L'intelligenza artificiale edge combina edge computing e intelligenza artificiale, elaborando i dati localmente su dispositivi fisici (come telefoni o IoT) per ridurre la latenza e l'utilizzo della larghezza di banda, migliorando al contempo la privacy. L'Edge AI è così chiamata perché avviene ai margini della rete, consentendo all'intelligenza artificiale di operare direttamente dove vengono generati i dati.
I tempi in cui si utilizzavano un solo server centrale e un data center esterno sono ormai passati. L'informatica moderna è senza fili, mobile e fluida. Tutti questi aspetti sono racchiusi nel concetto di edge computing. L'edge computing è un approccio decentralizzato che sposta i calcoli e l'archiviazione dei dati più vicino al luogo in cui sono necessari, anziché basarsi su una comunicazione costante con reti distanti. L'ascesa del mobile computing e la proliferazione dei dispositivi intelligenti hanno agito da catalizzatori per l'edge computing, consentendo tempi di risposta più rapidi e latenza ridotta grazie all'elaborazione dei dati sui dispositivi locali.
La decentralizzazione non solo riduce la pressione sulla larghezza di banda della rete, ma migliora anche l'efficienza e la reattività dei servizi digitali, aprendo la strada all'elaborazione dei dati in tempo reale in un'ampia gamma di applicazioni. Grazie all'edge computing, è possibile sfruttare una serie di funzionalità avanzate tra cui il potenziale miglioramento delle prestazioni dell'intelligenza artificiale.
L'Edge AI ne è il risultato naturale: un cambiamento che consente l'elaborazione e l'analisi dei dati in tempo reale nei modelli di intelligenza artificiale che operano su dispositivi edge.
L'Edge AI rappresenta un'importante evoluzione nel modo in cui i dati vengono elaborati. Inoltre, le decisioni vengono prese in termini di intelligenza artificiale e machine learning. Questa tecnologia coniuga le capacità di elaborazione localizzata dell'edge computing con la potenza analitica avanzata dell'intelligenza artificiale, facilitando l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale direttamente sui dispositivi. Ecco un'analisi dettagliata dei passaggi operativi coinvolti nell'Edge AI:
1. Generazione e raccolta dei dati
Il primo passo riguarda l'acquisizione di dati da dispositivi IoT o computer portatili. Questi dispositivi sono spesso dotati di funzionalità di edge computing, che consentono loro di elaborare i dati in locale.
2. Elaborazione dei dati in locale
Una volta raccolti, i dati vengono elaborati direttamente sul dispositivo utilizzando l'infrastruttura di edge computing. Ciò può comportare la pulizia preliminare, il filtraggio o la compressione dei dati per prepararli per l'analisi.
3. Inferenza del modello di machine learning
Con l'Edge AI, anche la fase di inferenza dei modelli di machine learning avviene direttamente sul dispositivo. Questi modelli sono già stati formati su grandi set di dati in un ambiente centralizzato o basato su cloud. Il modello formato viene distribuito sul dispositivo edge, dove è in grado di effettuare previsioni o prendere decisioni sulla base dei dati in tempo reale senza necessità di interfacciarsi con server esterni.
4. Azione e feedback
In base alle inferenze effettuate dal modello di intelligenza artificiale, il dispositivo può intraprendere azioni immediate, come la regolazione dei parametri operativi, l'invio di avvisi, la correzione autonoma dei problemi e così via. Questa fase include spesso meccanismi di feedback, in cui i risultati delle azioni intraprese vengono monitorati e utilizzati per affinare i processi decisionali futuri.
5. Apprendimento federato per il miglioramento del modello
Questo approccio comporta la formazione del modello di machine learning su più dispositivi decentralizzati che trattengono campioni di dati locali, senza scambiarli. Solo gli aggiornamenti del modello vengono condivisi con un server centrale, che aggrega tali aggiornamenti per migliorare il modello. L'impiego dell'apprendimento federato (federated learning) è un passaggio facoltativo, ma molti sistemi di Edge AI traggono vantaggio da questo processo in quanto migliora la privacy e consente ai modelli di apprendere da una vasta gamma di fonti di dati.
