{"id":2118,"date":"2018-09-19T09:15:02","date_gmt":"2018-09-19T09:15:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.digitalbimitalia.it\/?p=2118"},"modified":"2018-09-17T13:27:16","modified_gmt":"2018-09-17T13:27:16","slug":"artificial-intelligence-machine-learning-o-deep-learning-possibili-applicazioni-allecosistema-bim","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.digitalbimitalia.it\/it\/news\/artificial-intelligence-machine-learning-o-deep-learning-possibili-applicazioni-allecosistema-bim\/","title":{"rendered":"Artificial Intelligence, Machine Learning o Deep Learning? Possibili applicazioni all\u2019ecosistema BIM?"},"content":{"rendered":"

L’intelligenza artificiale \u00e8 fantascienza. L’intelligenza artificiale \u00e8 il futuro. L’intelligenza artificiale \u00e8 gi\u00e0 parte della nostra vita quotidiana. Tutte queste affermazioni sono vere, dipende solo dalla tipologia di AI a cui ci si riferisce. Nell\u2019ultimo periodo nel settore delle costruzioni si sente sempre pi\u00f9 parlare di queste terminologie, ma in realt\u00e0 cosa sono Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning? In che modo tali innovazioni potranno essere utilizzate e integrate nella tecnologia BIM?<\/strong><\/p>\n

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Quando nel 2016 il programma AlphaGo di Google DeepMind ha sconfitto il maestro sudcoreano Lee Se-dol nel gioco da tavolo GO, i termini di Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning sono comparsi sui media al fine di descrivere come DeepMind sia riuscito a vincere.<\/span> Queste tecnologie<\/span> sono parte del motivo per cui AlphaGo ha abbattuto Lee Se-Dol, ma ognuna di esse ha le proprie peculiarit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Il modo pi\u00f9 semplice per pensare alla loro relazione \u00e8 quello di connotarli come insiemi e sottoinsiemi: L\u2019Artificial Intelligence \u00e8 l\u2019idea nata per prima, la pi\u00f9 grande, nel sottoinsieme viene poi la Machine Learning e infine il Deep Learning che si inserisce all\u2019interno di entrambi.<\/span><\/p>\n

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Artificial Intelligence – Intelligenza Umana applicata alle macchine<\/b><\/h5>\n

Coniato per la prima volta nel 1956 da John McCarthy, studioso di informatica e scienze cognitive, l\u2019<\/span>Artificial Intelligence <\/b>sta a indicare quelle macchine che possono assolvere compiti che sono tipici dell\u2019intelligenza umana. In altre parole mansioni quali: la pianificazione, la comprensione del linguaggio, il riconoscimento di oggetti e il problem solving.<\/span><\/p>\n

Quello dell\u2019estate del ’56 era il sogno dei pionieri dell\u2019epoca di costruire macchine complesse che avessero le stesse caratteristiche dell’intelligenza umana. Questo \u00e8 il concetto di “<\/span>General AI<\/b>“, nome coniato per indicare macchine fantascientifiche che possiedono tutti i nostri sensi, sviluppano un proprio carattere e sono esseri, o per meglio dire macchine, pensanti, proprio come l\u2019uomo.<\/span><\/p>\n

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\nKing me: i programmi informatici che giocavano a dama erano tra i primi esempi di intelligenza artificiale, creando un\u2019onda precoce di eccitazione negli anni Cinquanta<\/span><\/i><\/p>\n

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Machine Learning – L\u2019apprendimento automatico<\/b><\/h5>\n

Fu Arthur Samuel a definire il Machine Learning, non molto tempo dopo che fosse coniato il termine Artificial Intelligence nel 1959, come \u201cl\u2019abilit\u00e0 di imparare senza essere espressamente programmato\u201d. <\/span><\/p>\n

Il <\/span>Machine Learning<\/b>, tradotto come <\/span>apprendimento automatico<\/b>, \u00e8 una branca dell\u2019AI che consente ai computer di \u201cimparare dall\u2019esperienza\u201d, inteso come abilit\u00e0 delle macchine di apprendere senza essere state esplicitamente e preventivamente programmate. L\u2019apprendimento automatico alimenta la maggior parte dei progressi odierni nell’intelligenza artificiale.<\/span><\/p>\n

Secondo Il Machine Learning, invece di fornire al computer un set di istruzioni su come fare qualcosa, viene fornito un <\/span>algoritmo su come imparare<\/b> a fare quella determinata operazione.
\n<\/span>Secondo l\u2019informatico statunitense, tramite il Machine Learning la macchina<\/span> \u201callena\u201d<\/b> l\u2019algoritmo cos\u00ec da imparare come eseguire un dato compito, fornendo una ingente quantit\u00e0 di dati all\u2019algoritmo stesso. In questo modo la macchina sar\u00e0 capace di correggersi e adeguarsi, migliorando autonomamente.<\/span><\/p>\n

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Spam free diet: il Machine Learning aiuta a mantenere la casella di posta (relativamente) libera da spam<\/span><\/i><\/p>\n

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Deep Learning – Una tecnica per migliorare il machine learning
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Il Deep Learning<\/b> \u00e8 un sottoinsieme e una evoluzione del Machine Learning, tecnologia che emula l\u2019apprendimento della mente umana. <\/span><\/p>\n

Il Deep Learning implica l\u2019utilizzo di <\/span>reti neurali<\/b> profonde<\/b>, algoritmi e sistemi computazionali <\/span>c<\/span>he a potrebbero essere paragonati al campo delle neuroscienze, con la finalit\u00e0 di affrontare i problemi del Machine Learning.<\/span><\/p>\n

