Benvenuti in questo canale dedicato alla proiezione ortogonale,
al magico mondo delle tolleranze e ai fantastici render 3D.
Sono Daniele Borghi,
disegnatore tecnico CAD 3D e podcaster.
Preparatevi a salire a bordo,
perché qui non siamo solo appassionati di disegno tecnico,
ma anche di tecnologia.
Questo è il Tiraline,
il podcast che vi porterà in un viaggio affascinante attraverso il mondo del CAD,
condividendo esperienze,
consigli e tante notizie.
Siete pronti?
Allacciate le cinture!
La nostra destinazione è la creatività e la passione per il disegno tecnico.
Benvenuti amici Tiraline,
e bentornati.
Siamo arrivati all'episodio numero 91.
Prima di tutto devo ringraziarvi per il grande riscontro ricevuto sull'episodio precedente,
il numero 90.
È stato un episodio speciale perché per la prima volta abbiamo avuto un ospite sul canale.
E che ospite!
Chiara Bandelloni è stata una presenza graditissima,
con grande professionalità e un approccio chiaro e diretto senza fronzi inutili,
proprio come piace a noi.
Ci ha parlato di learning e è riuscita a presentare questo mondo in modo fresco e smart,
dandoci una prospettiva diversa rispetto a come spesso la percepiamo,
quel peso che interrompe il ritmo del lavoro,
specialmente nei nostri studi tecnici e nelle aziende.
Penso che sia stata un'appuntata interessante per tutti,
o almeno lo spero.
Spero che vi abbia aiutato a capire meglio come funziona il mondo del learning e come potrebbe influenzare le nostre competenze,
soprattutto in un contesto sempre più permeato dell'intelligenza artificiale che ormai spunta fuori da ogni angolo dei nostri software.
Naturalmente vi invito a,
se non l'avete ascoltato,
di andare ad ascoltare l'episodio numero 90.
Questa settimana,
purtroppo,
l'episodio sarà più corto.
È stata una settimana lavorativa pesantissima e non sono riuscito a raccogliere abbastanza materiale per prepararlo come avrei voluto.
Ma,
anche se in forma ridotta,
voglio comunque offrirvi qualche "Cad Pills" veloce e interessante,
perché credo fermamente che la trasformazione digitale debba essere affrontata nel modo giusto.
E qui mi concedo una nota personale.
Nella mia azienda la trasformazione digitale sta incontrando parecchie difficoltà.
Abbiamo problemi enormi con l'integrazione tra software,
in particolare tra SOLIDWORKS e il PDM,
che dovrebbe dialogare con il gestionare aziendale.
Questi problemi,
anziché semplificare il lavoro,
lo stanno complicando,
rallentando i processi invece di renderli più efficienti.
Per esempio,
il PDM non riesce a leggere correttamente alcune configurazioni degli assiemi di SOLIDWORKS e questo crea veramente grandi disagi.
Al momento il mio collega sta cercando di risolvere la situazione,
ma farlo mentre si lavora è tutt'altro che facile e rilassante.
Questa situazione è diventata ancora più frustrante dopo la pausa natalizia.
Speravamo che i programmatori del PDM avessero risolto i problemi durante le feste,
dato che avevamo inviato loro numerosi feedback negativi,
positivi,
insomma,
prima della chiusura,
ma niente,
sembra che sia tutto rimasto abbastanza invariato.
Forse anche loro si sono presi le vacanze,
ma il risultato è che la produttività,
la mia soprattutto,
è crollata,
mentre la pressione per aumentare il ritmo produttivo invece di contro è aumentata.
Quest'anno poi la direzione ha alzato le aspettative,
vogliono più guadagni,
più macchine progettate e vendute,
insomma,
peccato che la lentezza causata dai problemi software renda tutto più difficile,
più stressante.
Chi mi segue da tempo sa quanto spesso abbia parlato di trasformazione digitale,
non solo perché la sto vivendo in prima persona,
come vi ho detto,
ma anche perché credo che noi tecnici dobbiamo essere i primi a tuffarci in questi cambiamenti.
Siamo noi gli utenti finali,
quelli che devono convivere con queste trasformazioni e non certo i manager che prendono decisioni dall'alto.
Se vi siete persi gli episodi della scorsa stagione vi invito a recuperarli,
molte puntate trattano proprio su questi temi.
