architetture AI
La distanza tra una dimostrazione che funziona e un sistema che regge il carico, gli errori e il tempo e' dove passo la maggior parte del mio lavoro.
Progetto e realizzo sistemi basati su modelli linguistici, computer vision e agenti autonomi per aziende che hanno gia' capito cosa vogliono ottenere e hanno bisogno di qualcuno che sappia costruirlo davvero.
Vengo da vent'anni di sistemi industriali e backend critici: so cosa vuol dire un sistema che non puo' fermarsi, e progetto di conseguenza.
Ricerca semantica su archivi documentali eterogenei, con attribuzione delle fonti e controllo delle risposte inventate. Il problema difficile non e' recuperare i documenti: e' capire quando il sistema non sa rispondere.
Agenti che eseguono catene di operazioni su sistemi reali, con punti di approvazione umana dove il rischio lo richiede.
Estrazione strutturata da documenti non standardizzati, con soglie di confidenza e coda di revisione manuale.
Controllo qualita', riconoscimento oggetti, analisi video. Anche su hardware limitato, a bordo macchina.
Pipeline di addestramento, versionamento, monitoraggio del degrado dei modelli nel tempo. La parte che nessuno considera al primo preventivo e che determina se il sistema sopravvive al secondo anno.
Modelli che girano su hardware con poca memoria e nessuna connessione garantita. Vengo dal firmware: e' terreno noto.
Ci sono molti bravi sviluppatori AI. Ci sono molti bravi tecnici di automazione industriale. Le due cose insieme sono rare, e sono esattamente il punto in cui i progetti di Industria 4.0 si arenano.
Ho progettato sistemi SCADA e scritto firmware prima di occuparmi di modelli. Quando un progetto AI deve toccare un impianto, so cosa c'e' dall'altra parte del protocollo.
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