Pensiamo ad esempio al riconoscimento del segnale di stop. Gli attributi dell\u2019immagine di questo segnale sono scomposti ed “esaminati” dai neuroni: la forma ottagonale, il colore rosso, le lettere, la dimensione. Tutto viene computato dal cervello umano.<\/span><\/p>\n

Il compito della rete neurale \u00e8 quello di discriminare e comprendere di che segnale si tratta. \u00c8 un segnale di stop? Il Deep Learning si presenta come un “vettore di probabilit\u00e0”, una congettura altamente soggetta all\u2019allenamento volto all\u2019apprendimento e basata sulla ponderazione.<\/span><\/p>\n

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L\u2019addestramento \u00e8 indispensabile. <\/b>\u00c8 necessario che la macchina esamini centinaia di migliaia, anche milioni di immagini, affinch\u00e9 i coefficienti di peso degli ingressi del neurone vengano sintonizzati in modo preciso ricevendo la risposta esatta praticamente ogni volta. \u00c8 a questo punto che la rete neurale avr\u00e0 imparato a riconoscere il segnale di stop, un volto qualora venisse impiegato per la ricerca sui social, un gatto e qualsiasi altro input figurato.<\/span><\/p>\n

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Ma come \u00e8 possibile applicare l\u2019AI all\u2019ecosistema BIM?<\/b><\/h5>\n

Con l\u2019avvento della tecnologia BIM, i modelli digitali aumentano l’efficienza e l’efficacia della<\/span> gestione delle informazioni<\/b> per tutto il ciclo di vita dell\u2019edificio. Viene fornita una fonte di dati univoca e accessibile a tutti i soggetti coinvolti durante le fasi di progettazione, costruzione e manutenzione dell\u2019organismo edilizio.<\/span><\/p>\n

La capacit\u00e0 di <\/span>strutturare i contenuti informativi<\/b> in modo corretto \u00e8 la chiave per un processo BIM di valore. Questo il pi\u00f9 delle volte viene sottovalutato e i dati presenti all\u2019interno dei modelli non vengono sfruttati, validati e gestiti nel modo corretto. <\/span><\/p>\n

La maggior parte dei nostri final output, sono dei PDF che il pi\u00f9 delle volte vengono stampati in formato cartaceo senza che venga data la possibilit\u00e0 alle informazioni di <\/span>evolvere ed espandersi<\/b> oltre alla consegna del progetto.<\/span><\/p>\n

Integrando l\u2019apprendimento automatico e comparando pi\u00f9 modelli nelle varie discipline, ovvero facendo evolvere le informazioni, <\/span>\u00e8 possibile rendere il processo \u2018intelligente\u2019<\/b>, ottimizzando i dati nella progettazione, nello studio delle analisi energetiche, nella manutenzione predittiva e in molti altri ambiti.<\/span><\/p>\n

Cos\u00ec il progettista non utilizzer\u00e0 pi\u00f9 il modello come obiettivo della rappresentazione digitale, quanto piuttosto come l<\/span>aboratorio di analisi<\/b> per rispondere alla domanda \u201dqual \u00e8 la migliore soluzione possibile per il mio edificio?\u201d.
\n<\/span>\u00c8 ovvio che queste innovazioni non potranno mai sostituire l\u2019apporto umano; potranno per\u00f2 espanderlo moltiplicandone il potenziale. La tecnologia BIM potr\u00e0 dare al progetto quel valore aggiunto rendendo il lavoro del progettista migliore e unico.<\/span><\/p>\n

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\"\"Proprio per questo motivo abbiamo instaurato una collaborazione con alcuni cervelli italiani nella silicon valley, cuore pulsante della AI. Uno di questi \u00e8 Alberto Tono<\/strong> che sta svolgendo un progetto di ricerca presso HOK su questa connessione tra BIM e AI. E\u2019 tra i fondatori delle community Deeplearningitalia, San Francisco Computational Design User Group e collabora con la MIT University. <\/span><\/p>\n

Attualmente con la fondazione delle community BIMHOX abbiamo avviato una collaborazione per approfondire queste sperimentazioni e aprire il dialogo con altri professionisti in diversi settori.<\/span><\/p>\n

In occasione del Digital&BIM di quest\u2019anno, illustreremo i risultati di alcune ricerche effettuate, presentando alcuni possibili campi di applicazione dell\u2019intelligenza artificiale al mondo BIM, spaziando dalla progettazione alla manutenzione dell\u2019edificio.<\/span><\/p>\n

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Andrea Agostini<\/b><\/h3>\n

BIM Implementation Consultant<\/span><\/em><\/p>\n

Andrea Agostini ha lavorato per anni come BIM Manager per alcune delle pi\u00f9 grandi realt\u00e0 del settore edilizio italiano, prima Manes-Tifs spa, poi Cimolai spa dove ha creato e gestito il dipartimento BIM. Collaborando con Operamed srl, ha sviluppato metodologie BIM non solo legate alla progettazione ma finalizzate alla produzione.<\/span><\/p>\n

Si occupa di formazione tenendo lezioni in numerose organizzazioni ed \u00e8 membro del BIM User Group Italy (BUG). <\/span><\/p>\n

Attualmente, come freelance, si occupa di consulenza orienta al change management, formazione e sviluppo di soluzioni BIM-Based che utilizzano tecnologie innovative. <\/span><\/p>\n

Vai alla biografia autore<\/a><\/p>\n

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