Intelligenza Artificiale e Machine Learning: come iniziare una carriera in questo ambito?

24/03/2021 967

A Febbraio la community di Italians in Digital Transformation UK ha festeggiato due anni dalla sua fondazione e ha voluto aprire il primo evento del 2021 parlando di intelligenza artificiale (AI) e Machine Learning (ML). I due interventi proposti discutono come tecnologie AI-assisted, possano potenziare le attività umane, con particolare attenzione agli aspetti di sicurezza e privacy.

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Il primo intervento è di Eduardo Pignatelli, professionista nel mondo della ricerca con un curriculum che alterna accademia ed industria. Dopo aver guidato lo sviluppo della ricerca applicata in AI a BuroHappold, ed essere stato parte del Biologically-Insipired Computation and Inference Lab all’Imperial College London, Eduardo è ora dottorando presso il Learning And Signal Processing group alla University College London (UCL).

Eduardo racconta come la sua carriera professionale, iniziata con una laurea in Architettura presso l'Università di Napoli Federico II, si sia evoluta verso lo studio teorico ed applicato dell’intelligenza artificiale, illustrando esempi di progetti tratti dal suo percorso.

Machine Learning mira a risolvere problemi che sono difficili da descrivere formalmente

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Morfogenesi computazionale di camere acustiche per musica da camera all’aperto

Le prime applicazioni illustrano lo studio e l’utilizzo di tecniche di morfogenesi computazionale a temi strutturali e di acustica architettonica. Con Gabriella Lucci e Gabriele Mirra, dimostrano come l’impiego di algoritmi genetici per la ricerca di forma acustica, può essere utilizzato per, contemporaneamente, ottimizzare la performance acustica e progettare la messa in opera rapida tramite operai non specializzati. Insieme al più esteso Res Team, il progetto è stato premiato con il Peter Lord Award. Queste tecniche rappresentano, ad oggi, uno strumento di supporto ai progettisti per la realizzazione di strutture temporanee per eventi di musica da camera all’aperto.

 

Deep Neural Network per studiare il comportamento dei tifosi allo stadio

Presenta, successivamente, un’applicazione di Deep Learning: l’insieme di tecniche che sfrutta sistemi di computazione vagamente ispirati alle reti neurali biologiche. Azioni come l’identificazione di persone o oggetti sono alquanto semplici per un essere umano. Non lo sono altrettanto per una macchina alla quale viene richiesto di discernere se un tifoso allo stadio si trovi in posizione eretta, seduta o ancora se il posto a sedere sia vacante.

Eduardo, per conto di BuroHappold e su richiesta della Premier League, ha guidato lo sviluppo di soluzioni di automatizzazione per migliorare la sicurezza negli stadi, e lo studio di metodi per valutare il rischio della pratica del safe-standing negli stadi inglesi.

 

Il secondo intervento è stato quello di un viso già noto ai membri di IDTUK; è infatti Mikael Santrolli, architetto con esperienza internazionale e specialista di processi legati al BIM, di modellazione parametrica e di design computazionale. Nella sua carriera ha lavorato per studi prestigiosi sia in Italia che nel Regno Unito tra cui Zaha Hadid Architects e Foster+Partners, dove è attualmente impiegato.

 

BIM & Design Systems Strategy Roadmap 2020

Automatizzare ovunque sia possibile. Individuare i processi in comune tra progetti in modo da ottenere flussi di lavoro automatici o semiautomatici per poter incrementare la produttività e la qualità del lavoro dei progettisti. Eliminare attività ripetitive e alienanti usando la computazione a aumentare la produttività’ spendendo più tempo su attività creative

Mikael ha dapprima presentato una delle ultime sezioni introdotte nell’azienda in cui lavora, CodeBOX, strumento collaborativo che permette di contribuire alla programmazione e scaricare applicazioni atte a semplificare le attività progettuali.

Mikael ha poi illustrato come, nella pratica, vengano risolti dei problemi riscontrati durante la progettazione di tutti i giorni.

