Oggi l’analisi dei dati richiede l’utilizzo di hardware potenti, affinché gli algoritmi di apprendimento automatico lavorino con efficacia e forniscano risposte corrette.
Per questo molte soluzioni di Intelligenza Artificiale vengono sviluppate sfruttando server centrali dotati di grande capacità di calcolo.
Questo approccio comporta però alcuni problemi tecnici (tra i quali la latenza, l’overhead di rete, e la necessità di un elevato consumo di energia), oltre che di sicurezza e privacy.
Grazie all’Edge Computing possiamo superare queste difficoltà portando l’elaborazione dei dati direttamente sui dispositivi che li raccolgono, ossia “al bordo della rete”, riducendo i tempi di risposta per ottenere nuovi input.
L’elaborazione avviene così in modo rapido, efficiente e sicuro.
Questo approccio si basa sull’uso di dispositivi intelligenti in grado processare le informazioni in tempo reale, senza la necessità di una connessione costante con un server centrale.
Edge Computing: vantaggi
Vediamo ora quali sono i vantaggi che l’approccio Edge Computing ci permette di ottenere nelle nostre applicazioni di Intelligenza Artificiale.
Riduzione della latenza e dell’overhead di rete
Grazie alla capacità di elaborare i dati sul dispositivo, l’Edge Computing elimina la necessità di inviarli a server centrali, riducendo la latenza e l’overhead di rete.
Maggiore privacy e sicurezza dei dati
Processando le informazioni direttamente sul device diminuiscono i problemi di sicurezza e viene garantita la privacy degli utenti.
Maggiore flessibilità e scalabilità
Vi è una maggiore flessibilità e scalabilità nell’elaborazione dei dati, in quanto i dispositivi possono essere facilmente aggiunti o rimossi isolando ogni singolo componente, il quale non va a incidere sull’intero sistema.
Migliore affidabilità in caso di crolli della rete
Si riduce la dipendenza da una connessione internet affidabile, in quanto i device possono elaborare i dati localmente, senza doverli inviare a sistemi centralizzati.
Edge Computing: criticità
Nonostante gli evidenti vantaggi, l’Edge Computing presenta anche delle criticità da prendere in considerazione.
Limitazioni hardware e di memoria
Oggi i dispositivi di elaborazione dispongono di risorse hardware limitate, il che significa che possono non essere in grado di supportare applicazioni di Intelligenza Artificiale complesse o di grandi dimensioni.
Complessità dell’elaborazione delle immagini in tempo reale
L’elaborazione delle immagini in tempo reale richiede algoritmi ottimizzati e a basso consumo energetico, che devono essere in grado di gestire la quantità di dati acquisiti dai sensori, e fornire risultati rapidi e precisi senza sprecare troppe risorse.
Problemi di sicurezza e privacy
Quello che da una parte è un vantaggio può risultare anche una criticità se non si lavora correttamente sulla configurazione dei dispositivi di raccolta. Se l’accesso a questi non è sicuro, allora le informazioni possono essere facilmente violate.
Maggiore complessità del sistema
Quello che l’Edge Computing ci permette di ottenere in flessibilità e scalabilità crea una maggiore complessità dovuta all’integrazione di diversi dispositivi e tecnologie.
Edge Computing: componenti
Per definire meglio il quadro dell’approccio Edge Computing vediamo ora le tecnologie di cui dobbiamo disporre affinché il nostro progetto sia vincente.
Parliamo in primis dei sistemi di raccolta delle informazioni, come i sensori e i sistemi intelligenti.
I sensori sono dispositivi che permettono di raccogliere dati dall’ambiente circostante, come ad esempio la temperatura, l’umidità, la pressione, la luminosità, il rumore, la presenza di oggetti o persone, e molto altro.
Questi devono disporre di sistemi di elaborazione, quali microprocessori e microcontrollori per lavorare in “real time”.
Vanno poi configurati algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning) per elaborare i dati in tempo reale e fornire output localmente.
