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Reti neurali: cosa sono, a cosa servono e qual è la loro storia

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Le reti neurali sono una forma avanzata di algoritmi di apprendimento automatico che si ispirano al funzionamento del cervello umano. Esse consistono in una serie di strati di “neuroni” artificiali, che vengono addestrati per riconoscere padronanza in un compito specifico, come la classificazione di immagini o la generazione di testo.

Una rete neurale è composta da tre elementi principali: l’ingresso, gli strati nascosti e l’uscita. Gli strati nascosti utilizzano una funzione di attivazione per elaborare le informazioni in ingresso e trasmetterle allo strato successivo. La funzione di attivazione decide se un neurone deve essere “attivato” o meno in base all’input ricevuto.

Le reti neurali possono essere addestrate utilizzando un gran numero di esempi di input e output desiderati, noti come dati di addestramento. Durante il processo di addestramento, i pesi e i bias dei neuroni vengono regolati in modo da minimizzare la differenza tra l’output desiderato e quello effettivo della rete.

Esistono diverse tipologie di reti neurali, tra cui le reti feedforward, le reti ricorrenti e le reti convolutional. Ognuna di queste tipologie è adatta a una specifica categoria di problemi e di dati.

Le reti neurali sono state utilizzate con successo in una vasta gamma di applicazioni, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e il gioco di scacchi. Grazie alla loro capacità di apprendere in modo autonomo e di migliorare continuamente la loro performance, le reti neurali rappresentano una delle tecnologie di apprendimento automatico più promettenti e in rapida evoluzione del momento.

Storia delle Reti Neurali

Le reti neurali hanno una lunga storia che risale agli anni ’40 del secolo scorso. I primi studi in questo campo sono stati condotti da Warren McCulloch e Walter Pitts, due neuroscienziati che hanno proposto un modello di neurone artificiale basato sul funzionamento del cervello umano. Questo modello è stato poi utilizzato come base per lo sviluppo delle prime reti neurali.

Negli anni ’50 e ’60, molti ricercatori hanno lavorato per sviluppare reti neurali più complesse e per utilizzarle in una vasta gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento delle lettere e la traduzione automatica. Tuttavia, a causa dei limiti dell’hardware di quel periodo, questi sforzi non hanno avuto successo.

Nel 1986 il ricercatore statunitense David Rumelhart, insieme ai suoi colleghi Jay McClelland e Geoffrey Hinton, hanno pubblicato un articolo che presentava un nuovo metodo di addestramento chiamato “backpropagation” che permise di addestrare reti neurali molto più complesse e profonde rispetto a quelle utilizzate in precedenza.

Nel corso degli anni ’90 e 2000, l’interesse per le reti neurali è nuovamente aumentato, soprattutto grazie all’aumento della potenza di calcolo e alla disponibilità di grandi quantità di dati. In particolare, l’utilizzo delle reti neurali profonde (Deep Learning) ha permesso di ottenere risultati significativi in una vasta gamma di applicazioni, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento delle parole e la generazione di testo.

Deep Learning, Machine Learning e Reti Neurali sono la stessa cosa?

Le reti neurali, il deep learning e il machine learning sono tutte tecnologie di apprendimento automatico, ma hanno alcune differenze importanti.

Il machine learning è un termine generale che si riferisce alla capacità di un computer di apprendere senza essere esplicitamente programmato. Esso comprende diversi algoritmi, tra cui il deep learning e le reti neurali.

Le reti neurali sono una specifica forma di algoritmi di machine learning che si ispirano al funzionamento del cervello umano. Esse consistono in una serie di strati di “neuroni” artificiali, che vengono addestrati per riconoscere padronanza in un compito specifico.

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che si concentra sull’utilizzo di reti neurali profonde (cioè con molti strati) per risolvere problemi di apprendimento automatico. Le reti neurali profonde sono in grado di elaborare grandi quantità di dati e di riconoscere padronanza in compiti complessi, come la generazione di testo o la creazione di immagini realistiche.

In sintesi si può dire che il deep learning è una sottocategoria di machine learning e le reti neurali sono una forma di deep learning.

Come strutturare una rete neurale?

Per creare una rete neurale, è necessario seguire i seguenti passi principali:

  1. Definire il problema e raccogliere i dati: prima di iniziare a costruire una rete neurale, è importante capire bene il problema che si vuole risolvere e raccogliere i dati necessari per addestrare la rete.
  2. Scegliere una architettura di rete: esistono diverse architetture di reti neurali tra cui scegliere, tra cui reti feedforward, reti ricorrenti e reti convolutional. La scelta dipende dal tipo di problema e dai dati che si hanno a disposizione.
  3. Inizializzare i pesi: i pesi sono i parametri che controllano l’elaborazione delle informazioni all’interno della rete neurale. Essi vengono inizializzati in modo casuale prima di iniziare il processo di addestramento.
  4. Addestrare la rete: una volta inizializzati i pesi, la rete viene addestrata utilizzando i dati di addestramento. Il processo di addestramento consiste nell’utilizzare i dati di addestramento per regolare i pesi in modo che l’output della rete sia il più vicino possibile a quello desiderato.
  5. Testare la rete: una volta addestrata, la rete viene testata utilizzando i dati di test per verificare la sua accuratezza.

