La computer vision e machine learning per modellare e connettere virtuale e reale

Il punto centrale rimane il modo in cui l’uomo processa le informazioni derivanti dall’ambiente e anche da oggetti e come le relative rappresentazioni si traducono in reazioni a stimoli o interazioni.

Computer vision e machine learning non possono prescindere dal modo in cui l’uomo ha percezione di spazi e oggetti, dal modo in cui memorizza le informazioni, prende decisioni o risponde ad un problema specifico ma per accedere a questa conoscenza è fondamentale che la tecnologia sia integrata con l’esperienza naturale.

AI e IoT si basano su tecnologie e hardware miniaturizzati perfettamente integrabili con gli oggetti e arredi e proprio per questo particolarmente adatti a contesti come showroom e negozi. Il fatto che la tecnologia non sia visibile (technology Hidden approach) significa che le persone non devono necessariamente esserne coscienti o apprenderne il funzionamento e questo diventa molto importante se non si vuole turbare o manipolare l’esperienza naturale.

I dati provenienti dall’ambiente e dal modo in cui le persone agiscono nei vari contesti, organizzati in conoscenza secondo una rappresentazione semantica possono essere quindi uno strumento potente per il marketing.
Infatti avere una visione chiara dell’attività e del comportamento delle persone nello spazio consente dunque di mettere in atto strategie predittive o correttive, migliorare servizi e offerta .