campo delle misure

Lo sviluppo di tecniche di Intelligenza Artificiale, e il loro rapido miglioramento nell’era di Industry 4.0, apre la strada a nuove opportunità per la scienza delle misure e la sua applicazione. Ma oltre ai benefici, ci sono anche nuove problematiche.

La convergenza dell’Intelligenza Artificiale (IA) con la strumentazione flessibile definita dal software sta rivoluzionando il settore dei test e delle misurazioni, offrendo dei modi molto efficienti per analizzare i dati e ottimizzare i processi.
In particolare, le soluzioni basate sull’IA abbinate a strumenti basati su FPGA (“field-programmable gate array”) consentono di ottimizzare in tempo reale la configurazione di misura, rendendo i test più rapidi e più adattabili. Tuttavia, man mano che il settore abbraccia questa tecnologia trasformativa, devono essere affrontate questioni relative alla qualità dei dati, alla compatibilità con gli standard di precisione e all’integrazione.

Apparecchiature di test pronte all’uso e modificabili

Nei processi di test tradizionali, normalmente ogni componente hardware esegue una singola funzione. Poiché la maggior parte dei test oggi richiede più strumenti, questo approccio sta ormai lasciando spazio a un modello più incentrato sul software, che risulta più flessibile, conveniente, integrato e, in definitiva, più efficiente. Da qui l’interesse per i nuovi strumenti basati sull’IA e sugli FPGA.
In particolare, i tool di IA generativi offrono dei nuovi modi per analizzare grandi insiemi di dati, rilevare anomalie e ottimizzare i processi di test. Associata a soluzioni di test di nuova generazione basate su FPGA (che offrono un’intera suite di strumenti definiti dal software in un unico dispositivo riconfigurabile) l’IA può accelerare notevolmente l’ottimizzazione e la presa di decisioni in real-time.
La sinergia è perfetta: mentre l’IA aiuta a identificare e a rispondere rapidamente alle esigenze di test critiche, le soluzioni di test basate su FPGA offrono i tool necessari per adattarne il flusso di lavoro all’istante. Insieme, queste tecnologie promettono di rimodellare in modo significativo il mondo dei test, soprattutto in settori come quelli aerospaziale e della difesa, dei semiconduttori e automobilistico, che sono spinti da una maggiore concorrenza.
La riconfigurabilità e la programmabilità della strumentazione basata su FPGA ha dato origine a una nuova classe di apparecchiature di test modificabili, che offrono nuove opportunità di personalizzazione per poter affrontare una vasta gamma di applicazioni. Tuttavia, la barriera alla programmazione degli FPGA è ancora piuttosto elevata, anche se nuovi ambienti vengono in aiuto. Ma il punto di svolta è arrivato proprio grazie all’IA e, in particolare, ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, perché consentono anche ai principianti di produrre, o meglio richiedere con un semplice prompt, un codice FPGA complesso distribuibile.

Soluzioni veloci e adattabili

Grazie alla collaborazione fra l’IA e la strumentazione riconfigurabile basata su FPGA, che insieme possono offrire modi di esecuzione dei test più rapidi e flessibili, diventa possibile analizzare enormi flussi di dati ed eseguire scenari di test complessi a un ritmo molto più veloce. E questa accelerazione si può tradurre in una riduzione dei tempi di test, consentendo, per esempio, di immettere nuovi prodotti sul mercato molto più velocemente.
In particolare, l’IA può scoprire pattern e anomalie che gli esseri umani potrebbero non rilevare. Portare l’IA nei flussi di test contribuirà quindi a migliorare l’affidabilità dei dati, e offrirà dei nuovi modi per scoprire i problemi che influiscono sulla qualità del prodotto. Inoltre, i sistemi di test basati sull’IA possono adattare in tempo reale le loro strategie di misura in base alle condizioni, al contorno e alle loro variazioni. Implementando una soluzione di test integrata, riconfigurabile e basata su FPGA, si possono sfruttare gli strumenti di IA per controllare e ottimizzare centralmente il sistema di test nel suo complesso, piuttosto che dover gestire più dispositivi diversi. Questa adattabilità è fondamentale in ambienti dinamici in cui i parametri di prova cambiano frequentemente.

Nuovi problemi da affrontare

L’ovvio problema di questo nuovo approccio basato sull’IA è la sua compatibilità con gli standard di misurazione di precisione esistenti, in cui il determinismo, la ripetibilità e la tracciabilità sono fondamentali.
Se gli algoritmi utilizzati per registrare ed elaborare i dati non sono noti, per non parlare della convalida da parte di operatori umani, come possiamo fidarci dei risultati? Sacrificheremo questa intuizione nelle nostre misurazioni e ci devolveremo a un approccio empirico basato su inferenze statistiche senza capire davvero cosa c’è sotto? E, più in generale: questo nuovo approccio è compatibile con il metodo scientifico?
Tenendo conto di queste preoccupazioni, l’industria dei test deve bilanciare la necessità di ottenere dati di alta qualità affrontando al contempo i vincoli di ambienti di test specifici.
La qualità delle informazioni utilizzate per l’addestramento e l’inferenza dei sistemi di IA è fondamentale. Dati imprecisi o distorti possono portare a modelli di IA difettosi, compromettendo l’affidabilità dei risultati dei test.
Inoltre, l’implementazione dell’IA nelle applicazioni di test e misurazione è spesso complessa, perché la piena integrazione dell’hardware basato su IA e FPGA nelle configurazioni di test esistenti può essere ardua, mentre modelli complessi possono richiedere risorse computazionali significative, portando potenzialmente a problemi di latenza.
Garantire la compatibilità e l’interoperabilità fra diversi componenti, come software, modelli di IA e FPGA, richiede quindi un’attenta progettazione e implementazione.

Evoluzioni e limiti della IA

Lo sviluppo dell’IA ha aperto nuove prospettive nel campo della misura grazie alla capacità di elaborare flussi di informazioni, riconoscere i pattern in essi contenuti, prevederne i cambiamenti e le correlazioni con altri flussi, auto-apprendere durante il funzionamento e prendere decisioni.
Con la strumentazione basata su FPGA e l’IA, le imprese possono migliorare e adattare le loro configurazioni di test, per gestire degli scenari che una volta sarebbero stati ritenuti irrealizzabili. Possono utilizzare l’IA per sviluppare algoritmi di elaborazione del segnale, e strumenti basati su FPGA per distribuire tali algoritmi nel mondo reale, generando, analizzando ed elaborando segnali in tempo reale, il tutto da un unico dispositivo.
Naturalmente, tutti i dati e i processi devono essere affidabili e verificabili, ed è necessario sapere che le misurazioni sono state effettuate con variabili ben definite, soprattutto quando si suddividono progetti ingegneristici complessi in parti più piccole e di dimensioni ridotte. L’IA al momento non ha questa capacità.