(Foto: Jirsak/iStock)
All'Università di Bonn, in Germania, hanno sviluppato un'intelligenza artificiale che fa intravedere scenari alla Minority Report. La squadra guidata dal professor Jurgen Gall ha creato un algoritmo che, grazie al processo di apprendimento automatico (machine learning), è in grado di prevedere il futuro con un po' di anticipo, sebbene al momento le "divinazioni" si limitino al campo culinario. Per la precisione, alla preparazione di un piatto di insalata.
A SCUOLA DI INSALATA
In sostanza, i ricercatori hanno addestrato l'IA "mostrandole" 40 video di persone alle prese con la preparazione di un'insalata. I filmati, lunghi in media 6 minuti, includevano circa 20 azioni diverse e si distinguevano gli uni dagli altri per alcuni dettagli, come ad esempio la tecnica di preparazione, il tipo e l'ordine degli ingredienti utilizzati o le dosi previste dalla ricetta. In totale, la macchina ha assorbito come una spugna 4 ore di clip, imparando per filo e per segno ogni variante dell'attività culinaria in questione.
UN BREVE SGUARDO NEL FUTURO
Per testare il successo del processo di apprendimento, gli scienziati hanno quindi fatto partire un video inedito, sempre a tema "insalate e dintorni", premurandosi però di non svelarlo dall'inizio alla fine: l'IA ha infatti "visto" solo il 20-30% delle immagini disponibili. A questo punto, l'algoritmo è stato messo alla prova chiedendogli di indovinare cosa sarebbe successo nel resto del filmato: "La precisione è stata superiore al 40% per gli intervalli di tempo brevi", ha detto Gall, "ma poi è diminuita mano a mano che l'algoritmo doveva spingersi nel futuro".
DECIDE LA CASA
Al momento, l'IA è del tutto incapace di indovinare quanto accadrà da qui a 3 minuti, ma la squadra di Bonn è intenzionata a proseguire il proprio lavoro per migliorarne ulteriormente le prestazioni. "Vogliamo prevedere i tempi e la durata delle attività con minuti o addirittura ore di anticipo", fanno sapere Gall e colleghi, che presenteranno i loro risultati alla platea dell'imminente Computer and Pattern Recognition Conference. I ricercatori ritengono che lo studio possa avere applicazioni pratiche nei sistemi domotici, per consentire ad esempio a un casa smart di decidere in autonomia quando è il momento giusto di accendere il forno o far partire l'aspirapolvere.