A tutto questo si aggiunge anche una certa rigidità nell'approccio lavorativo del nostro ufficio tecnico.
Personalmente ho cercato di proporre soluzioni per velocizzare le operazioni su SOLIDWORKS,
configurazioni,
stati di visualizzazione,
template,
standardizzazioni per ridurre i tempi e semplificare il lavoro,
ma queste idee non sono state ben accolte dal mio responsabile tecnico che ha preferito mantenere il suo approccio tradizionale.
La discussione è stata civile per fortuna e professionale ma alla fine ha prevalso la sua posizione.
Come direbbero i comici sardi "Dimmi cosa devo fare e io lo faccio".
Insomma questa puntata lo ammetto assomiglia più a uno sfogo che a un episodio vero e proprio,
la settimana appena trascorsa è stata pesante sia dal
punto di vista lavorativo che familiare e il tempo per
preparare i contenuti è stato davvero veramente minimo.
Tuttavia ho comunque raccolto alcune notizie interessanti che ora vi racconterò.
Partiamo con un articolo molto interessante che parla delle nuove
possibilità offerte dai PC con GPU NVIDIA RTX AI che sfruttano
i tensor core avanzati per ottimizzare la creatività,
il gaming e la produttività quotidiana.
Vi lascio poi,
no credo di non aver tenuto il link,
quindi vi prendete le mie notizie.
Parliamo appunto delle GPU NVIDIA RTX che in questo momento rappresentano il punto di riferimento per l'integrazione tra hardware e intelligenza artificiale.
Sappiamo tutti che grazie ai tensor core specializzati queste schede grafiche sono in grado di elaborare più di 1300 trilioni di operazioni al secondo,
una potenza che non solo consente l'emulazione impressionante delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale,
ma le rende anche accessibili a un pubblico ampio,
dai creativi ai gamer fino ai professionisti di CAD 3D.
Questa tecnologia non si limita ad aumentare le prestazioni ma cambia il modo in cui gli utenti interagiscono con i loro strumenti quotidiani,
ottimizzando quindi il lavoro creativo,
migliorando l'esperienza di gioco o potenziando le attività CAD.
In sostanza le RTX non sono solo GPU per l'elaborazione grafica,
ma sono proprio dei veri motori in questa era dell'intelligenza artificiale,
che è in grado di trasformare i dispositivi in piattaforme di calcolo avanzate per affrontare le sfide che si dovranno affrontare nel prossimo futuro.
In questo,
gli LLM,
cioè i Large Language Models,
stanno assumendo un ruolo centrale in molteplici settori
grazie alla loro capacità di elaborare e generare
contenuti complessi basandosi su grandi quantità di dati.
Nvidia sta mettendo in luce questa importanza attraverso Benchmark come MLPerf Client e il ProScion i-Text Generation,
che misurano le prestazioni degli LLM su diversi hardware.
Questi strumenti consentono agli utenti di valutare in modo realistico come gli LLM si comportano in scenari reali,
facilitando quindi il confronto tra dispositivi e l'ottimizzazione delle applicazioni.
Inoltre,
con l'integrazione di LLM su piattaforme come ChartRTX,
Nvidia dimostra come questi modelli possono rivoluzionare la produttività permettendo agli utenti di interrogare documenti,
note e immagini con risposte rapide e contestualmente accurate.
Questa combinazione di potenza AI e hardware,
ottimizzato,
rende gli LLM fondamentali per migliorare la creatività,
l'accesso alle informazioni e il supporto decisionale in tempo reale.
Questo strumento,
gratuito per i possessori di GPU RTX,
gira localmente garantendo sia la privacy che la velocità.
Con strumenti come Stable Diffusion,
gli utenti possono generare immagini da semplice descrizione e testuali fino a 2,2 volte più velocemente rispetto a tecnologie meno avanzate.
Ottimizzazioni software come Nvidia TensorRT SDK migliorano ulteriormente la velocità e la qualità dei risultati.
Abbiamo poi,
in queste nuove schede,
le tecnologie DLSS di Nvidia che utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare il frame rate e la qualità visiva.
Funzionalità come Ray Reconstruction arricchiscono l'immersione visiva creando quindi esperienze di realizzazione grafica più realistiche e dinamiche.
