L’evoluzione delle nuove generazioni di Internet of Things (IoT) ha aperto le porte a un utilizzo sempre più esteso dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel contesto dell’ottimizzazione delle risorse e della creazione di soluzioni moderne e vicine alle esigenze contemporanee. Tuttavia, bilanciare l’applicazione dell’AI diventa cruciale per garantire un approccio green e sostenibile.
L’adozione di modelli di Machine Learning (ML) rappresenta il pilastro di questa nuova era. L’architettura stocastica ed euristica permette di raccogliere informazioni strutturate, ottimizzare la gestione delle risorse, adattarsi in tempo reale e fornire servizi di alta qualità.
La sfida attuale è quella di integrare in modo efficace l’AI nelle nuove generazioni di IoT, al fine di massimizzare l’efficienza e la sostenibilità delle applicazioni.
Biometric Neural Intelligence Integration
L’adozione di modelli di Artificial Intelligence (AI) sono alla base di un nuovo paradigma per la progettazione e l’ottimizzazione di soluzioni ad alto livello di efficienza.
Un’architettura basata sull’AI favorisce infatti la raccolta di informazioni, la gestione strategica delle risorse, l’adeguamento automatico Real Time e la fornitura di servizi inerenti.
La nuova frontiera della ricerca è proprio volta alla sostituzione dei componenti fisici tradizionali all’interno degli IoT con analoghi digitali basati su modelli neuronali appositamente addestrati. L’adozione di simili soluzioni porterà notevoli vantaggi in termini di flessibilità, performance e resilienza delle nuove tecnologie, condizioni imprescindibili in un percorso di crescita verso un futuro Green Data sostenibile.
La biometria vocale è la nuova frontiera tecnologica che permette l’identificazione e l’autentificazione tramite la voce in modo molto più sicuro rispetto ai sistemi tradizionali.
Molto spesso, chi ha a che fare con registrazioni vocali ha grandi difficoltà a decifrare suoni in contesti rumorosi e/o disturbati, rendendo il lavoro complicato o addirittura impossibile. Uno degli strumenti di nuova generazione riguarda proprio la pulizia dell’audio, in modo da riconoscere e eliminare il rumore di sottofondo o altri elementi, come il respiro affannoso etc…
Grazie ad algoritmi di Machine Learning è possibile arrivare ad avere un nuovo file in cui la voce è estremamente chiara e nitida. Infatti, l’integrazione di soluzioni di Biometric Intelligence basate su modelli neurali all’interno di IoT permette di effettuare attività di Quality Check e Audio Cleansing durante la registrazione di un audio, ottenendo riconoscimenti biometrici e condividendo le funzionalità di svariati IoT all’interno di un unico dispositivo grazie alla sostituzione degli elementi fisici con componenti Neurali.
Le tecniche di Artificial Intelligence hanno inoltre la capacità di ottimizzare i processi di Energy Management degli IoT, gestendo in modo intelligente tempi di ricarica e consumi, aumentandone quindi il tempo di utilizzo e l’efficienza.
L’integrazione tecnica delle reti neurali
L’integrazione della tecnologia, sopra descritta, nelle moderne soluzioni utilizzate per il riconoscimento di suoni e persone, si sta rivelando vincente in termini di prestazioni e accuratezza dei risultati. In modo particolare la possibilità di splittare il compito in componenti/moduli differenti, permette di applicare il parallelismo di calcolo necessario per permettere un’analisi real-time dei flussi audio.
Aspetto fondamentale di questa architettura di calcolo è l’utilizzo integrato delle Librerie CUDA, in grado di ottimizzare al massimo le capacità delle schede Nvidia.
Con l’aumento esponenziale delle comunicazioni, dovuto anche al notevole miglioramento delle infrastrutture TLC e l’abbassamento dei costi di connettività dei vari player di comunicazione, l’attività di riconoscimento di parlatori legata al mondo Forense è notevolmente incrementata.
Questo fenomeno, unito alla nota scarsità di mezzi a disposizione della PG, sta rendendo necessaria l’implementazione di una nuova generazione di algoritmi nell’approccio all’analisi audio, in grado di rispettare le procedure internazionalmente riconosciute nel mondo scientifico Forense, con un approccio che si basi su tecniche di AI e di modelli Neuronali.
In modo particolare, è necessario fornire all’operatore un sistema semi-automatico in grado di velocizzare le operazioni principali (facilmente soggette al fattore di “errore umano”) e riportare all’esperto il suo ruolo di sintesi dell’analisi.
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