Almeno a partire dal clamore suscitato da ChatGPT alla fine del 2022, le possibilità offerte dall’intelligenza artificiale (IA) sono diventate ancora più evidenti anche per le aziende. Ciò è reso possibile dall’uso dell’IA generativa e in particolare dallo sviluppo di grandi modelli linguistici (Large Language Models – LLM) basati su una quantità quasi illimitata di dati di addestramento reperibili liberamente su internet. Gli esperti concordano tuttavia sul fatto che l’IA generativa rappresenti solo un piccolo sottoinsieme nell’universo dell’intelligenza artificiale e che in alcuni ambiti specifici la disponibilità di dati di addestramento non sia così vasta come per i testi pubblicati online. In questi settori, oltre agli LLM, anche l’apprendimento automatico supervisionato rimane un approccio importante.
I campi di applicazione sono numerosi
“Alla luce di tutto ciò”, afferma Bigvand, vesistono diversi casi d’uso nell’engineering degli impianti di produzione che potrebbero beneficiare significativamente dell’IA”. Ad esempio:
- la generazione automatica di modelli di dati e schemi tramite LLM, ovvero la creazione automatizzata del modello di dati di un componente
- la correzione automatica di modelli di dati e schemi, ovvero suggerimenti di correzione del modello di dati sulla base di token simili identificati dall’LLM
- l’analisi dei pericoli e dei rischi HAZOP (Hazard and Operability), ovvero l’identificazione di situazioni potenzialmente pericolose
- la migrazione di documenti esistenti con l’aiuto di elaborazione delle immagini e modelli ML.
L’IA può fare molto, ma servono anche esperti umani
L’IA può anche imparare a “comprendere” gli schemi. Può essere addestrata per classificare i componenti raffigurati in file PDF o PNG. AUCOTEC sfrutta questa capacità lavorando a un supporto unico per progetti volti al trasferimento della documentazione esistente nella piattaforma software incentrato sui dati Engineering Base. L’obiettivo è migrare tutti i tipi di schemi dei settori della tecnologia di processo, MSR, elettrica e idraulica generando parallelamente ai file PDF un modello di dati con hotspot per la navigazione. “Tuttavia”, osserva Bigvand, “sono ancora necessari esperti qualificati per effettuare controlli e migliorare il modello di IA. Per ogni dataset servono diversi cicli di correzione e perfezionamenti.” Ma l’addestramento dà i suoi frutti. Successivamente è infatti possibile creare in modo molto efficiente dei modelli a oggetti a partire da documentazioni di impianti risalenti a decenni fa, facilitando notevolmente le attività di manutenzione e ammodernamento. “Molte cose sono già possibili con Engineering Base per formati leggibili dalle macchine come DWG, ma l’IA darà nuova vita anche a documenti considerati ormai inutilizzabili”, afferma Bigvand.
“Dati strutturati” su larga scala
Quando i fornitori di strumenti di engineering parlano delle funzioni IA dei loro strumenti, di solito si riferiscono a una funzione di ricerca avanzata in grado di elaborare grandi quantità di testo e fornire risposte, liste o componenti rilevanti. Noi di AUCOTEC siamo però certi che l’IA possa fare molto di più nel mondo dell’impiantistica e dell’ingegneria meccanica, a patto che siano disponibili dati ‘strutturati’ su larga scala”, afferma Bigvand. E aggiunge: “Per restare competitivi, sarà indispensabile saper sfruttare le capacità dell’IA”.
Engineering Base sembra fatto apposta per questo: aperto alle integrazioni, incentrato sui dati, interdisciplinare e, oltre a ciò, straordinariamente coerente e trasparente.