L’integrazione tra intelligenza artificiale e simulazione energetica, resa possibile dal protocollo MCP, apre la strada a un nuovo approccio alla progettazione degli edifici. I modelli possono essere gestiti con linguaggio naturale, automatizzando analisi e ottimizzazioni. Il risultato: più velocità, accessibilità e precisione nelle strategie di efficienza energetica e riqualificazione.
AI per leggere schemi tecnici? Si può! Utilizzando OCR, NLP e LLM, è stato possibile cercare nei disegni tecnici in archivio componenti già progettate per concentrarsi sul lavoro di innovazione del team.
Il transfer learning è una tecnica interessante quando si ha un task abbastanza generalizzabile ma pochi dati per il training. Con tempi per l’allenamento ridotti e performance più alte, apre molte potenzialità e ha trasformato il modo in cui oggi i modelli di riconoscimento di immagini e di linguaggio sono costruiti. Nel campo industriale possono essere molto utili per la gestione del ciclo vita del modello e lo scale up di un modello esistente su altri casi simili. Anche se il primo training deve essere gestito con metodi tradizionali, quello che segue può essere gestito con pochi dati e sfruttando la conoscenza pregressa.
The ultimate guide to AI management systems: 42001:2023. Possiamo tutti essere grati che cominci proprio con il numero 42?
In generale, la scelta dell’algoritmo di ottimizzazione dipende dalle caratteristiche del problema (continuità, complessità, vincoli) e dagli obiettivi (precisione, tempo di convergenza, esplorazione globale o locale).