BIM è il luogo perfetto per l’automazione in quanto consiste in rappresentazioni digitali di caratteristiche fisiche a funzionali facilmente identificabili.

Gli strumenti maggiormente usati sonoRevit, Dynamo, Grasshopper, Rhyno, PowerShell insieme ai linguaggi di programmazione comePython e Csharp.

Questi strumenti, quando combinati l’uno con l’altro, permettono di ottenere dei risultati che con i soli software di modellazione tridimensionale non sarebbero possibili o richiederebbero un grosso sforzo in termini tempo, ergo maggiori ore lavoro, ergo maggiori costi.

 

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Qualunque progettista che utilizzi - o abbia utilizzato - un qualsivoglia software di progettazione, si è imbattuto almeno una volta nella vita in comandi che non restituivano il risultato desiderato. Questi episodi sono spesso causa di frustrazione, rallentano il processo di sviluppo progettuale e forzano i professionisti a trovare vie alternative tra i comandi forniti che non sempre permettono di raggiungere il proprio fine nello stesso modo.

Mikael ha mostrato con chiarezza lo spettro di possibilità fornite da applicativi di Visual Scripting o API Coding per sopperire alle carenze dei software di modellazione.

 

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Per comprendere meglio la natura di queste difficoltà, sono stati riportati alcuni casi studio che Mikael e i suoi colleghi hanno dovuto affrontare e risolto efficacemente:

  1. Nel primo esempio è stato sviluppato un applicativo che restituisce la finitura delle pareti. Con due semplici passaggi Selezione superfici > Avvia, il software fornisce un colore a seconda della finitura della parete.
  2. Il successivo caso studio mostra come il noto strumento ‘misura’ viene alterato in modo da fornire delle misurazioni progressive.
  3. Nel terzo esempio, i noti riempimenti bidimensionali che rappresentano materiali isolanti sono stati adattati a superfici curve.
  4. Il quarto caso illustra uno strumento sviluppato per migliorare il lavoro collaborativo per mezzo di un programma che automaticamente aggiorna e sincronizza il foglio di lavoro.

 

Le testimonianze dei partecipanti

Anche questo nono appuntamento con IDTUK è stato occasione di confronto e scambio di conoscenza per gli appassionati di trasformazione digitale. Ecco alcune testimonianze dei partecipanti:

Sono molto contenta di aver partecipato per la prima volta ad un evento di IDTUK. Le presentazioni sono stati utili per una giovane professionista come me che sta cercando di crescere nel campo del BIM e progettazione digitale. In particolare mi ha colpito molto il percorso di Eduardo e la sua capacità di lavorare sia in ambito accademico che nell'industria. Consiglio la partecipazione ai futuri eventi in quanto sono ottime opportunità per ascoltare esempi dal vivo di come prestigiosi studi stanno adottando le ultime tecnologie nel loro workflow, ma anche per avere la possibilità di incontrare i professionisti che sono i veri attori in questo processo ed espandere il proprio network Orjola Braholli, Ricercatrice scientifica presso Fraunhofer Italia.

 


Anche questo evento si è rivelato un successo. Italians in Digital Transformation UK a febbraio ha festeggiato il secondo anniversario dalla sua fondazione e ora la community conta più di 250 partecipanti provenienti da più di 100 compagnie e 400+ follower. Nel 2020 grazie alla piattaforma online ci siamo avvicinati maggiormente ai colleghi che lavorano in Italia condividendo quanto accade in UK. Siamo fieri dei risultati raggiunti e vorrei ringraziare tutti i membri del comitato organizzativo (in particolare Riccardo Gualandi che si è aggiunto di recente per supportare la parte grafica), i presentatori e i partecipanti della community per il loro interesse e continuo supporto. Vi aspettiamo al prossimo evento, siete tutti benvenuti!
Marzia Bolpagni, Fondatrice di Italians in Digital Transformation UK.


 

>>> Il prossimo evento si terrà il 20 maggio <<<

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