Vale la pena riconoscere che, sebbene l'Edge AI si concentri sull’elaborazione locale, non elimina completamente la necessità del cloud computing. Per attività che richiedono calcoli più intensivi o l'aggregazione di informazioni da più dispositivi Edge, è possibile utilizzare le risorse cloud con l'Edge AI. Questo approccio ibrido garantisce che i sistemi di Edge AI possano trarre vantaggio dalla scalabilità e dalla potenza di calcolo del cloud quando necessario.
La vita si svolge in tempo reale e l'Edge AI consente all'informatica intelligente di stare al passo. La sua importanza risiede nella sua capacità di portare l'intelligenza artificiale nei luoghi in cui le persone fanno acquisti, comunicano, lavorano e vivono. Questa decentralizzazione delle funzionalità dell'intelligenza artificiale consente ai dispositivi di elaborare e analizzare i dati in loco, consentendo risposte immediate ai cambiamenti ambientali, alle interazioni degli utenti e alle situazioni che si presentano. Un simile approccio migliora la reattività dei sistemi, liberando al contempo il potenziale per applicazioni che richiedono un processo decisionale immediato, dai veicoli autonomi che si muovono nelle trafficate strade cittadine ai dispositivi sanitari che monitorano i parametri vitali dei pazienti con una precisione tale da salvare vite umane.
Allo stesso modo, l'Edge AI apre la strada a un utilizzo più sostenibile ed efficiente delle risorse tecnologiche. Riducendo la dipendenza dai data center centralizzati ad alto consumo energetico, l'Edge AI contribuisce a ridurre l'impatto ambientale associato all'elaborazione dei dati. Rende inoltre accessibili a tutti le tecnologie avanzate consentendo operazioni più intelligenti in aree remote o svantaggiate.
In poche parole, l'Edge AI promuove un panorama tecnologico più inclusivo, resiliente e attento all'ambiente, preparando il terreno per innovazioni che potrebbero ridefinire la nostra interazione con il mondo digitale e fisico.
Facendo un passo indietro rispetto ai vantaggi globali e sociali dell’edge computing, è importante riconoscere che questo approccio decentralizzato offre anche chiari vantaggi aziendali. Tra i più significativi vi sono:
La capacità dell'Edge AI di elaborare e analizzare i dati sui dispositivi locali trasforma i processi decisionali in vari settori. Negli scenari in cui il tempo è essenziale, come nel monitoraggio di infrastrutture critiche o nella fornitura di diagnosi mediche immediate, l'analisi in tempo reale dell'Edge AI consente di intervenire rapidamente in base ai dati attuali. Questa immediatezza è fondamentale per prevenire i guasti, ottimizzare le operazioni e salvare vite umane prendendo decisioni informate evitando i ritardi talvolta riscontrabili nelle comunicazioni nel cloud.
La natura decentralizzata dell'Edge AI consente di realizzare un'infrastruttura che cresce insieme alle esigenze aziendali senza sovraccaricare le risorse di elaborazione centrali. Che si tratti di aggiungere più dispositivi IoT in un progetto di città intelligente o di espandere la rete di sensori in uno stabilimento di produzione, l'Edge AI si adatta senza problemi a questa crescita. La scalabilità illimitata garantisce che i sistemi possano evolversi con l'aumento dei volumi di dati e delle esigenze di elaborazione, supportando l'innovazione e l'espansione senza gli ostacoli dovuti alle limitazioni di elaborazione centralizzate.
Le violazioni dei dati stanno diventando sempre più comuni e molte sono incentrate sulla vulnerabilità dei dati in movimento. L'Edge AI offre una soluzione elaborando i dati localmente. Ciò riduce al minimo l'esposizione di dati sensibili a potenziali intercettazioni durante la trasmissione su Internet. Mantenendo i dati importanti sul dispositivo, l'Edge AI garantisce la protezione delle informazioni personali e proprietarie, rispondendo direttamente alle problematiche di privacy e sicurezza sia degli utenti che delle organizzazioni.
L'indipendenza dell'Edge AI da una connessione a Internet costante garantisce che i servizi essenziali possano continuare senza interruzioni, indipendentemente dalla stabilità della rete. Ciò è particolarmente importante in aree con scarsa connettività o in situazioni in cui un guasto della rete potrebbe causare tempi di inattività critici del sistema. Consentendo ai dispositivi di funzionare efficacemente offline, l'Edge AI garantisce che applicazioni come veicoli autonomi, sistemi di risposta alle emergenze e servizi di monitoraggio remoto rimangano sempre funzionali e affidabili.
