L’intelligenza artificiale e i rumori
A che punto sono quelli che vogliono insegnare ai computer a distinguere una finestra rotta da un bicchiere rotto, per esempio, e a cosa servirà
Audio Analytic è una startup di Cambridge che si occupa di intelligenza artificiale e ha trovato un modo per insegnare ai computer a riconoscere certi tipi di suoni, come il rumore di un vetro che si rompe o quello di un cane che abbaia. Negli ultimi anni i computer hanno fatto molti miglioramenti nel decifrare il mondo esterno attraverso i suoi segnali, al punto che in certi casi sono diventati più precisi delle persone nel riconoscere alcune cose, come i volti; per quanto riguarda l’audio invece, se si escludono i sistemi di riconoscimento vocale per dare istruzioni (come quello di Google o Siri di Apple) o Shazam per le canzoni, la maggior parte dei suoni vengono ancora considerati dai dispositivi come un rumore indistinto. L’obiettivo di aziende come Audio Analytic è rendere i dispositivi capaci di riconoscere i suoni in modo preciso, per poterli poi utilizzare all’interno delle “case intelligenti”.
Arrivare a questo risultato richiede però un numero enorme di dati. Il CEO di Audio Analytic, Chris Mitchell, ha spiegato che per catalogare il suono di un vetro che si rompe, lui e i suoi colleghi hanno raccolto e distrutto migliaia di vetri di porte e finestre di vari spessori e dimensioni. Il rumore di ogni vetro frantumato con modalità diverse è stato poi registrato e inserito in un grande database. La stessa cosa è stata fatta per insegnare ai dispositivi a riconoscere il rumore di alcuni tipi di allarmi, come quelli antincendio: l’azienda ha acquistato online quanti più allarmi possibile e li ha campionati, ma nonostante il grande numero di sorgenti, in un primo momento è stato complicato insegnare ai dispositivi a distinguere quel tipo di allarmi da altri come le sveglie o il timer del forno. Un modo per risolvere il problema è stato programmarli affinché si concentrassero anche sull’intervallo tra un bip e l’altro, e non solo sul tono e la durata del suono. Altri due tipi di rumore che hanno richiesto parecchio lavoro sono stati il pianto dei bambini, campionato con la collaborazione di un gruppo di genitori di Cambridge, e il latrato dei cani, che è stato possibile raccogliere grazie all’aiuto di alcuni veterinari.
Audio Analytic non è l’unica azienda che sta insegnando ai dispositivi a riconoscere i suoni. Uberchord, per esempio, è una società di Berlino che sta sviluppando un sistema per aiutare chi vuole imparare a suonare la chitarra. L’applicazione è già scaricabile e aiuta i principianti a correggere i propri errori: ascolta il suono emesso dalle strimpellate e dice se le dita sono in posizione corretta o meno. Uberchord è stata selezionata dallo studio di registrazione Abbey Road Studio di Londra come applicazione sulla quale investire all’interno del suo programma di incubatore di start up.
L’obiettivo di Audio Analytic è però più ambizioso ed è creare una classificazione completa di tutti i tipi di suoni, da utilizzare poi all’interno delle case intelligenti. Come dice Nina Bhatia, manager di Hive, un’azienda che si occupa di climatizzazione e illuminazione intelligente per abitazioni, «è sempre più importante per lo sviluppo tecnologico delle case avere al loro interno dispositivi che riconoscono un ampio spettro di suoni da comunicare ai proprietari anche quando non sono presenti», o fare in modo che interagiscano con altri dispositivi della casa: facendo per esempio da antifurto accendendo una luce nel caso sentano il rumore di un vetro rotto (distinguendolo, per esempio, dal rumore di un bicchiere che cade per terra e si rompe).