Una rete neurale è strutturata in strati di neuroni, che sono organizzati in modo gerarchico, ciascuno dei quali elabora le informazioni in ingresso e le trasmette allo strato successivo. La rete ha un ingresso e un’uscita, e gli strati nascosti utilizzano una funzione di attivazione per decidere se un neurone deve essere “attivato” o meno in base all’input ricevuto.

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Google Pixel 8: confermata la compatibilità con Gemini Nano

Tempo di lettura: 2 minuti. Google annuncia un piano di aggiornamenti di 7 anni per la serie Pixel e conferma la compatibilità con Gemini Nano per Pixel 8

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Google Pixel 8 pro
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Google ha recentemente annunciato una serie di iniziative importanti che rafforzano il suo impegno verso gli utenti della serie Pixel, rivelando un piano di aggiornamenti software esteso a sette anni e confermando la compatibilità del Pixel 8 con il modello AI Gemini Nano, nonostante le precedenti affermazioni sulle limitazioni hardware.

Svolta per Pixel 8: Gemini Nano

Gemini Nano, il modello di intelligenza artificiale più efficiente di Google progettato per esperienze on-device, sarà ora disponibile in anteprima per gli sviluppatori sul Pixel 8. Questo modello LLM (Large Language Model) permetterà funzionalità avanzate come la creazione automatica di riepiloghi in Recorder e risposte intelligenti migliorare su Gboard, arricchendo l’esperienza utente con risposte più rapide e contestualmente rilevanti.

Pixel 8 Pro: passo avanti

Mentre il Pixel 8 riceverà il supporto di Gemini Nano in versione anteprima sviluppatori, il Pixel 8 Pro beneficerà di una compatibilità più ampia, grazie alla maggiore capacità di RAM (12 GB contro gli 8 GB del Pixel 8). Questo consentirà al Pixel 8 Pro di estendere le funzionalità di risposta intelligente a un’ampia gamma di app di messaggistica, come WhatsApp, Line e KakaoTalk.

Strategia di aggiornamento di 7 Anni

Nel podcast “Made by Google“, è stata discussa la strategia di Google di fornire supporto software per i dispositivi Pixel per ben sette anni. Questo impegno è reso possibile attraverso una stretta collaborazione con fornitori di componenti, partner e il team di sviluppo Android, garantendo aggiornamenti trimestrali affidabili e coerenti attraverso programmi beta tutto l’anno.

Oltre le limitazioni di RAM

L’implementazione di Gemini Nano su Pixel 8, Guarda le offerte su Amazon, ha presentato sfide legate alla limitata capacità di RAM, essendo i modelli LLM notoriamente esigenti in termini di memoria. Google ha ottimizzato Gemini Nano per i dispositivi con 8 GB di RAM attraverso un’intensa fase di test, adottando strategie simili a quelle di altri produttori come Samsung con il Galaxy S24.

Il futuro dell’AI On-Device e il supporto a Lungo Termine

L’annuncio di Google segna un progresso significativo nello sviluppo dell’AI on-device, offrendo applicazioni orientate alla privacy e accessibili offline. L’impegno di Google nel fornire aggiornamenti software estesi rassicura gli utenti sulla longevità e la sicurezza dei loro dispositivi. Il prossimo Pixel Feature Drop, previsto per giugno 2024 con Android 14 QPR3, promette di essere un importante traguardo non solo per gli utenti di Pixel 8 ma anche per gli sviluppatori interessati a integrare funzionalità AI on-device nelle loro applicazioni.

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Motorola Edge 50 Ultra: dettagli rivelati su specifiche e design

Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri le ultime novità sul Motorola Edge 50 Ultra, inclusi chipset Snapdragon 8s Gen 3, fotocamera periscopica avanzata e design elegante.

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Motorola Edge 50 Ultra
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La serie Motorola Edge sta per accogliere un nuovo membro di punta: l’Edge 50 Ultra. Questo dispositivo si preannuncia come una vera innovazione nel campo della fotografia mobile, grazie alla presenza di un setup fotografico che include una telecamera periscopica, promettendo ingrandimenti ottici senza precedenti.