La vicinanza dell'elaborazione dei dati alla fonte riduce significativamente il ritardo nelle risposte del sistema, rendendo l'Edge AI indispensabile per le applicazioni che richiedono un feedback immediato. Eliminando la necessità di attendere che i dati vengano trasmessi da e verso un server centrale, l'Edge AI facilita un'interazione più fluida e rapida tra utenti e tecnologia.
L'Edge AI contribuisce a ridurre significativamente i costi riducendo al minimo la dipendenza dai servizi cloud per l'elaborazione e l'archiviazione dei dati. L'elaborazione locale riduce la necessità di un'ampia larghezza di banda per spostare i dati, riducendo i costi operativi associati alla trasmissione dei dati e al cloud computing. Le aziende traggono inoltre vantaggio dalla riduzione dei costi di manutenzione dovuta alla riduzione della pressione sui server centrali.
Sono poche le nuove innovazioni tecnologiche che possono eguagliare il potere dell'intelligenza artificiale nel rivoluzionare e stravolgere le moderne attività commerciali. L'Edge AI non fa altro che distribuire ulteriormente questo potere, portando potenti soluzioni di intelligenza artificiale ad aree, individui e circostanze in cui altrimenti non sarebbero fattibili. Abilitando l'elaborazione dei dati in tempo reale e il processo decisionale alla fonte, l'Edge AI sta trasformando il modo in cui operano le aziende, migliorando l'esperienza dei clienti e aumentando l'efficienza operativa.
Ecco come diversi settori stanno sfruttando (o potrebbero sfruttare) l'Edge AI:
Gli scaffali intelligenti dotati di sensori di peso e telecamere possono monitorare i livelli di inventario in tempo reale, attivando automaticamente i processi di riassortimento e riducendo il rischio di esaurimento delle scorte. Inoltre, l'Edge AI nel commercio al dettaglio consente esperienze di acquisto personalizzate attraverso assistenti virtuali intelligenti e analisi in tempo reale.
L'Edge AI svolge un ruolo fondamentale nella manutenzione predittiva nell'ambito della produzione, analizzando i dati provenienti dai sensori dei macchinari per prevedere i guasti prima che si verifichino. Ciò consente alle organizzazioni di risolvere problemi di natura meccanica e correlati, riducendo così i tempi di inattività e prolungando la vita utile delle apparecchiature. Inoltre, l'Edge AI può ottimizzare le linee di produzione in tempo reale, regolando i parametri per l'efficienza sulla base di un'analisi immediata dei dati, con conseguente miglioramento della produttività e riduzione degli sprechi.
Nel settore dei trasporti, l'Edge AI è fondamentale per lo sviluppo di veicoli autonomi, poiché elabora in tempo reale enormi quantità di dati provenienti dai sensori per prendere decisioni immediate, cruciali per una navigazione sicura. L'Edge AI facilita sistemi di gestione intelligente del traffico che analizzano i dati sul flusso del traffico sul posto, ottimizzando i semafori e riducendo la congestione in loco senza la necessità di elaborazione su server centrale.
I dispositivi di monitoraggio remoto che utilizzano l'Edge AI consentono di inviare avvisi immediati in caso di letture anomale. L'analisi in tempo reale può rivelarsi fondamentale per la sopravvivenza del paziente in situazioni critiche. L'Edge AI supporta inoltre i sistemi di gestione dei pazienti ospedalieri, semplificando le operazioni tramite il monitoraggio del flusso dei pazienti e dell'utilizzo delle attrezzature.
L'Edge AI consente tecniche di agricoltura di precisione, in cui i sensori possono monitorare l'umidità del terreno e i livelli di nutrienti, consentendo un'irrigazione e una fertilizzazione mirate. Ciò non solo aumenta la resa delle colture, ma preserva anche l'acqua e riduce l'impatto ambientale.
