Artificial Intelligence physical systems: state of art and trends analysis

Artificial intelligence is a topic that is attracting more and more attention from both researchers and companies. It is a disruptive and rapidly growing technology that is revolutionizing the world, especially in recent years. For this reason, the main contribution of this thesis consists in investigating the current state of AI solutions in the world. In particular, among the many AI solutions offered, the focus of this work will be on physical systems, a group of AI solutions that includes autonomous vehicles, autonomous robots, and intelligent objects. The division was taken from the Osservatori Digital Innovation of the Politecnico di Milano. The second objective of this thesis is to identify possible trends for these artificial intelligence solutions. To achieve this goal, a database consisting of 240 Startups, taken from Crunchbase platform through its search filters, was created. Once the database with the basic information provided by the platform was obtained, other variables were added with the aim of having more complete information and, above all, more focused on the research objective. After choosing the new variables, specific searches were carried out for each of the Startups present in the database, in order to find all the necessary information on the new variables to be inserted. This work has resulted in a database that lends itself better to the descriptive and crosses analyses that have been made on the variables to answer the research questions. The results show that physical solutions are in general less widespread than others. Especially in the B2C market, they are low-wispread, apart from intelligent objects. Two main macro trends for all the physical systems were found: the first related to the concept of direct and indirect auxiliary to enhance the various AI solutions, the second is the increasingly higher degree of complexity of the physical solutions, as assessed by investigating the types of analytics techniques.

L’intelligenza artificiale è un argomento che sta attirando sempre maggiori attenzioni sia da parte dei ricercatori che nel settore industriale. Si tratta di una tecnologia dirompente e in rapida crescita che sta rivoluzionando il mondo soprattutto negli ultimi anni. Per questo motivo il contributo principale di questa tesi consiste nell’indagare lo stato attuale delle soluzioni di AI nel mondo. In particolare, tra le molte soluzioni AI offerte, il focus di questo elaborato sarà rivolto ai sistemi fisici, un gruppo di soluzioni che comprende: i veicoli autonomi, i robot autonomi e gli oggetti intelligenti. Divisione che è stata presa dall’Osservatorio sull’innovazione digitale del Politecnico di Milano. Secondo obiettivo di questa tesi è quello di individuare possibili trend per queste soluzioni di intelligenza artificiale. Per raggiungere questo obiettivo è stato creato ed utilizzato un database composto da 240 Startups prese dalla piattaforma Crunchbase attraverso i suoi filtri di ricerca. Una volta ottenuto il database con le informazioni base fornite dalla piattaforma, sono state aggiunte altre variabili con l’obiettivo di avere delle informazioni più complete e soprattutto più incentrate sull’obiettivo di ricerca. Dopo aver scelto le nuove variabili, sono state eseguite specifiche ricerche per ognuna delle Startup presenti nel database al fine di reperire tutte le informazioni necessarie sulle nuove variabili da inserire. Questo lavoro ha dato come risultato un database che si presta meglio alle analisi descrittive e incrociate che sono state fatte sulle variabili per rispondere ai quesiti di ricerca. I risultati mostrano che le soluzioni fisiche sono in generale meno diffuse rispetto ad altre. Soprattutto nel mercato B2C presentano numeri molto bassi, ad eccezione degli oggetti intelligenti. Sono stati rilevati due principali macro-trend per tutti i sistemi fisici: il primo relativo al concetto di ausiliario diretto e indiretto per potenziare le diverse soluzioni di IA, il secondo è il grado di complessità sempre più elevato delle soluzioni fisiche, come valutato indagando le tipologie delle tecniche di analisi.