Sta tutto nella differenza che passa tra guardare e vedere. Posso gettare il mio sguardo su una stanza e non accorgermi di particolari che altri potrebbero notare. E ciò, semplicemente, perché la mia mente non li ha messi a fuoco e di conseguenza, letteralmente, io non li ho visti. Ecco, ora prendete una telecamera. Cosa vede una telecamera? Niente. Inquadra tutto quel che è nel suo campo visivo, ma non “cattura” nulla in particolare. Ecco, la sfida della Visione Artificiale sta nel donare la vista anche alle macchine. Principi di incendio, persone in difficoltà, situazioni di rischio, tentativi di furto o, per cambiare registro, bambini interessati a un giocattolo piuttosto che a un altro, ecco tutte queste cose non solo possono essere registrate da un occhio digitale, ma grazie a sofisticati software di intelligenza artificiale possono anche essere notate dalle macchine e opportunamente segnalate a un’intelligenza (in questo caso) umana. A dimostrare che si tratta di una frontiera tutt’altro che remota sono stati giovedì 30 luglio i giovani allievi del corso di Modelli e Sistemi per la Visione Artificiale dell’Università di Salerno protagonisti della “Drone Vision Cup” 2015. Otto squadre di studenti del corso guidato da Mario Vento si sono sfidati su un problema complesso di visione artificiale, utilizzando un drone munito di telecamera. I ragazzi hanno hanno lavorato su un software che è stato messo alla prova in un modo molto semplice. La gara, infatti, è consistita nel far riconoscere all’occhio del drone una serie di oggetti di forme e dimensioni differenti inquadrati durante il volo. A fare da campo di gioco la “Piazza della Scienza e della Tecnica” del Campus (l’area sovrastante il parcheggio coperto della Facoltà di Ingegneria), dove i sistemi realizzati dagli otto team si sono sfidati in una serie di tre manche. Nell’insolita veste di giudici di gara, Vento e il collega Gennaro Percannella hanno distribuito una serie di marker (simboli stampati su cartoncini) da far identificare alla telecamera. “È un nuovo modo di fare didattica avanzata – spiega Vento – usciamo dalle aule per entrare nei contesti in cui bisogna realizzare sistemi e applicazioni realmente funzionanti”. La squadra uscita vittoriosa dalla competizione è Mexican Hat, composta dagli studenti: Antonio Salvati, Paolo Gambardella, Daniele Santorelli, Salvatore Sessa. Supportata dal Laboratorio di Macchine Intelligenti per il riconoscimento di Video, Immagini e Audio (Mivia) la gara è stata sponsorizzata da A.I. Tech, società spinoff dell’Università di Salerno specializzata in progettazione e sviluppo di sistemi di audio e video analisi. A fondare A.I. Tech è stato proprio Vento nel 2010 insieme ad alcuni colleghi del Mivia Lab, da oltre 20 anni impegnato nella sperimentazione di settore a livello internazionale. E forse la più eloquente testimonianza delle potenzialità della Visione Artificiale sono proprio i prodotti sfornati dallo spin off salernitano. Eccone un assaggio: sorveglianza intelligente attraverso il rilevamento di eventi anomali, per esempio urla, spari, intrusioni, permanenza prolungata o affollamento di individui in ambienti chiusi o in aree sensibili; soluzioni di business intelligence, ovvero prodotti in grado di raccogliere dati e realizzare elaborazioni statistiche, per esempio, sul flusso di clienti di un centro commerciale nonché sul loro comportamento di acquisto. “Se la telecamere riconoscono la presenza di un bambino nei pressi di un negozio – osserva Vento – il software può far partire una particolare pubblicità o dare un’informazione utile per quel tipo di target”. E ancora strumenti per l’analisi del traffico, come il conteggio e la classificazione di veicoli, il rilevamento di code e l’identificazione di comportamenti di guida anomali. Tra i clienti di A.I. Tech c’è la Samsung, il che dimostra una volta di più che quando le eccellenze della ricerca campana raccolgono la sfida del mercato sono competitive ai più alti livelli.