L'RTX Video Super Resolution rimuove gli artefatti di compressione e migliora la nitidezza del video,
mentre gli RTX Video HDR convertono i video SDR in HDR offrendo colori vividi e dinamici su piattaforme come Chrome,
Edge o VLC media player.
Naturalmente non si può non parlare di RTX sulle workstation ma soprattutto anche sui laptop.
Abbiamo nuovi sistemi AI Ready basati su GPU Nvidia RTX che
rappresentano una svolta per professionisti CAD e creativi
che necessitano di potenza e di efficienza e flessibilità.
Questi dispositivi che spaziano dai laptop portateli alle workstation avanzate
offrono prestazioni straordinarie grazie alle GPU della serie RTX che sono
progettate per gestire carichi di lavoro intensivi come il
rendering 3D o l'addestramento di modelli di intelligenza
artificiale e la simulazione in grafica avanzata.
Modelli come l'Asus Vivobook Pro 16X o il Gigabyte Aereo 16 OLED non si limitano
a integrare GPU di alto livello come l'RTX 4070 ma combinano questa potenza con
display all'avanguardia garantendo colori precisi e luminosità elevata
per i creativi o professionisti 3D che lavorano su contenuti visivi.
Al tempo stesso dispositivi come il Dell Inspiron 16+ o l'MSI
Creator M14 offrono caratteristiche ottimizzate per produttività
e durata includendo delle batterie a lunga autonomia,
pannelle ad alta risoluzione e tecnologie come l'NVIDIA Max-Q per massimizzare l'efficienza e la sensibilità.
In questa nuova era di PC RTX AI la gamma si estende a oltre 200 modelli e
offre soluzioni per tutte le esigenze con prestazioni scalabili che vanno
dall'elaborazione di progetti complessi fino al
miglioramento della produttività quotidiana.
Questi sistemi non solo abilitano l'uso delle applicazioni IA più avanzate ma
lo fanno con una combinazione di potenza e portabilità rendendoli perfetti
per professionisti in movimento e per chi cerca di sfruttare
al massimo l'intelligenza artificiale nel proprio lavoro.
Con soluzioni NVIDIA RTX AI gli utenti possono esplorare nuove possibilità in ambiti creativi,
STEM,
gaming e produttività.
La gamma di strumenti e dispositivi disponibili rappresenta un nuovo standard per chi cerca di sfruttare a pieno il potenziale dell'intelligenza artificiale.
Siamo ancora in casa NVIDIA e parliamo di un altro articolo dove si parla di questa rivoluzione del mondo della robotica con ISAC-SIM,
una piattaforma che permette di sviluppare,
simulare e testare robot basati sull'intelligenza artificiale utilizzando il cloud di Amazon Web Services.
Vi lascio poi il link in descrizione.
NVIDIA ISAC-SIM è basato su NVIDIA Omniverse.
È uno strumento progettato per simulare robot con intelligenza artificiale in ambienti virtuali fisicamente realistici.
Grazie alla combinazione di hardware accelerato come le GPU NVIDIA L40s e piattaforme software avanzate,
ISAC-SIM permette di creare robot capaci di interagire autonomamente con il mondo fisico.
Questa tecnologia è ora disponibile su Amazon Elastic Cloud Computing G6e,
offrendo quindi una maggiore potenza e flessibilità.
L'obiettivo principale è sviluppare una IA fisica che consente poi ai robot di comprendere e interagire con il mondo reale.
Questo approccio è cruciale per sistemi autonomi come robot industriali,
veicoli a guida autonoma e infrastrutture robotiche.
Tuttavia,
la raccolta di dati per addestrare i modelli di IA fisica può essere complessa e costosa.
La simulazione offre una soluzione pratica ed efficiente per accelerare l'addestramento e la validazione dei robot prima del loro utilizzo sul campo.
L'utilizzo delle istanze AWS EC2 G6e potenziate dalle GPU
NVIDIA L40s offre quindi un incremento di prestazione
oltre il 200% rispetto alle generazioni precedenti.
Queste istanze possono essere utilizzate per varie attività,
come la generazione di dati,
la simulazione e l'addestramento di modelli di visione artificiale.
Inoltre,
NVIDIA OSMO consente di gestire in modo semplice e scalabile flussi di lavoro complessi da sue infrastrutture cloud distribuite.
