Apple e IBM collaborano da tempo su varie soluzioni proposte a clienti nei settori del banking, retail, delle assicurazioni, dei servizi finanziari, delle telecomunicazioni, energia e utility, per pubbliche amministrazioni e compagnie aeree. Le due aziende hanno ora annunciato una espansione della loro collaborazione, con strumenti che permettono agli sviluppatori di combinare Watson, la tecnologia di machine learning di IBM, con la tecnologia Core ML di Apple.
La tecnologia di apprendimento automatico di Watson può essere sfruttata per “addestrare” un modello di riferimento per iOS. Una azienda può ad esempio elaborare un modello per il campo dell’assistenza consentendo di puntare la fotocamera di iPhone verso un macchinario, identificarlo e consentire a quel punto di ordinare le parti di ricambio. Il meccanismo di addestramento e riconoscimento può essere realizzato sfruttando algoritmi di riconoscimento delle immagini messi a disposizione da Watson e il modello convertito e utilizzato con CoreML per poi essere implementato direttamente all’interno delle app per iOS.
CoreML, presentato alla Worldwide Developers Conference di giugno dello scorso anno, offre agli sviluppatori capacità di machine learning on-device che permettono di creare app in grado di prevedere, imparare e diventare via via più “intelligenti”. Progettato per iOS, questo framework per l’apprendimento automatico esegue tutte le operazioni in locale sul dispositivo, offrendo prestazioni di alto livello e tutelando allo stesso tempo la privacy degli utenti.
Mahmoud Naghshineh, general manager IBM responsabile Partnerships and Alliances spiega che la nuova collaborazione tra Apple e IBM permette agli sviluppatori di creare velocemente e facilmente app che fanno leva sul cloud e avvalersi dell’integrazione Core ML. Per rendere il tutto ancora più facile, IBM ha annunciato una cloud console per semplificare il collegamento tra la creazione del modello Watson e l’integrazione dello stesso con l’app eseguita sul dispositivo Apple.
Nel tempo l’app può condividere i dati indietro con Watson e migliorare gli algoritmi di machine learning eseguiti sul dispositivo in un classico meccanismo di collaborazione dispositivo-cloud. L’esecuzione dell’app in tempo reale non richiede la connessione a Watson ma, man mano che si classificano diverse componenti sul dispositivo, vari dati vengono raccolti e il collegamento con Watson con un meccanismo di interazione che richiede bassa larghezza di banda, consente di riportare i dati, addestrare ulteriormente il modello per il machine learning e renderlo man mano migliore.
Watson è una piattaforma di intelligenza artificiale basata su cloud utilizzata da aziende, sviluppatori e università in vari ambiti: combattere il cancro, migliorare l’apprendimento a scuola, ridurre al minimo l’inquinamento, favorire l’agricoltura e l’estrazione di petrolio e gas, gestire gli investimenti finanziari e molto altro ancora. Scienziati di tutto il mondo stanno collaborando agli sviluppi che riguardano gli algoritmi per l’intelligenza artificiale aprendo la strada alla prossima generazione di sistemi artificialmente intelligenti.
