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L'intelligenza artificiale trova una
ulteriore applicazione: analizzare le immagini nelle banconote e
individare così potenziali errori di stampa. Ad analizzare e
certificare l'efficacia dello strumento delle "reti neuronali
siamesi' è uno studio della Banca d'Italia. Secondo i
ricercatori del'istituto centrale, l'Ia è utile per supportare
gli operatori altamente specializzati incaricati del controllo
di qualità nel processo di produzione delle banconote. La gran
parte della realizzazione delle banconote, e così il controllo
qualità, è infatti oramai automatizzata ma la verifica finale è
effettuata ancora attraverso una ispezione visuale e manuale
compiuta da operatori specializzati.
Si tratta di un compito "complesso dove gli operatori sono
responsabili nell'idetnificare il numero e tipo di difetti di
stampa che costituiscono un parametro di discriminazione
cruciale per determinare se la produzione sia conforme".
Per lo studio quindi, attraverso l'utilizzo del few-shot
learning si sviluppa una rete neurale utile a supportare
l'operatore nella analisi delle immagini delle banconote e
nell'individuazione di potenziali errori di stampa. "Anche in un
contesto in cui non può esistere una enumerazione esaustiva di
tutti i potenziali difetti presenti su una banconota - in
termini di tipo, forma, severità e posizione - il modello
sviluppato risulta efficace" rileva lo studio.
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