DEEP LEARNING

Il Deep Learning é un particolare approccio al training delle reti neurali.

Why Deep Learning?

Le reti neurali sono capaci di prendere delle decisioni in completa autonomia, basandosi sugli input del sistema, che comprendono anche le variabili d'errore. 
Grazie a quest' ultime, i sistemi basati su reti neurali riescono a migliorarsi col passare delle iterazioni. Non é previsto alcun intervento umano.

Deep Learning Approach

Il Deep Learning é il prossimo futuro:

Deep Learning.

ROBOTICA ED ETICA.

Puó la tecnologia essere utilizzata eticamente?
É questa la domanda che ha portato a profetizzare quelle che sono state definite le tre leggi della ROBOTICA. Quest' ultime non trovano, per il momento, alcuna applicazione perché i robot non sono ancora dotati di coscienza.
Isaac Asimov, il teorizzatore delle tre leggi, di fatti fu mosso dal presupposto che sarebbero esistiti robot positronici in grado di seguire comandi dagli esseri umani e con la sicurezza che queste macchine non potessero nuocere ad alcun essere umano.
Asimov, romanziere del Novecento, inizió a scrivere di robot nel 1939, fu il primo ad utilizzare la parola robotica in un racconto sulla rivista americana Astounding Science Fiction.
I robot da prima teorizzazione sono, quindi, automi, meccanismi costruiti per simulare un essere umano o un animale.
Le leggi della ROBOETICA, L' ETICA DELLA ROBOTICA, vogliono esplicitare che i robot non sono una minaccia:

Prima Legge: “Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che a causa del proprio mancato intervento un essere umano riceva danno”.

Seconda legge: “Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani purché tali ordini non contravvengano alla prima legge”.

Terza legge: “Un robot deve proteggere la propria esistenza purché questo non contrasti con la prima e la seconda legge”.

Le leggi suddette anticipano non solo il fatto che i robot umanoidi avranno coscienza ma sono anche preludio a dubbi sorti nell' interazione essere umano-macchina in tema di DEEP LEARNING e collaborazione lavorativa essere umano-macchina.

Intelligenza artificiale

Segue in video l'esplicitazione delle tre leggi, tratto dal film l' uomo bicentenario:

COMPORTAMENTO MECCANICO DEI MATERIALI.

Descrizione del diagramma sforzo-deformazione:
Applichiamo un carico ad un solido, quest' ultimo, se non è fragile e superato lo sforzo critico, subirà una deformazione che rimane quando si annulla lo sforzo applicato. Si parla, quindi, di deformazione plastica.
Il diagramma è costituito da un tratto elastico e da uno plastico.
Una volta rimosso il carico, il solido recupera la componente elastica della deformazione. Resterà, però, una parte della deformazione che è permanente.
Nel campo plastico non è più valida la legge di Hooke.
Il punto dove la pendenza della curva cambia rispetto al tratto relativo alla fase elastica è definito carico di snervamento. Convenzionalmente considero il punto ნy del carico di snervamento corrispondente ad una deformazione permanente pari al 0,2%.
Le bande di deformazione che si formano allo snervamento sono dette bande di Lüders.

Curva sforzo-deformazione.

Si è nella fase elastica quando, rimosso il carico, il materiale ritorna alle dimensioni iniziali.

Tutti i materiali, allo stato solido, presentano un campo di deformazioni entro il quale hanno un comportamento elastico lineare descritto dalla legge di Hooke.

          Legge di Hooke: ნ = E ε ove E è il cosiddetto MODULO DI YOUNG.

In tabella seguono i diversi valori del Modulo di Young a seconda del materiale scelto:

LEGGE DI HOOKE- MECCANICA DEI MATERIALI

Legge di Hooke

La legge di Hooke é una formulazione rappresentativa del comportamento dei materiali elastici.
Si tratta di una relazione di diretta proporzionalità fra l' allungamento e la forza applicata al corpo. La costante k varia da materiale a materiale ed é definita costante elastica.

Proporzionalità diretta fra allungamento e forza applicata.

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I ROBOT E IL FUTURO DELLA TECNOLOGIA.

Animazione assemblaggio robot.

Come migliorare il Design per migliorare le capacità dei robot.