La corsa alla fabbrica intelligente si gioca anche su dettagli che, a prima vista, sembrano invisibili: il modo in cui i sistemi rilevano difetti, interpretano immagini e accelerano i processi decisionali in catena di montaggio. È in questo contesto che Neurocle, società guidata dal CEO Hong-Seok Lee, ha annunciato la versione 4.5 di Neuro-T (il software di visione con deep learning) e della sua libreria runtime Neuro-R.
Si tratta di un aggiornamento che non solo rafforza le prestazioni complessive, ma introduce strumenti che possono cambiare il modo in cui le aziende gestiscono il controllo qualità, sfruttando algoritmi sempre più autonomi e accurati.
Alla base di Neuro-T c’è la promessa di rendere il deep learning accessibile non solo a team di data scientist, ma anche a tecnici e operatori di produzione. Grazie agli algoritmi di auto-deep learning, l’utente può creare modelli ad alte prestazioni senza dover scrivere righe di codice complesse o padroneggiare framework da ricercatori.
I modelli addestrati trovano poi esecuzione su Neuro-All, la piattaforma operativa che permette di rilevare i difetti in tempo reale. In questo modo, un ciclo che un tempo richiedeva settimane – raccolta dei dati, progettazione del modello, test e deploy – viene compresso e reso più agile, con impatti diretti sulla produttività.
La novità più rilevante introdotta dalla versione 4.5 riguarda la velocità di inferenza. Nei contesti produttivi, dove ogni secondo conta, ridurre i tempi di elaborazione significa abbattere i colli di bottiglia. Secondo Neurocle, le prestazioni hanno registrato miglioramenti netti: +23% nei modelli di classificazione, +26% in quelli di segmentazione e +28% nei modelli di rilevamento oggetti.
In pratica, un difetto che prima veniva identificato in un certo intervallo di tempo oggi può essere rilevato in un quarto in meno, permettendo alle linee di produzione di reagire più rapidamente, correggere in tempo reale e ridurre lo spreco di materiali.
Un altro punto innovativo riguarda la possibilità di generare immagini virtuali dei difetti all’interno di specifiche aree di produzione. È un cambiamento importante: non si tratta più solo di riconoscere ciò che accade, ma di simulare, creare dataset sintetici che riproducono difetti potenziali, concentrandosi sulle zone dove statisticamente si verificano più problemi.
In questo modo, anche in assenza di una grande quantità di dati reali, le aziende possono allenare i modelli in maniera più mirata, riducendo il rischio che un difetto raro passi inosservato.
Accanto a questo, l’auto-etichettatura diventa più flessibile. Con la versione 4.5 è possibile scegliere se utilizzare risorse CPU o GPU per il processo. La differenza non è banale: le GPU, secondo i dati condivisi, risultano fino a 7,6 volte più veloci. Per chi deve gestire dataset composti da migliaia o decine di migliaia di immagini, questo significa una drastica riduzione dei tempi di preparazione dei dati, che resta spesso una delle fasi più onerose nei progetti di machine learning.
Questo aggiornamento conferma una verità spesso sottovalutata nel dibattito sull’intelligenza artificiale: non basta avere algoritmi sempre più sofisticati, serve anche un’infrastruttura hardware capace di supportarli e un software pensato per essere usato nel mondo reale. La scelta di ottimizzare le prestazioni di inferenza, di consentire la simulazione dei difetti e di rendere più veloce l’auto-etichettatura risponde proprio a questa logica.
La sfida è portare la potenza del deep learning fuori dai laboratori, dentro fabbriche e linee di produzione dove l’errore ha un costo immediato.