Navier-Stokes “risolto” da OpenAI: cosa cambia per la ricerca e chi ne controlla l’uso
OpenAI dichiara di aver risolto Navier-Stokes con 10.000 agenti AI: costi, controversie e chi decide oggi le regole d’uso di questi strumenti.
OpenAI dichiara di aver risolto Navier-Stokes con 10.000 agenti AI: costi, controversie e chi decide oggi le regole d’uso di questi strumenti.
Scarti, rilavorazioni, tempo perso in analisi manuali: come l’AI industriale supporta il Responsabile Qualità senza sostituire il giudizio umano.
AI predittiva, generativa o agentiva: tre tecnologie diverse con requisiti e costi diversi. Una guida per CEO e C-level che devono orientarsi prima di approvare un progetto AI in ambito industriale.
L’AI Act è il primo quadro normativo vincolante per l’uso e la fornitura di sistemi di AI nell’UE. Classifica i sistemi in quattro livelli di rischio — da vietato a minimo — con obblighi e sanzioni proporzionali. In Italia, la Legge 132/2025 lo recepisce senza aggiungere nuovi obblighi, ma introduce aggravanti penali già operative e delega al Governo i dettagli procedurali entro ottobre 2026. Per il manifatturiero, il punto di partenza è uno solo: sapere quali sistemi hai, e a quale livello di rischio appartengono.
EIT Manufacturing ha mappato le 10 sfide del manifatturiero europeo. Per chi lavora in R&D, è la mappa più utile per decidere dove concentrare l’innovazione AI.
Ma com’è che si calcola il consumo dell’AI? Quali sono le strategie che vengono utilizzate per ricostruire questi numeri?
Utilizzando strumenti di data science e facendoci aiutare dai modelli di classificazione allenati man mano, possiamo ricostruire in modo empirico l’intervallo P-F di uno specifico modo di guasto. Per farlo servono i parametri di processo che possano rappresentarne i sintomi, qualcuno che sa come evolve il modo di guasto, e l’indicazione precisa di quando il guasto è stato registrato. Ah, e tanto tempo e pazienza per ripetere i vari test.
Alla fine, avremo costruito una curva P-F precisa, e un modello di manutenzione predittiva che è predittivo per davvero.
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.
Sapreste riconoscere una persona da una macchina? Domanda stupida, la riformulo. Immaginate di discutere via chat con qualcuno. Riuscireste a dire se state parlando con un chatbot o una persona? Beh, con ragionevole certezza sì, penserete. E invece, secondo uno studio pubblicato nel febbraio 2024, vi sbagliate. Matthew O. Jackson e il suo team hanno…
Gli agenti uniti alla potenza dei LLM apre nuovi orizzonti prima difficili da immaginare, in tutti i settori. Un agente con gli strumenti giuste e abbastanza informazioni può potenzialmente sostituire una persona esperta in qualsiasi task digitale – e in alcuni casi anche fisico. Tuttavia, costruire agenti complessi può essere costoso e resource-demanding (acqua, energia, potenza computazionale…), e la gestione della compliance e della responsabilità di scelta non è sempre facile da gestire.