Comprendere le applicazioni del mondo reale dell'Intelligenza Artificiale Edge

La tecnologia Edge AI, che elabora e analizza i dati direttamente su dispositivi come personal computer, dispositivi IoT o server edge specializzati, rende l'archiviazione e l'elaborazione dei dati più veloce e accessibile gestendo le operazioni a livello locale. Aiuta a evitare i problemi comuni dei sistemi cloud, come i limiti di latenza e di larghezza di banda, garantendo prestazioni più rapide e affidabili. Ad esempio, nei veicoli autonomi l'elaborazione locale è essenziale per prendere decisioni in tempo reale, come il rilevamento di ostacoli o la risposta immediata ai segnali stradali. Elaborando i dati direttamente sul veicolo, l'Edge AI consente di ottenere risposte in una frazione di secondo che sarebbero troppo lente se ci si affidasse a un server cloud distante.

L'Intelligenza Artificiale Artificiale Edge sta diventando sempre più popolare e si prevede che il mercato globale raggiungerà 143,06 miliardi di dollari entro il 2034. Diversi settori industriali utilizzano l'IA edge per migliorare i flussi di lavoro, automatizzare le attività e stimolare l'innovazione, affrontando al contempo sfide come la latenza, la sicurezza e i costi.

In questo articolo analizzeremo come l'Intelligenza Artificiale sta facendo la differenza in campi come l'assistenza sanitaria e la produzione, insieme ad alcune cose da tenere a mente quando la si mette in pratica. Iniziamo!

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Come funziona l'Intelligenza Artificiale Edge

L'Edge AI combina l'edge computing e l'intelligenza artificiale (AI). L'edge computing è una tecnologia che elabora i dati più vicino al luogo in cui vengono generati, consentendo analisi in tempo reale, maggiore affidabilità e risparmi sui costi. La componente AI porta gli algoritmi di apprendimento automatico direttamente sul bordo, consentendo ai dispositivi di prendere decisioni intelligenti a livello locale. Questo approccio riduce la necessità di un cloud o di un centro dati centralizzato, che potrebbe introdurre ritardi nell'elaborazione. Il cloud può comunque essere utilizzato per l'archiviazione di dati più complessi, l'analisi su larga scala e gli aggiornamenti dei modelli di intelligenza artificiale, a complemento dell'elaborazione localizzata e più veloce fornita dall'intelligenza artificiale edge.

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Ecco un'occhiata a come funzionano i sistemi Edge AI:

• Raccolta di dati: I sensori del dispositivo raccolgono informazioni grezze dall'ambiente, come le letture della temperatura o lo stato delle apparecchiature in ambito industriale.
• Dati di pulizia: I dati raccolti vengono rapidamente elaborati sul dispositivo per filtrare il rumore e concentrarsi sui dettagli rilevanti.
• Fare previsioni: I dati puliti vengono analizzati da un modello di intelligenza artificiale integrato direttamente nel dispositivo edge.
• Processo decisionale: Sulla base dell'analisi, il sistema di intelligenza artificiale prende decisioni e avvia le azioni o le risposte necessarie.

Edge AI Vs. Cloud AI

L'Edge AI e il Cloud AI sono due approcci distinti all'implementazione dell'intelligenza artificiale, ciascuno con vantaggi e compromessi unici. Come abbiamo già detto, con l'Edge AI i dati vengono elaborati direttamente sui dispositivi locali, garantendo una bassa latenza, una maggiore privacy e una dipendenza minima dalla connettività internet. 

A differenza dell'Edge AI, il Cloud AI utilizza server remoti per l'elaborazione dei dati, offrendo maggiore scalabilità e flessibilità. Tuttavia, ciò avviene spesso a scapito di una maggiore latenza e di un maggiore utilizzo della larghezza di banda a causa della necessità di trasmettere i dati su internet. La Cloud AI può anche sollevare problemi di privacy perché i dati sensibili devono essere trasmessi e archiviati su server esterni.