Nel settore dell'energia, l'Edge AI ottimizza la distribuzione e il consumo di energia. È in grado di prevedere i picchi della domanda e adeguare di conseguenza l'offerta, migliorando l'efficienza della rete. Anche le fonti di energia rinnovabili, come l'energia eolica e quella solare, possono trarre vantaggio dall'Edge AI, ottimizzando la produzione energetica sulla base dell'analisi dei dati meteorologici.
L'Edge AI migliora i sistemi di sicurezza consentendo il rilevamento e la risposta alle minacce in tempo reale. È in grado di analizzare le trasmissioni video per individuare attività sospette o accessi non autorizzati, attivando immediatamente avvisi e notifiche alle autorità competenti senza ritardi. Questa elaborazione in tempo reale riduce i falsi positivi e garantisce una risposta più rapida alle minacce reali.
Nel settore dell'intrattenimento, l'Edge AI viene utilizzata per creare esperienze più coinvolgenti e interattive. Ad esempio, l'Edge AI nel gaming può fornire un adattamento dei contenuti in tempo reale in base al comportamento del giocatore. Nei servizi di streaming, è in grado di ottimizzare la distribuzione dei contenuti per ridurre il buffering e aumentare la qualità, anche in condizioni di rete variabili.
La traiettoria dell'Edge AI punta verso un mondo sempre più interconnesso, in cui l'intelligenza è integrata in ogni aspetto della vita quotidiana. Man mano che la tecnologia diventa più intelligente e capace, si prevede che la presenza dell'intelligenza artificiale ai margini della società diventerà più marcata. Sempre più dispositivi saranno dotati non solo di funzionalità di intelligenza artificiale, ma anche di una propria voce. Questo futuro, in cui la tecnologia sarà più veloce, più intelligente e più perfettamente integrata nei nostri ambienti, deriverà da un passaggio all'ambiente informatico, in cui l'intelligenza sarà onnipresente, indipendentemente dalla connettività Internet.
Allo stesso tempo, si prevede che la sinergia tra l'Edge AI e il cloud computing si evolverà man mano che l'intelligenza artificiale diventa più sofisticata. Sebbene l'Edge AI offra i vantaggi dell'elaborazione localizzata e una ridotta dipendenza dalla connettività cloud, non implica necessariamente l'obsolescenza del cloud computing. Si prevede invece l'evoluzione di una relazione complementare, in cui i servizi cloud continueranno a supportare le esigenze aziendali in materia di infrastrutture e gestione dei dati.
I progressi nelle reti neurali, la proliferazione dei dispositivi IoT, il calcolo parallelo e la tecnologia 5G forniscono una solida base per l'espansione dell'Edge AI, consentendo alle aziende di sfruttare informazioni in tempo reale e una maggiore privacy a costi inferiori. Mentre ci troviamo sull'orlo di questa evoluzione tecnologica, le potenziali applicazioni dell'Edge AI sembrano infinite, promettendo di ridefinire il panorama del modo in cui operano le aziende e il modo in cui i consumatori interagiscono con la tecnologia.
L'Edge AI ha il potenziale per ridefinire il panorama dell'informatica, rendendo i nostri dispositivi più intelligenti, le nostre decisioni più rapide e le nostre vite più connesse. Tuttavia, per sfruttare appieno la potenza dell'Edge AI sono necessarie soluzioni di gestione sofisticate in grado di integrare perfettamente queste funzionalità avanzate nell'infrastruttura IT esistente di un'organizzazione. È qui che entra in gioco Gestione operazioni IT (ITOM) di ServiceNow, offrendo un ponte tra il potenziale innovativo dell'Edge AI e le esigenze operative delle aziende moderne.
ITOM fornisce una suite completa di strumenti progettati per ottimizzare le operazioni IT, garantendo che l'implementazione e la gestione delle tecnologie di Edge AI siano efficienti ed efficaci. Ottieni visibilità in tempo reale sui dispositivi edge. Gestisci le ingenti quantità di dati generati da tali dispositivi. Assicurati che i modelli di intelligenza artificiale in esecuzione sull'edge siano sempre aggiornati e che abbiano prestazioni ottimali. E infine, sfrutta le capacità di ITOM nella gestione degli incidenti e nell'analisi predittiva per affrontare in modo preventivo i potenziali problemi prima che influiscano sulle operazioni, assicurandoti che le tue soluzioni di Edge AI offrano il massimo valore.
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