Scopriamo il punto di vista di una giovane Computer Vision

La computer vision è giovane

Green Data

Big Data e futuro

 

“Il futuro è sempre giovane e abbiamo un debito con le nuove generazioni: rendere i dati digitali comprensibili e fruibili.”

È questo un credo che risuona forte tra le mura di Pragma Etimos. E visto che il futuro è giovane, dedicheremo questo spazio, alla visione sulla Computer Vision di una neo laureata in Sapienza Università di Roma e appassionata dell’argomento.

Il suo nome è Chandana, giovane aspirante di 25 anni, nata e cresciuta in India. Laureata in Mechanical Engineering in India, ha proseguito i suoi studi con una laurea magistrale in Aerospace Engineering alla Sapienza Università di Roma, in Italia.

Chandana-Computer Vision

Grazie Chandana per essere qui oggi. Ti va di raccontarci cosa ti ha spinto ad appassionarti alla Computer Vision?

Innanzitutto il mio master è in Ingegneria Aerospaziale e ho una specializzazione in “Automation and Robotics” presa in Sapienza Università di Roma. Lì sono stata introdotta all’elaborazione delle immagini. In quel particolare periodo ho volto maggiormente il mio interesse verso la Computer Vision e tutto ciò che è collegato all’Artificial Intelligence. Dopo aver completato il mio master, mi sono concentrata principalmente sull’elaborazione di immagini, sulle tecniche di Computer Vision, sul Machine Learning. Questo è solo il mio punto di partenza nella Computer Vision. Ora vorrei indirizzare la mia carriera in questo campo.

Qual è secondo te il contributo che può dare la Computer Vision a una migliore qualità della vita? 

Il nostro futuro è principalmente incentrato sui Big Data. Dobbiamo lavorare con i Big Data perché ora tutto è digitalizzato. Nel prossimo futuro sarà tutto sempre più digitalizzato. Ci saranno sempre più immagini, video e file audio. Quindi, tutto ciò che dobbiamo fare, è fare in modo che questi dati siano utilizzabili grazie alla Computer Vision.

Possiamo utilizzare la Computer Vision in tantissimi settori: nel settore aerospaziale, nella robotica, in Remote sensing, nei viaggi, nel settore sanitario, ecc.

Con la computer vision possiamo risolvere problemi del mondo reale come il rilevamento di frodi, affari illegali, rilevamento di falsi, adversarial attacks ecc. Questo renderà la nostra vita molto più facile e veloce. Penso che la Computer Vision acquisirà un ruolo sempre più importante nel prossimo futuro.

Quindi è importante per noi sapere come si comporta. La Computer Vision è strettamente collegata all’uomo perché con essa siamo in grado di identificare velocemente persone, oggetti, natura.

La Computer Vision è strettamente correlata agli sviluppi della tecnologia futura. Infatti, avremo a che fare anche con la realtà aumentata, la realtà virtuale, la mix reality. Tutte queste sono tecnologie avanzate con cui dovremo lavorare e che hanno come base la Computer Vision.

 Quale pensi che sarà lo sviluppo del campo della Computer Vision?

Come ho detto prima, nel prossimo futuro credo che sentiremo sempre più parlare di realtà aumentata, realtà virtuale e mixed reality, le quali sono connesse con la Computer Vision e le reti neurali. Questo perché le grandi aziende come Google ed Apple hanno recentemente lanciato le loro piattaforme relative alla realtà aumentata conosciuta come Arcore (da Google) e Arkit (da Apple). Abbiamo anche sistemi mobili di realtà aumentata e ora possiamo interagire direttamente con il contenuto grafico sui cellulari. È un’esperienza incredibile per noi. Può cambiare la prospettiva del mondo.

Un altro sviluppo che vedo nel campo della Computer Vision è la ricostruzione 3D e 4D delle scene sia statica che dinamica. Questo settore ha un enorme sviluppo nel prossimo futuro. Insieme a questi ci possono essere molti più progressi nelle reti neurali, point clouds, edge computing, biometria, GAN’s, modelli di apprendimento continuo ecc.

Cosa ne pensi della Green Data? Pensi che possa essere applicata anche in Computer Vision?

Dal mio punto di vista, intendo i Big Data come una fonte di informazioni. Tuttavia, queste informazioni derivano solo da dati strutturati e utilizzabili. Intendo il termine Green Data come dati generati utilizzando fonti di energia rinnovabile. Ho visto sul vostro sito web che lavorate con la Green Data, dando una definizione un po’ diversa, quindi sono curiosa di saperne di più. Può essere interessante vedere la Computer Vision in un approccio Green Data per rendere disponibili e fruibili i dati presenti in immagini, foto, video.

Vorresti dire qualcosa ai giovani studenti che si avvicinano per la prima volta alla Computer Vision?

Sono una neolaureata e non ho molta esperienza per guidare gli altri, ma l’unica cosa che voglio consigliare a studenti e neolaureati sia nel campo della scienza dei dati che in qualsiasi altro campo, è che tutti dovrebbero avere una certa conoscenza della Computer Vision. Perché la maggior parte delle app di social media che abbiamo oggi ne fanno uso. Basti pensare a mappe di Google, filtri Instagram o snapchat, giochi VR, realtà aumentata per applicazioni di e-commerce, applicazioni di guida autonoma ecc ecc. Siete curiosi di sapere come funzionano queste app? Di conoscere il Backend di queste applicazioni? Possiamo trovare applicazioni Computer Vision in ogni app che ho menzionato sopra.

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