Gli algoritmi imparano osservando dati rappresentativi di uno specifico sistema.
In particolare, i dati possono essere raccolti in parallelo con il training, oppure in un momento separato.
L’AI fa predizioni generalizzando informazioni che ha già visto nel passato, in base alla situazione che sta osservando nel momento presente.
In particolare, in industria osservare la situazione del momento presente significa elaborare in real-time i dati dal campo – temperatura, pressione, portata, ma anche immagini superficiali o di altro tipo. Questi diventano gli input del modello.
Il modello, in base agli input, cerca di fare una predizione, chiamata output. Gli output possono essere ad esempio il valore di temperatura o consumo attesi, o la probabilità che la condizione specifica sia sintomo di un guasto, o se l’immagine contiene o meno un difetto o un pezzo di scarto.