Nel nostro percorso verso lo sviluppo di sistemi intelligenti più robusti e affidabili, l’anomaly detection ha rappresentato uno dei tasselli chiave. Fin dai primi esperimenti con modelli SOTA (State of the Art), ci siamo subito resi conto del potenziale di queste tecniche: anche con un’integrazione iniziale relativamente semplice, siamo riusciti a ottenere risultati soddisfacenti, in grado di rilevare comportamenti anomali in scenari complessi.
Alcuni modelli si sono distinti per accuratezza e capacità di adattamento, offrendoci preziose indicazioni su dove concentrare gli sforzi futuri. Tuttavia, non tutto è stato immediato o lineare. La lentezza di alcuni algoritmi – spesso pesanti dal punto di vista computazionale – ha limitato la loro applicabilità in contesti real-time o su dispositivi a bassa potenza. Inoltre, la mancanza di documentazione chiara e strutturata per diversi modelli di anomaly detection ha rallentato il processo di sperimentazione e integrazione.
Questi ostacoli, però, non sono altro che opportunità mascherate. Il margine di miglioramento è ampio: possiamo intervenire su efficienza, ottimizzazione dei modelli, e contribuire a una migliore standardizzazione e condivisione di conoscenza in questo campo. Il primo passo è stato compiuto con successo – ora ci aspetta un cammino ancora più interessante verso soluzioni più veloci, più leggere e sempre più intelligenti.