Unendo le potenzialità di hardware e software possiamo avere tutto questo nel punto di raccolta e fornire il feedback direttamente in loco senza far viaggiare le informazioni tra i sistemi.
È sempre bene in ogni caso creare una piattaforma centralizzata, magari in cloud, per monitorare il lavoro dei singoli dispositivi.
Come per ogni progetto di AI che vogliamo sviluppare, dobbiamo prima identificare gli obiettivi da raggiungere, e dopo le modalità con cui ottenere i risultati.
Tutto dipende da quello che abbiamo a disposizione in termini di tecnologie e budget.
Edge Computing: esempi
Vediamo ora alcuni esempi pratici di come possiamo sfruttare l’approccio Edge Computing nei progetti che prevedono l’utilizzo di sensori e dispositivi di raccolta ambientali.
Immaginiamo di lavorare in un’azienda di produzione di parti per automobili, e vogliamo migliorare la qualità dei prodotti attraverso l’implementazione di questo tipo di tecnologia.
La prima cosa da fare, come sempre, è quella di definire gli obiettivi e le specifiche della nostra soluzione.
In questo esempio, lo scopo è quello di identificare eventuali difetti o anomalie nelle parti prodotte durante la catena di montaggio.
Per fare ciò abbiamo scelto di utilizzare sensori di visione a infrarossi installati sui robot di saldatura, insieme ad algoritmi di Computer Vision in grado di analizzare i dati raccolti in tempo reale e rilevare eventuali difetti o anomalie nella produzione.
I sensori e gli algoritmi sono stati installati direttamente sui robot per elaborare i dati in modo locale, senza la necessità di inviarli a un server centrale.
La scelta dei robot dipende dalle specifiche esigenze della nostra applicazione e dalle caratteristiche del contesto in cui operiamo.
L’elaborazione delle immagini è gestita da algoritmi di apprendimento automatico precedentemente istruiti, che vengono poi installati su questi dispositivi affinché tutto il processo di raccolta, analisi e output rimanga in locale.
In questa nostra soluzione, poi, non ci siamo limitati a gestire localmente i device, ma abbiamo anche scelto di creare un software centralizzato che ci permetta di monitorarne il lavoro.
Abbiamo quindi creato protocolli di comunicazione tra il nostro sistema e i dispositivi installati sui robot.
Questo ci consente di tenere aggiornati gli algoritmi, controllarne il funzionamento, e identificare eventuali anomalie per poter intervenire sui componenti problematici.
Questa scelta di collegamento centralizzato crea però vulnerabilità e criticità che dobbiamo gestire fin da subito con protocolli e soluzioni sicure e solide.
Immaginiamo ora di lavorare in un’azienda che possiede una centrale elettrica.
Abbiamo deciso di creare un sistema che monitori la salute degli impianti per identificare i malfunzionamenti e prevenire i guasti.
Per raggiungere l’obiettivo abbiamo installato sensori di temperatura, pressione e vibrazione direttamente sui macchinari.
I dati raccolti vengono poi inviati a un altro dispositivo di Edge Computing installato in prossimità degli impianti, con cui riusciamo a elaborare in tempo reale e in modo locale le informazioni, senza la necessità di inviarle a un server centrale.
Questo ci consente di ridurre la latenza e l’overhead di rete, migliorando la velocità di elaborazione e la precisione delle analisi.
Grazie allo sviluppo di algoritmi di Machine Learning, inoltre, possiamo prevedere eventuali malfunzionamenti o guasti, e programmare interventi di manutenzione preventiva prima che si verifichino dei problemi critici.
Conclusioni
Come abbiamo visto, grazie all’Edge Computing possiamo analizzare i dati raccolti in “real time” direttamente sui dispositivi di acquisizione, senza inviarli a server centrali.
Il futuro di questo approccio è promettente, con una crescita prevista del mercato e nuove possibilità di business e innovazione.
Chi riuscirà a investire su sistemi sempre più intelligenti e reattivi come questo acquisirà un vantaggio competitivo interessante nei confronti dei concorrenti.
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