Un team di scienziati australiani ha recentemente annunciato l’intenzione di utilizzare la stampa 3D e la realtà virtuale (VR) per riportare in vita un dinosauro. No, non sarà vivo, ma renderà l’idea. Il team 3D stamperà una versione tattile della creatura, mentre l’esperienza VR farà sentire vivo il modello ai visitatori.
Sempre recentemente, una startup chiamata Virtualitics ha lanciato uno strumento che combina la VR con l’Intelligenza Artificiale (AI) per aiutare le persone a visualizzare e ad intuire cosa si nasconde nei Big Data più complessi. Secondo l’amministratore delegato della compagnia, Michael Amori, la soluzione aiuta gli utenti, “… a visualizzare fino a 10 dimensioni in VR/AR, tutto tramite un « ufficio virtuale » in comune e che consente anche agli utenti inesperti di individuare modelli nei dati che possano fornire alle aziende un vantaggio competitivo “.
Altre notizie ci parlano di una startup inglese che ha sviluppato un sistema capace di fissare gli ugelli di stampa 3D mediante bracci robotici ed è programmato per stampare grandi strutture. Per accelerare il processo, il team ha impiegato AI per analizzare gli oggetti com’erano durante la fase di stampa. Questo ha permesso al sistema di rilevare i difetti e compensarli in fasi successive, riducendo della metà il tempo di costruzione.
AI, VR e la stampa 3D sono tra gli argomenti più caldi della tecnologia di oggi. Possono occupare posizioni diverse sulla famosa curva “hype cycle” di Gartner, ma tutti e tre stanno ricevendo investimenti importanti ed una significativa copertura da parte dei media.
Piattaforma « Enabler »
Ci sono un sacco di ragioni per vedere le prospettive di crescita al rialzo. Gli esperti ci raccontano di una crescita significativa in tutte e tre le aree. AI dovrebbe essere un’industria da 16 miliardi di dollari (USD) entro il 2022, il mercato dell’Augmented Reality AR/ Virtual Reality VR potrebbe raggiungere i 162 miliardi di dollari entro la stessa scadenza. Il mercato della stampa 3D potrebbe, secondo gli analisti, raggiungere un valore di 30 miliardi di dollari.
I numeri di cui sopra sono abbastanza impressionanti, se considerati in modo indipendente; ma per quanto riguarda l’impatto economico su altri mercati? Ciascuno dei tre potrebbe diventare una “piattaforma Enabler” – assistere altri modelli di business, fornendo loro le capacità che essi non possiedono oggi. Ad esempio, i call center ed i servizi di customer care rappresentano un mercato da più di 8 miliardi di dollari. Il settore occupa più di 3 milioni di lavoratori solo negli Stati Uniti, nelle Filippine ed in India. La forza lavoro costituisce oltre il 70 per cento del costo medio dei call center.
Motori di ricerca, alimentati da AI, sembrano pronti ad eliminare una parte enorme di questo costo. Se da una parte questo processo eliminerebbe milioni di posti di lavoro, dall’altra sarebbe un vantaggio per i fornitori di tecnologia, dando loro una quota molto maggiore della torta. Non meraviglia, quindi, che gli investitori siano così eccitati.
Ma cosa potrebbe succedere se tutti e tre convergessero diventando una piattaforma di sviluppo nello stesso mercato e nello stesso momento?
Inquadriamo il Problema
Si consideri per un istante il settore dei prodotti di consumo. E ‘un mercato da 2 trilioni di dollari. Se AI fosse usata per concepire e migliorare i prodotti, la VR utilizzata per promuovere la partecipazione dell’utente e migliorarne l’esperienza, e la stampa 3D venisse impiegata per la fabbricazione dei prodotti che ne derivano, che tipo di impatto potrebbe avere questa azione congiunta?
È comune sentire la gente dire cose come: “il prodotto è così semplice. Perché non ci ho pensato prima io?”
Anche se può sembrare facile, il percorso dall’idea alla realizzazione è in genere molto più complesso. In realtà, la maggior parte della aziende segue un processo formale di sviluppo per arrivare dal concept al prodotto vendibile.
Ogni passo richiede una dose significativa di lavoro e di capitale. AI, VR e Stampa 3D potrebbero essere combinati per ottimizzare al meglio le prestazioni del prodotto e migliorare la velocità di accesso al mercato, riducendo al tempo stesso i costi complessivi di ricerca e sviluppo?