Chipset e UI

Sotto il cofano delle specifiche, l’Edge 50 Ultra sarà alimentato dal chipset Snapdragon 8s Gen 3 di Qualcomm, garantendo prestazioni di alto livello. Inoltre, il dispositivo debutterà con la nuova interfaccia utente Hello UI, basata su Android 14, assicurando agli utenti tre anni di aggiornamenti del sistema operativo.

Configurazione fotografica avanzata

La configurazione fotografica dell’Edge 50 Ultra comprende tre sensori da 50MP, tra cui un obiettivo ultra-wide da 12mm e un obiettivo periscopico da 72mm, che probabilmente sarà pubblicizzato come capace di offrire uno zoom ottico 3x. L’aggiunta di autofocus laser e un flash a LED multiplo completa il setup, rendendo questo smartphone uno strumento potente per gli appassionati di fotografia.

Design e colori

L’Edge 50 Ultra sfoggia un design con lati curvi e sarà disponibile in tre colorazioni: beige chiaro, nero e Peach Fuzz. Il modello nero sembra adottare una finitura in finta pelle, mentre la versione beige chiaro presenta una finitura continua che si estende senza soluzione di continuità fino all’isola della fotocamera, creando un aspetto coeso e raffinato.

Data di lancio e prezzo

Sebbene non sia stata ancora confermata ufficialmente, si ipotizza che la serie Motorola Edge 50, inclusa l’Ultra, potrebbe essere presentata il 3 aprile, in linea con le date mostrate sui render. Il prezzo previsto per l’Edge 50 Ultra è di circa $999, posizionandolo come una proposta premium nel segmento degli smartphone.

Dalle prime specifiche emerse, Motorola Edge 50 Ultra sembra pronto a stabilire nuovi standard nel settore, combinando tecnologia fotografica avanzata, prestazioni eccezionali e un design distintivo. Gli appassionati di tecnologia attendono con impazienza ulteriori dettagli che verranno rivelati nel prossimo evento di lancio.

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Xiaomi 14 Pro svela nuovi colori ed il 5.5G del sbarca sulla versione Ultra

Tempo di lettura: 2 minuti. Xiaomi lancia nuovi colori per la serie 14 Pro e introduce la tecnologia 5.5G con il 14 Ultra, stabilendo nuovi standard in design e connettività.

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Xiaomi 14 pro
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Nel panorama tecnologico in continua evoluzione, Xiaomi si distingue nuovamente con due significative novità che riguardano la serie 14 Pro e le prestazioni di rete del 14 Ultra, ponendosi all’avanguardia sia in termini di colori che di connettività 5.5g.

Estetica rinnovata per la Serie 14 Pro

La serie Xiaomi 14 Pro si arricchisce con l’introduzione di tre nuovi colori esclusivi: Gray, Meteor Blue e Lava Orange. Queste aggiunte, ispirate all’estetica dell’auto elettrica Xiaomi SU7, conferiscono ai dispositivi un aspetto distintivo e raffinato. La scelta di colori, unita a materiali di qualità come il telaio metallico lucido e il pannello posteriore in vetro, riflette l’impegno di Xiaomi nel combinare prestazioni di alto livello con uno stile impeccabile.

Rivoluzione della connettività con il 5.5G

Xiaomi 14 Ultra rappresenta un punto di svolta nell’esperienza di rete mobile, grazie all’introduzione della tecnologia 5.5G in collaborazione con China Mobile. Questo avanzamento, noto come 5G-A, promette un salto qualitativo rispetto alla generazione precedente, con il 14 Ultra che ha già dimostrato velocità di downlink superiori ai 5Gbps. Questo non solo migliora l’esperienza utente in termini di velocità di download e upload, ma apre anche nuove possibilità per applicazioni future che richiedono una larghezza di banda elevata e una bassa latenza. Guarda l’offerta su Amazon

Approfondimento: futuro della Connettività e del Design

La strategia di Xiaomi, che unisce innovazioni estetiche a progressi tecnologici, sottolinea l’importanza di un approccio olistico allo sviluppo di dispositivi. Mentre i nuovi colori della serie Xiaomi 14 Pro rispecchiano una tendenza verso personalizzazioni sempre più espressive e legate allo stile di vita degli utenti, le prestazioni rivoluzionarie del 14 Ultra con la rete 5.5G anticipano una nuova era di connettività mobile. In questo contesto, Xiaomi non si limita a soddisfare le esigenze attuali dei consumatori, ma si proietta verso il futuro, preparando il terreno per le innovazioni che definiranno la prossima decade tecnologica.

Con queste ultime mosse, Xiaomi non solo rafforza la sua posizione nel mercato globale degli smartphone, ma continua a plasmare le aspettative degli utenti, offrendo un mix vincente di estetica sofisticata e tecnologia all’avanguardia.

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