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Un'altra differenza fondamentale è rappresentata dai costi e dalle sollecitazioni di rete associate all'IA in cloud. L'elaborazione su potenti server remoti può essere costosa, soprattutto quando si gestiscono volumi di dati elevati come video o audio, e lo streaming di questi dati sulla rete aggiunge ulteriore stress.

L'Edge AI gestisce queste sfide elaborando i dati direttamente sul dispositivo, riducendo i costi legati al cloud, alleggerendo il carico di rete e mantenendo le informazioni sensibili al sicuro in loco. Invece di inviare i dati grezzi, in genere vengono trasmessi solo i risultati finali (o le inferenze), offrendo una soluzione più efficiente e attenta alla privacy.

Edge AI per il riconoscimento delle immagini

Le applicazioni di computer vision spesso prevedono l'analisi di enormi quantità di dati non strutturati (dati che non hanno un formato predefinito), soprattutto immagini e video. Inviare tutti questi dati a un server cloud remoto per l'elaborazione può essere inefficiente in situazioni che richiedono un monitoraggio in tempo reale. Un'ottima soluzione a questo problema è l'esecuzione di modelli di computer vision su dispositivi edge. 

I modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 sono spesso addestrati nel cloud, ma possono essere implementati nell'edge per supportare applicazioni in tempo reale direttamente in loco. YOLO11 è progettato specificamente per attività che richiedono risposte immediate, il che lo rende particolarmente utile per applicazioni come i sistemi di sicurezza, i sistemi di controllo della qualità e i dispositivi per la casa intelligente. Queste applicazioni funzionano in modo più efficiente se elaborano i dati a livello locale, proprio dove vengono raccolte le informazioni visive (da telecamere, sensori, ecc.).

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Applicazioni Edge AI

Ora che abbiamo esplorato cos'è l'intelligenza artificiale, diamo un'occhiata più da vicino ad alcune applicazioni reali. 

L'intelligenza artificiale nelle applicazioni sanitarie

Una diagnosi rapida e un'assistenza eccellente ai pazienti sono le principali priorità di ogni struttura sanitaria e l'IA edge gioca un ruolo fondamentale nel raggiungimento di questi obiettivi. I fornitori di servizi sanitari stanno assistendo a cambiamenti trasformativi grazie all'uso dell'intelligenza artificiale e dei dispositivi intelligenti. Insieme, queste tecnologie creano sistemi sanitari più veloci, sicuri e reattivi.

Ad esempio, i dispositivi indossabili alimentati dall'intelligenza artificiale possono monitorare continuamente i segni vitali come la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna, i livelli di glucosio e la respirazione. Possono anche rilevare cadute improvvise e avvisare immediatamente gli operatori. Nelle ambulanze, l'intelligenza artificiale può analizzare i dati provenienti dai monitor dei pazienti in loco. Le informazioni raccolte dall'analisi possono essere condivise con i medici, aiutandoli a preparare i trattamenti prima che il paziente arrivi in ospedale.

L'Edge AI può anche aiutare a distribuire modelli di computer vision, come ad esempio YOLO11per applicazioni come il rilevamento di oggetti del personale medico. Questa particolare applicazione si concentra sulla determinazione della posizione e dei movimenti degli operatori sanitari all'interno di una stanza in tempo reale, aiutando a monitorare il rispetto dei protocolli di sicurezza e migliorando la consapevolezza della situazione.

Il rilevamento degli oggetti può aiutare a verificare se il personale è posizionato correttamente durante le procedure e se rispetta le linee guida in materia di igiene e sicurezza, come ad esempio il posizionamento sicuro intorno alle apparecchiature. L'Edge AI consente di fornire preziose informazioni senza richiedere una costante connettività al cloud in una sala operatoria, garantendo la privacy e fornendo un feedback immediato ai team sanitari.