Ricordate la profonda riflessione di Douglas Adams in « Hitchhiker’s Guide to the Galaxy »? Dopo 7,5 milioni di anni di lavoro per ottenere la risposta alla “questione ultima della vita, l’universo e tutto”, il risultato fu “42.” Peccato che nessuno si ricordasse più quale fosse la domanda, dopo tutto quel tempo, e così fu necessario costruire un altro computer (la Terra ) per avere la risposta a quell’ultima domanda.
Uno dei grandi vantaggi di AI risiede nella sua capacità di analizzare e trovare idee in grandi insiemi di dati. Anzi, più dati ci sono e migliore è il risultato finale. Ma per raggiungere il risultato desiderato, il problema deve essere definito correttamente. Si stima che solo un’idea su 1.500 diventi un prodotto reale. Meno del due per cento quelli che effettivamente riescono ad avere successo. Il rapporto Costo/Opportunità gioca un ruolo enorme nella scelta dei prodotti che alla fine raggiungono il mercato. Il rischio è un altro fattore importante. Se hai individuato un problema che in realtà non esiste, probabilmente il prodotto fallirà.
Se da una parte AI non è abbastanza matura (ancora) per identificare i problemi per conto proprio; può svolgere, però, un ruolo significativo nella ricerca. Grazie a Internet, c’è una quantità incalcolabile di dati a portata di mano. Immaginate cosa si potrebbe imparare, per esempio, dai milioni di ricerche condotte su Amazon ogni mese. Anche se il sito contiene più di mezzo miliardo di prodotti, ci sono molti casi in cui i clienti non riescono a trovare ciò che stanno cercando. A volte perché il prodotto semplicemente non esiste.
Un altro modo per identificare il problema è quello di parlare con aspiranti utenti. Può essere difficile, però, in quanto i consumatori spesso hanno difficoltà a definire bene le loro esigenze.
Le domande devono saper esporre la situazione, i problemi e le loro implicazioni. Solo allora qualcosa che è intrinseco può essere evidenziato. I « bot » gestiti da AI sono già diventati abili a porre domande complesse e multi-livello. Non è ipotizzabile che possano essere utilizzati anche per aiutare nella fase di ricerca del prodotto?
Progettazione, prototipazione, produzione e distribuzione
In una certa misura, VR e la stampa 3D vengono già impiegati per comprimere questa fase del ciclo di vita. Disegni CAD possono essere importati in software VR, consentendo agli utenti di sperimentare prototipi digitali. Una volta disponibile il rendering possono anche essere stampati in 3D, offrendo un’ulteriore ottimizzazione. Ma parte della sfida comporta la creazione di interfacce migliori per la VR. Mentre piattaforme come Oculus Rift, HTC Vive e Playstation VR ci permettono di vedere i prodotti in un ambiente virtuale, la percezione da altri sensi è in ritardo.
Periferiche migliori sono necessarie per rendere all’utente il tatto, il gusto, il suono e l’odore. Una volta sul mercato, potrebbero portare ad un lungo cammino verso il miglioramento della esperienza virtuale. Questa è una delle grandi aree in cui la tecnologia può “mangiarsi la coda”.
L’utilizzo della VR per sviluppare periferiche per la VR stessa potrebbe porre le basi per lo sviluppo di altri tipi di prodotti. In quanto digitale, il processo potrebbe generare automaticamente i dati che possono essere consumati da AI, migliorando ulteriormente la qualità dei prodotti e la velocità con cui vanno sul mercato. In una certa misura, l’uomo è limitato dalla sua esperienza. Se si assume che il prodotto finale debba essere realizzato in un certo modo, si progetta intorno a questi parametri. La stampa 3D rimuove molti degli ostacoli. Essa consente ai progettisti di utilizzare nuove strutture e geometrie, permettendo loro di fabbricare prodotti in lotti più piccoli, e permettendone anche una migliore personalizzazione.
Ma perché pensare in questo modo, se, alla fine, si sta ancora andando alla produzione di massa? Se la stampa 3D intende davvero sfidare il settore manifatturiero tradizionale, la qualità deve migliorare, le macchine devono produrre più velocemente, devono essere più affidabili ed il prodotto finale deve costare meno. C’è ragione di credere che a un certo punto, che sia richiesto o meno, l’AI possa iniziare ad aggrapparsi a questa grande ed imminente prospettiva?
Forse la più grande opportunità risiede nella catena di fornitura. La produzione di massa, l’imballaggio, il trasporto e l’inventario sono tutti elementi (ridondanti) che aggiungono un costo significativo ai prodotti che consumiamo. Immergendoci nella VR, la necessità di alcuni di questi prodotti fisici potrebbe scomparire.
Libri, film e musica sono già tutti in digitale. È inconcepibile che altri prodotti fisici possano diventarlo?
