Preparati per la trasformazione autonoma

L’autonomia diffusa è il passo successivo alla trasformazione digitale e alla produzione avanzata. Brian Evergreen, Global Head of Autonomous AI Co-Innovation presso Microsoft Research, studia la trasformazione autonoma. Lo descrive come l’evoluzione del lavoro e del rapporto tra uomo e macchina.

Evergreen presenterà il keynote, “Clearing the Digital Fog: The First Step of Autonomous Transformation”, all’IME West di Anaheim l’8 febbraio.

Abbiamo incontrato Evergreen per chiedere ulteriori chiarimenti sulla trasformazione autonoma.

Immagine gentilmente concessa da InformaBrian.jpg

Novità sul design: Quando usi il termine trasformazione autonoma, sembra che tu stia usando il termine per descrivere un concetto che va oltre i veicoli autonomi. Includete la produzione autonoma? Altri settori?

Brian Evergreen: Sì. Quando uso il termine Trasformazione Autonoma, mi riferisco alla prossima era di trasformazione che racchiude molto di più dei veicoli, anche se i veicoli hanno ricevuto la maggior attenzione da parte dei media quando si tratta di autonomia. Mi riferisco all’evoluzione del lavoro e al rapporto tra uomo e macchina. Nella rivoluzione industriale, tutto il lavoro fisico è stato scomposto nel suo elemento di lavoro più basilare e qualsiasi elemento di lavoro che poteva essere meccanizzato era meccanizzato, e il resto è stato dato agli umani in una mossa che trattava gli umani come macchine, disumanizzando di fatto il lavoro.

Nel corso del secolo successivo, nuove macchine sono state continuamente sviluppate con l’obiettivo di meccanizzare sempre più compiti. L’era della trasformazione digitale negli ultimi trent’anni ha trasformato la nostra società e la natura del lavoro da analogico a digitale, ove possibile, con l’implicazione principale che potrebbe essere svolto più lavoro dallo stesso numero di esseri umani.

Ora, con l’ultima ondata di progressi tecnologici, stiamo iniziando a vedere dietro l’angolo della trasformazione digitale verso l’era della trasformazione autonoma, che ha il potenziale per ridimensionare correttamente l’equazione tra uomo e macchina sul posto di lavoro e liberarsi da le minuzie locali della rivoluzione industriale (industria x.0), motivo per cui lo slogan del mio libro (“Trasformazione autonoma”) è, intenzionalmente controintuitivamente, “creare un futuro più umano nell’era dell’intelligenza artificiale”.

DN: Quali sono gli aspetti dell’autonomia che vanno oltre l’automazione o la trasformazione digitale?

Brian Evergreen: Rispondo alla tua domanda con un esempio. Se volessi programmare una macchina per creare automaticamente un prodotto, l’automazione starebbe programmando quel sistema per seguire automaticamente una serie di passaggi. “Quando si avverte il peso sul nastro trasportatore, portare il braccio n. 1 alle coordinate x e y, ecc.”

La trasformazione digitale aggiunge sensori, migra i dati sulle prestazioni dell’automazione nel regno digitale, dove possono essere analizzati per comprendere le prestazioni storiche e le interfacce uomo-macchina possono fornire approfondimenti e consigli più ricchi agli operatori delle macchine. I progetti dei prodotti possono essere analizzati rispetto ai dati di un gemello digitale della fabbrica per capire se i macchinari esistenti possono produrre quel nuovo prodotto al giusto livello di qualità e rendimento.

Questi sono solo un paio di esempi. L’autonomia estende le capacità della macchina oltre ciò che può essere esplicitamente programmato. Quindi, se il peso viene avvertito sul nastro trasportatore, invece di portare il braccio a coordinate precedentemente codificate, che potrebbero non allinearsi con l’oggetto che dovrebbe essere prelevato dalla macchina a causa di un errore nel sistema che non essere contabilizzato da un sistema automatizzato, l’autonomia fornisce alla macchina la capacità di apprendere l’abilità di identificare dove si trova l’oggetto sul nastro trasportatore e di far oscillare dinamicamente il braccio alle coordinate appropriate.

Ciò estende enormemente le capacità dei sistemi riducendo allo stesso tempo lo sforzo complessivo, poiché gli ingegneri trascorrevano mesi a calibrare e programmare esplicitamente macchine che ora possono apprendere autonomamente le competenze per tentativi ed errori. In termini di estensione oltre la trasformazione digitale, la trasformazione autonoma ha due fili chiave intrecciati: i punti di svolta combinati delle tecnologie che vanno oltre la transizione dall’analogico al digitale e verso la transizione dal digitale all’autonomia, e il fatto che la trasformazione digitale ha raggiunto i confini naturali e limitazioni di ciò che potrebbe essere convertito da analogico a digitale. La trasformazione autonoma è diversa, in quanto vi è un corpus significativo di elementi di lavoro che non potrebbero mai essere resi digitali, ma possono essere resi autonomi.

DN: Quali sono alcune delle “tecnologie adiacenti” che compongono la trasformazione autonoma? Immagino che includerebbero l’intelligenza artificiale, ma includeranno anche la tecnologia dei sensori? Big dati? IoT?

Brian Evergreen: Le tecnologie che compongono l’Autonomous Transformation sono: Intelligenza Artificiale, Internet of Things, Digital Twins/Simulations, Robotics e Mixed Reality.

DN: Potresti tracciare un quadro rapido dei vantaggi della trasformazione autonoma?

Brian Evergreen: Il nostro mondo sta affrontando alcune delle più grandi sfide esistenziali e sociali della storia. Le nostre organizzazioni, che sono probabilmente nella posizione migliore per affrontare queste sfide e creare un futuro migliore, sono costituite da sistemi inospitali per iniziative di bene sociale o per creare più lavoro umano.

Stiamo migliorando in modo incrementale e costruendo sui sistemi creati durante la rivoluzione industriale con una sovrapposizione di capacità digitali. La trasformazione autonoma rappresenta un’opportunità, perché le tecnologie che comprendono la trasformazione autonoma richiedono che costruiamo nuovi sistemi per sfruttarne il potenziale, per reimmaginare i nostri sistemi e creare un futuro migliore e più umano progettando le nostre organizzazioni per creare un bene redditizio composto da più lavoro umano.

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