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Edge AI per l'automazione industriale

I produttori di tutto il mondo utilizzano la tecnologia edge AI per rendere le loro attività più veloci, efficienti e produttive. Utilizzando i dati in tempo reale provenienti da sensori e dispositivi IoT, l'edge AI consente la manutenzione predittiva, permettendo alle fabbriche di rilevare i primi segnali di guasto delle apparecchiature e di prevedere i guasti prima che si verifichino problemi gravi. Questo approccio proattivo aiuta a ridurre i tempi di inattività, a prolungare la durata di vita delle apparecchiature e a mantenere un funzionamento regolare. 

L'Edge AI migliora anche il controllo della qualità utilizzando la Vision AI per individuare i difetti dei prodotti prima che vengano imballati per la spedizione. Analizzando immagini e video direttamente in loco, l'intelligenza artificiale può identificare rapidamente i difetti, garantendo che solo i prodotti di alta qualità raggiungano i clienti. Il feedback immediato consente ai produttori di risolvere subito i problemi, riducendo gli sprechi, migliorando gli standard dei prodotti e aumentando la soddisfazione dei clienti.

Edge AI per i dispositivi IoT a casa

Dai campanelli intelligenti che suonano automaticamente quando qualcuno si avvicina alle luci che si spengono quando una stanza è vuota, le case intelligenti sono piene di dispositivi che utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità della vita dei residenti. Se un residente vuole vedere chi c'è alla porta o regolare la temperatura della casa attraverso il proprio smartphone, la tecnologia edge lo rende possibile elaborando i dati direttamente in loco invece di affidarsi a un server remoto. L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale Edge aiuta a proteggere la privacy dei residenti e riduce il rischio di accesso non autorizzato ai dati personali.

Per quanto riguarda la domotica, l'elaborazione locale da parte dell'intelligenza artificiale è fondamentale per le applicazioni che richiedono un feedback immediato. Queste applicazioni includono sistemi di sicurezza, sistemi di illuminazione e controlli ambientali. Elaborando i dati a livello periferico, le case intelligenti possono funzionare in modo indipendente senza bisogno di una connessione a internet. Inoltre, l'intelligenza artificiale integrata con la computer vision può migliorare l'accessibilità delle case. Utilizzando tecniche come la stima della posa umana, è possibile creare sistemi di rilevamento dei gesti delle mani per controllare altri sistemi all'interno della casa, come luci o TV.

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Sfide e limiti

Nonostante i vantaggi che offrono, i sistemi Edge AI sono ancora in evoluzione e devono affrontare alcune sfide e limitazioni. Ecco alcune limitazioni da tenere in considerazione prima di decidere di integrare le soluzioni Edge AI nella tua azienda o nella tua casa.

• Rischi per la sicurezza: Se da un lato l'IA edge migliora la sicurezza mantenendo i dati a livello locale, dall'altro presenta alcuni rischi a livello locale, soprattutto a causa di errori umani e password poco sicure. 

• Limitata potenza di calcolo: I sistemi di Edge AI hanno di solito una potenza di calcolo inferiore a quella dell'AI basata sul cloud, che li limita a compiti specifici. Mentre il cloud è in grado di gestire modelli di grandi dimensioni, l'Edge AI è più adatta a compiti più semplici e piccoli.

• Problemi di compatibilità delle macchine: Soprattutto in ambito aziendale, l'IA edge deve confrontarsi con diversi tipi di macchine e i problemi di compatibilità possono portare a guasti e malfunzionamenti quando vengono utilizzate insieme macchine non compatibili.

Sfruttare la potenza dell'Edge

L'Edge AI consente alle industrie di lavorare più velocemente e di prendere decisioni più intelligenti elaborando i dati direttamente dove vengono creati. Questo approccio accelera le operazioni, migliora la sicurezza dei dati e riduce i costi di internet. 

In settori come l'assistenza sanitaria, la produzione e le case intelligenti, l'Edge AI aumenta l'efficienza e consente di prendere decisioni rapide senza dover fare affidamento su un accesso costante al cloud. Pur presentando alcune limitazioni, come i potenziali rischi per la sicurezza e la capacità limitata di svolgere attività complesse, la capacità dell'Edge AI di gestire le attività in tempo reale la rende uno strumento prezioso per il futuro.

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