Quelli che rimangono potrebbero beneficiare di una supply chain più intelligente. Invece di essere fabbricati in una località e poi spediti in tutto il mondo, i prodotti potrebbero essere fatti dove e quando sono necessari. Si potrebbe sostenere che l’AI in realtà non è necessaria per creare una rete distribuita di centri di produzione digitale. I governi e le istituzioni accademiche potrebbero farlo anche subito. Le imprese private sono già al lavoro per realizzarlo.
Considerate UPS, per un momento. Hanno già stampanti 3D in quasi 100 dei loro negozi. Hanno anche collaborato con una start-up per sviluppare un centro di produzione all’interno del loro hub di Louisville, Kentucky. Probabilmente, però, la loro mossa migliore è stata la collaborazione con SAP per gestire il tutto. Ora stanno aprendo ad altre società con l’obiettivo di “stabilire e promuovere la stampa 3D e la produzione on-demand come parte integrante del paesaggio di produzione digitale.”
AI potrebbe imparare dalla grande quantità di dati contenuti nella più grande piattaforma mondiale di ottimizzazione delle risorse aziendali? Scommettiamo. E in quale momento si potrebbe passare dal ruolo di utente a quello di amministratore?
Cognitiva con una grande C
Per quanto le capacità cognitive stiano avanzando rapidamente, il machine learning è ancora nella prima infanzia. Alcuni credono che, per raggiungere veramente il suo potenziale, AI debba passare a quello che IBM chiama, “cognitivo con un Big C.” A quel punto, AI potrebbe andare oltre la ricerca e l’intuizione. Inizierebbe a prendere decisioni. Nel contesto della sicurezza informatica, ad esempio, questo potrebbe consentire processi di auto-guarigione in un sistema in cui AI non solo rileva una minaccia, ma sa anche come riparare se stesso.
C’è ragione di credere che l’AI potrebbe andare oltre il software e cominciare a risolvere i propri problemi di hardware? Se AI riconosce che una tecnologia di fabbricazione digitale offre alcuni vantaggi, ma l’hardware non è disponibile, potrebbe costruirlo da sola? Potrebbe avere gli strumenti per farlo? Considerate le nuove stampanti 3D HP multi-Jet Fusion 3D. Più di 60 parti in plastica della macchina sono state stampate in 3D. HP non l’ha fatta per metterla in vetrina. L’ha fatto perché la stampa 3D è stato il modo più economico per produrre quelle parti in lotti più piccoli. Una volta che la stampa 3D diventa più disponibile e connessa, AI potrebbe usarla per fare tutto ciò che è necessario, comprese stampanti 3D più avanzate. Naturalmente tutto questo evoca alcuni scenari spaventosi.
« Se AI migra verso il processo decisionale, possiamo credere che curerà i nostri interessi? Come potremo controllarla? »
7 DAYS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Un recente esperimento fa un po’ di chiarezza in proposito. Il gruppo di lavoro Deepmind IA di Google ha accoppiato due diversi programmi di intelligenza artificiale uno contro l’altro, in due scenari di sopravvivenza differenti. In uno, in cui la cooperazione è stato positiva, hanno lavorato insieme. Nel secondo, dove sono stati messi in competizione per le risorse, sono diventati ostili. Con tutte e tre le tecnologie, gli esseri umani potrebbero spendere meno tempo a lavorare e più tempo a gestire l’attività. Ma non siamo « cani da guardia » molto efficienti.
Consideriamo il recente lavoro di Ford sulla guida completamente autonoma. La guida automatica è, almeno in apparenza, così rilassante che gli ingegneri continuano ad addormentarsi durante il percorso. Forse la nostra incapacità di gestire AI è parte di ciò che preoccupa luminari come Bill Gates, Elon Musk e Stephen Hawking, spingendoli a lanciare allarmi pubblici sullo sviluppo tecnologico. L’innovazione nell’ambito della stampa 3D, di AI e della VR continuerà ad espandersi. Si stanno già combinando e fondendo in forme nuove ed interessanti. Ad un certo punto la gente potrà usare le tecnologie per risolvere grandi problemi o per sconvolgere mercati enormi. I prodotti di consumo sono uno di questi.
È improponibile che, un giorno, il risultato di questo sviluppo possa essere una rete di produzione veramente avanzata? Un sistema assistito (o gestito) dalle macchine che produca l’innovazione, il miglioramento, la produzione e la distribuzione di … cose? E a quel punto, la vera domanda sarà: « la tecnologia serve a noi oppure siamo noi a servire alla tecnologia? »
Forse presto sapremo se sarà questa la vera domanda sulla vita, l’universo e il tutto. Il tempo ce lo dirà.