ISAACSIM integra strumenti avanzati come ONNIMIVERSE REPLICATOR,
che è un framework per la generazione di dati sintetici.
Questo processo,
sempre basato sull'intelligenza artificiale generativa,
permette di creare set di dati per addestrare i modelli di visione artificiale in diversi settori,
dalla sicurezza alla produzione agricola.
Aziende come Tata Consulting Service utilizzano questi
strumenti per simulare scenari reali e sviluppare soluzioni
per il settore automotive e la robotica autonoma.
Ci sono altre aziende innovative che stanno adottando ISAACSIM per applicazioni concrete,
ad esempio FIELD AI testa i suoi modelli di robotica in ambienti complessi,
mentre Cobot utilizza ISAACSIM per ottimizzare il suo Cobot Proxy nei settori della logistica e della sanità.
Altri come Swiss Mile si concentrano sul miglioramento dell'efficienza dei robot quadrupedi,
mentre iScape sviluppa robot capaci di fornire massaggi personalizzati.
In sintesi,
NVIDIA,
ISAACSIM e AWS stanno plasmando il futuro della robotica,
rendendo più accessibile e scalabile lo sviluppo di macchine autonome intelligente.
Con queste tecnologie sviluppatori di tutto il mondo possono esplorare nuove frontiere nella robotica e nell'intelligenza artificiale.
Poi,
per maggiori dettagli,
potete leggere l'articolo completo che vi lascio il link in descrizione.
E visto che stiamo parlando di robotica,
adesso parliamo con dei numeri che arrivano da alcune raccolte dati del 2024.
Sono stati pubblicati dall'International Federation of Robotics e rivelano una crescita costante dell'adozione dei robot nell'industria manufatturiera.
Il rapporto World Robotics 2024 segnala un nuovo record di densità robotica globale,
con 162 unità per ogni 10.000 lavoratori,
più del doppio rispetto alle 74 unità del 2017.
La densità robotica misura il livello di automazione nell'industria manufatturiera,
con Corea del Sud e Singapore come leader globali.
Altri paesi come Cina,
Germania e Giappone completano la top 5.
L'Unione Europea,
con una densità di 219 unità,
e il Nord America,
con 197 unità,
mostrano tassi di crescita significativi,
mentre l'Asia,
con 182 unità,
ha registrato un incremento più marcato,
proprio del 7,6%.
La Corea del Sud è la nazione con la maggiore densità robotica.
Circa 1.012 unità per ogni 10.000 lavoratori.
È sostenuta dai settori elettronico e automobilistico.
Singapore segue con 770 unità,
favorita dalla ridotta forza lavoro manufatturiera,
e la Cina si posiziona al terzo posto con 470 unità,
avendo raddoppiato la sua densità robotica in quattro anni,
grazie ad investimenti massicci nell'automazione.
Germania e Giappone,
rispettivamente al quarto e al quinto posto,
continuano a registrare una crescita costante,
con la Germania a 429 unità e il Giappone a 419,
evidenziando quindi un'espansione media annua tra il 5 e 7% negli ultimi cinque anni.
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Grazie mille per essere stati con noi anche oggi.
E siamo arrivati alla chiusura di questo episodio.
Grazie,
grazie per avermi ascoltato.
Anche se,
lo so,
è stata una puntata,
diciamo,
un po' così strana,
un po' leggera,
insomma,
diversa dal solito.
Come vi avevo accennato nella lunghissima introduzione,
ho avuto una settimana piuttosto pesante.
E no,
non è una questione di gravità,
come direbbe il doc di "Ritorno al futuro".
È proprio una pesantezza mentale e di impegni che si sono accavallati senza tregua.
Non preoccupatevi,
però,
sto già lavorando per prepararvi nuovi contenuti,
in particolare una serie di episodi dedicati al "Model-Based Definition".
Come vi avevo anticipato nel finale della quarta stagione,
voglio affrontare questo argomento in modo approfondito e non superficiale.
Perché è merita davvero di essere trattato con cura.
Mi sto anche rileggendo alcuni articoli che avevo condiviso in passato,
così da darvi un quadro più completo e interessante.
Ma ora basta ciance,
non voglio dilungarmi troppo e annoiarvi.
Vi rinnovo all'appuntamento alla prossima settimana e,
come sempre,
lunga vita e prosperità a tutti.
per tutti.