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La ricostruzione incidenti con IA trasforma i dati grezzi dell'accelerometro, inviati dal localizzatore GPS del veicolo dopo un urto, in un report d'impatto chiaro, oggettivo e disponibile in tempo reale. Mative Cloud isola una finestra di ±5 minuti attorno all'evento, un modello di Machine Learning classifica il lato dell'impatto (anteriore, posteriore, sinistro o destro) con un'accuratezza superiore al 95% e un LLM traduce il risultato in un testo leggibile per chi gestisce noleggi e flotte.

L'AI Inference (o inferenza dell'AI) è il processo attraverso cui un modello di intelligenza artificiale applica ciò che ha imparato durante l'addestramento per fare previsioni, classificazioni o prendere decisioni basate su nuovi dati in ingresso. A differenza del training, che richiede molte risorse di calcolo, può durare ore o giorni e avviene in data center, l'inferenza è più leggera, avviene in millisecondi o secondi e può girare in cloud o su dispositivi edge come smartphone e sensori IoT.

L'intelligenza artificiale (AI) è il campo più ampio: qualsiasi tecnologia che permette alle macchine di simulare l'intelligenza umana. Il machine learning (ML) è un sottoinsieme dell'AI in cui gli algoritmi imparano dai dati senza essere programmati esplicitamente, i large language model (LLM) sono modelli di AI addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale, e la Generative AI è il ramo dell'AI che crea contenuti originali come testi, immagini, musica o video.

Il machine learning ripaga l'investimento riducendo i costi operativi e di gestione. Automatizza le operazioni manuali, prevede i guasti delle macchine prima che si verifichino, ottimizza i consumi energetici grazie ai dati dei sensori e ai sistemi HVAC intelligenti, e abbassa i costi di trasporto e stoccaggio ottimizzando i percorsi e prevedendo con precisione la domanda.