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AI Governance

Governance degli agenti AI, verificabilità e conformità dei sistemi autonomi.

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Render ravvicinato del package del chip Apple M1: il die di calcolo quadrato al centro e i due moduli di memoria DRAM affiancati sullo stesso package, su sfondo neutro.

La memoria unificata di Apple M1 e il machine learning locale

10 novembre 2020

Il SoC Apple M1 (10 novembre 2020) tiene CPU, GPU e Neural Engine sulla stessa memoria, senza copie tra spazi separati. Note tecniche sull'architettura e su cosa cambia quando si decide dove far girare un addestramento.

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Telecamera industriale di machine vision IDS uEye con connessione USB, vista ravvicinata del corpo macchina e dell'attacco obiettivo.

Classificatori supervisionati per il controllo qualità in linea

1 giugno 2014

Su una linea di produzione che usa il machine learning per scovare i difetti, il risultato dipende più dalle etichette e dalla stabilità ottica che dall'algoritmo. Note tecniche su feature, modelli e vincoli operativi.

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Diagramma di overfitting: due gruppi di punti colorati separati da una linea molto frastagliata che li divide alla perfezione, accanto a un confine piu liscio; mostra un modello che si adatta troppo ai dati di addestramento.

Mettere un modello di machine learning in produzione

1 marzo 2012

Addestrare un classificatore è la parte facile. Tenerlo in esercizio — serializzazione, deriva dei dati, riaddestramento, responsabilità sulle decisioni — è il conto che si paga ogni giorno.

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Il Padiglione Italia all'Expo 2010 di Shanghai di notte, con l'ampia facciata in vetro illuminata dall'interno e alcuni visitatori in primo piano.

Misurare l'aria da un veicolo in movimento

1 giugno 2010

Montare i sensori di qualità dell'aria su un veicolo produce dati che la normativa sulle stazioni fisse non sa interpretare. Note tecniche sulla tracciabilità della misura, a partire dal sistema RIPEG.

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Logo del progetto A.K.I.R.A. — Artificial Knowledge Interface for Reasoning Applications.

Schemi che competono per il tempo di CPU: l'architettura di un runtime ad agenti cognitivi

1 marzo 2006

Come un'architettura cognitiva schema-based diventa un problema di concorrenza: thread paralleli, energia di attivazione e allocazione delle risorse fra unità che competono, dalla lezione del Pandemonium di Selfridge alle implementazioni in C++.

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