Le reti neurali sono un insieme di algoritmi, ispirati in modo approssimativo al funzionamento del cervello umano, progettati per riconoscere schemi ricorrenti. Si tratta di una funzione matematica che mappa un dato input sull’output desiderato.
Le reti neurali sono costituite da uno strato di input, da strati nascosti, da uno strato di output, da un insieme di pesi e bias tra ciascuno strato e da una funzione di attivazione per ogni strato nascosto.
I valori dei pesi e dei bias determinano la forza delle previsioni all’interno del modello. Il processo di messa a punto dei pesi e dei bias a partire dai dati di input è noto come addestramento della rete neurale.
Ogni iterazione del processo di addestramento calcola le uscite previste e aggiorna i pesi e i bias di ciascun strato. I pesi e i bias vengono aggiornati in base alla «perdita» o all’«errore» in ciascuno strato; la perdita è la differenza tra ciascun valore previsto e il valore effettivo. Il nostro obiettivo nell’addestramento è individuare l’insieme di pesi e bias che riduca al minimo la perdita. Inizialmente a ciascun strato vengono assegnati pesi casuali e il processo di addestramento perfeziona tali pesi fino a ridurre al minimo l’errore tra i valori previsti e quelli effettivi.
Come utilizziamo le reti neurali nella tecnologia di irrorazione?
Utilizziamo le reti neurali per prevedere la dimensione delle gocce di uno spruzzo basandoci esclusivamente sui dati del segnale provenienti da un sensore. L’utilizzo delle reti neurali per prevedere i valori relativi alla dimensione delle gocce significa che le capacità di stima del sistema possono essere estese per coprire i dati relativi a tutti i tipi di sostanze chimiche, non solo all’acqua. Ciò è estremamente vantaggioso perché rende lo sviluppo e l’implementazione del dispositivo più rapidi, economici e facili da perfezionare.
Perché abbiamo bisogno delle reti neurali nella tecnologia di nebulizzazione?
I dispositivi di misurazione della dimensione delle gocce costano oltre 250.000 dollari, senza contare i costi dei tecnici e degli ingegneri altamente qualificati che raccolgono e interpretano i dati. Un dispositivo mobile di misurazione delle dimensioni delle gocce basato su reti neurali costerebbe molto meno e potrebbe essere utilizzato da chiunque, basti disporre del software, di alcune istruzioni operative iniziali e di una formazione di base. A seconda dell’applicazione e della qualità dei dati in uscita, il ritorno sull’investimento (ROI) di uno strumento del genere potrebbe essere misurato in mesi, o addirittura in settimane.
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