L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEI CONTROLLI NON DISTRUTTIVI

Vantaggi, Limiti, Etica e Applicazioni

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il settore dei controlli non distruttivi, offrendo vantaggi significativi in termini di efficienza e precisione. Grazie all’IA, è possibile analizzare grandi quantità di dati con rapidità e precisione, individuando anomalie e difetti che potrebbero sfuggire all’occhio umano. I sistemi di IA possono essere addestrati per imparare dai dati storici e migliorare continuamente le loro capacità diagnostiche, riducendo i tempi di ispezione e i costi operativi.

Ma che cos’è l’intelligenza artificiale (IA)? E’ un ramo dell’informatica che si occupa della creazione di sistemi capaci di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana. Questi compiti includono l’apprendimento, il ragionamento, la percezione, la comprensione del linguaggio naturale, e la capacità di prendere decisioni. L’IA può essere suddivisa in due categorie principali: IA debole, progettata per compiti specifici (come il riconoscimento vocale o la diagnosi medica), e IA forte, che mirerebbe a replicare l’intelligenza umana generale. La tecnologia si basa su algoritmi avanzati, reti neurali e big data per analizzare informazioni e migliorare le prestazioni nel tempo.

Questa tematica stà aprendo forti discussioni all’interno dei vari contesti Associativi e nei comitati Internazionali, in quanto non è ben compreso il perimetro di applicazione né tantomeno la responsabilità sull’utilizzo dell’IA e dei relativi errori che potrebbero incombere, oltre che per la mancata definizione sulle dinamiche relative alla proprietà intellettuale ed altri aspetti di non secondaria importanza.

Proviamo ad analizzare il contesto con focus specifico al settore dei Controlli non Distruttivi, cercando di cogliere i Vantaggi, Limiti e Criticità anche di tipo etico e culturale.

Vantaggi dell’IA nei CND

1. Efficienza: Gli algoritmi di IA possono analizzare i dati in tempo reale, accelerando il processo di ispezione e riducendo i tempi di fermo delle operazioni industriali.

2. Precisione: L’IA può identificare difetti minori che potrebbero essere trascurati dagli ispettori umani, aumentando la sicurezza e l’affidabilità delle strutture ispezionate.

3. Automazione: L’automazione dei processi di ispezione riduce la necessità di intervento umano, diminuendo il rischio di errore umano e migliorando la consistenza dei risultati.

Limiti dell’IA nei CND

1. Dati di Qualità: L’efficacia degli algoritmi di IA dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati disponibili. Dati inaccurati o insufficienti possono compromettere le prestazioni del sistema.

2. Costo Iniziale: L’implementazione di sistemi di IA richiede un investimento iniziale significativo in termini di hardware, software e formazione del personale.

3. Adattabilità: Gli algoritmi di IA possono richiedere adattamenti specifici per differenti applicazioni e ambienti operativi, limitando la loro versatilità.

Considerazioni Etiche

L’uso dell’IA nei CND solleva anche importanti questioni etiche. L’affidamento eccessivo sull’automazione può ridurre il ruolo degli ispettori umani, portando a preoccupazioni sulla disoccupazione. È fondamentale garantire che i sistemi di IA siano trasparenti e che le decisioni prese da questi algoritmi siano comprensibili e verificabili dagli esseri umani. Inoltre, la protezione dei dati sensibili raccolti durante le ispezioni deve essere una priorità, per evitare violazioni della privacy e utilizzi non autorizzati.

Correttezza nell’Applicazione dell’IA

L’applicazione corretta delle tecnologie di IA, incluse le chat di IA, richiede la supervisione umana per garantire che i risultati siano accurati e appropriati. Le chat di IA, utilizzate per il supporto tecnico e la formazione, devono fornire informazioni affidabili e aggiornate, evitando la diffusione di errori o bias (tendenza a deviare dal valore medio). L’implementazione di IA nei CND, come l’analisi automatizzata delle immagini e la rilevazione di difetti, deve essere regolata da protocolli rigorosi per assicurare la qualità e l’affidabilità dei risultati.

Sarà importante gestire al meglio i risvolti negativi come l’incombere di possibili errori dovuti a dati di bassa qualità, e rischi etici legati alla privacy e alla trasparenza delle decisioni algoritmiche.

Tipologie di Applicazioni dell’IA nei CND

Durante la WCNDT24, Conferenza Mondiale dei Controlli non Distruttivi, si è parlato molto delle possibili applicazioni della IA nei CND, alcune delle quali già attive su applicativi e strumentazioni all’avanguardia. Tra i principali utilizzi e campi di applicazione possiamo citare:

1. Analisi delle Immagini: Utilizzo di algoritmi di visione artificiale per identificare difetti in immagini radiografiche, tomografiche e termografiche.

2. Rilevamento Ultrasonico: Applicazione di modelli di IA per interpretare i dati degli ultrasuoni, migliorando la rilevazione di imperfezioni e altre anomalie strutturali.

3. Predizione della Manutenzione: Implementazione di algoritmi predittivi per stimare il ciclo di vita dei componenti e pianificare interventi di manutenzione preventiva.

In conclusione, l’intelligenza artificiale rappresenta una potente risorsa per i controlli non distruttivi, capace di migliorare significativamente l’efficienza e la precisione delle ispezioni. Tuttavia, è essenziale affrontare i limiti tecnici e le implicazioni etiche per garantire un’implementazione responsabile e sostenibile di queste tecnologie, sfruttandone i vantaggi.

Personalmente credo che gli sviluppi tecnologici vadano utilizzati e conosciuti, senza incombere nell’errore di pensare che nel tempo l’essere umano verrà completamente sostituito. In un futuro non troppo lontano ci sarà probabilmente la necessità di ottenere nuove competenze e probabilmente nasceranno nuove professioni in sostituzione a ciò che la IA sarà in grado di fare in modo migliore.