Edge AI, vantaggi dell’intelligenza artificiale locale

L’Edge AI è un ramo emergente dell’intelligenza artificiale che sta rivoluzionando il settore industriale facendo sì che i dispositivi agiscano in modo più intelligente e autonomo e possano elaborare i dati in questione di millisecondi.

Cos’è l’Edge AI?

L’Edge AI o edge artificial intelligence è l’implementazione dell’IA in un ambiente di edge artificial intelligence o Edge computing. Consente di eseguire i calcoli vicino al luogo in cui vengono raccolti i dati anziché in server cloud o in datacenter esterni. Non è necessaria una connessione per inviare le informazioni, l’Edge AI permette ai dispositivi di prendere decisioni più intelligenti e in modo più rapido. Potendo elaborare referenze in questione di millisecondi, l'impiego di questa tecnologia fornisce risposte e feedback in tempo reale, quasi istantaneamente.

Quali sono i vantaggi di utilizzare l’Edge AI?

Servirsi di questi studi svolti localmente con metodi avanzati come il machine learning presenta i seguenti vantaggi:

• Analisi in tempo reale. L’Edge AI facilita l’uso di capacità di elaborazione ad alte prestazioni vicine al luogo nel quale si trovano, ad esempio, i sensori IoT dai quali vengono estratte le informazioni, accelerando così il processo decisionale.
• Latenza ridotta. Il tempo necessario per elaborare i dati diminuisce poiché non richiedendo dispositivi di trasferimento di andata e ritorno.
• Requisiti di larghezza di banda inferiori. Si risparmia spazio di archiviazione in cloud e larghezza di banda, elaborando i dati vicino alla fonte.
• Maggiore sicurezza. L'elaborazione locale impedisce che i dati sensibili siano esposti a potenziali criminali informatici dato che non vengono inviati ad ubicazioni esterne. Tuttavia, anche questi sono vulnerabili e possono subire minacce o attacchi.
• Velocità più elevate. La capacità di elaborazione è più veloce di quella del cloud computing.

Una delle maggiori differenze tra l’Edge AI e l’intelligenza artificiale convenzionale è che la prima non invia informazioni a un sistema in cloud, queste vengono invece analizzate all’interno dei dispositivi connessi tra loro che operano ai margini della rete. Si aggiunge così un livello di intelligenza, poiché i dispositivi non solo raccolgono i dati, ma possono agire mediante la tecnologia machine learning.

Applicazioni dell’Edge AI nell’industria

Le grandi capacità dell’Edge AI si dimostrano nelle sue potenzialità in numerosi settori industriali:

• Settore automobilistico. I veicoli con Edge AI possono prendere decisioni come cambiare corsia per evitare collisioni, migliorando la sicurezza stradale. Con questa tecnologia si creano le auto autonome.
• Assistenti vocali. Imparano a riconoscere le voci localmente in modo da sapere quando accendersi e rispondere.
• Controllo dei processi. Analizzare i dati in tempo reale fornisce una maggiore efficienza alle aziende.
• Energia. Installazioni come gli impianti petroliferi e di gas sono spesso situate in località remote. Grazie all’Edge AI possono elaborare le informazioni in modo indipendente.
• Industria e intralogistica. I robot possono adattarsi ai cambiamenti ambientali senza l’intervento umano ed eseguire mansioni in maniera autonoma. Un esempio sono i robot per picking. Altre applicazioni sono l'automazione delle linee di assemblaggio mediane l’uso dell'IIoT, la visione artificiale per ispezionare i prodotti e individuare eventuali difetti e la manutenzione predittiva delle attrezzature.
• Salute e controllo del paziente. I trattamenti e le diagnosi sono più precisi quando i risultati vengono analizzati in tempo reale. Inoltre, strumenti come il monitoraggio della frequenza cardiaca o del glucosio avvisano i pazienti di eventuali anomalie.
• Sistemi di sicurezza. I dispositivi di sorveglianza con Edge AI possono rilevare intrusi e incidenti e inviare avvisi in modo autonomo.

Allo stesso modo, l’Edge AI computing può essere adoperato per monitorare il consumo energetico nelle operazioni industriali, diminuendo l’impatto ambientale.

Vantaggi e svantaggi dell’Edge AI

Per implementare l’Edge AI, i server locali o i dispositivi hanno bisogno di una certa capacità di calcolo per poter eseguire modelli analitici e algoritmi di intelligenza artificiale. A volte presentano anche limitazioni in termini di memoria e spazio di archiviazione dei dati. Se funzionano con una batteria, l’autonomia può aumentare gli svantaggi.

Per evitare questi inconvenienti, è consigliabile utilizzare architetture specifiche per dispositivi a basso consumo e impiegare processori per applicazioni di IA come la visione artificiale e l’inferenza di reti neurali.

Ciò che distingue l’Edge AI dall’intelligenza artificiale in cloud è dove vengono eseguiti gli algoritmi:

• Edge AI. I dati vengono archiviati e usati sull'hardware periferico della rete, siano essi sensori, veicoli o dispositivi IoT. Richiede una minore lunghezza della banda e la sua latenza è quasi impercettibile. Può lavorare in aree remote senza connessione. Gli svantaggi sono i suoi limiti di memoria, la necessità di ottimizzare gli algoritmi e l’impiego di un hardware specifico.
• IA in cloud. Le informazioni vengono elaborate in server cloud convenzionali e centralizzati, generalmente gestiti da un provider. Tra i suoi vantaggi ci sono una maggiore capacità e potenza di calcolo per la gestione di grandi quantità di dati. Tuttavia, l’obbligo di trasferirli può rallentare le comunicazioni.

Il futuro della logistica e l’intelligenza artificiale

Avvalersi dell’Edge AI è utile nei casi in cui le informazioni devono essere analizzate ed elaborate immediatamente. Questa tecnologia è ancora nelle sue fasi iniziali mentre continuiamo ad assistere a nuovi sviluppi dell’hardware specifico per l’IA e al miglioramento della capacità di archiviazione ed elaborazione nei dispositivi IoT.

In un mondo sempre più interconnesso, l’intelligenza artificiale non si trova al margine dalla gestione logistica. I sistemi di gestione magazzino sono diventati il miglior alleato per mantenere un controllo completo dei cicli operativi e migliorare il funzionamento delle installazioni. Se stai pensando di migliorare la tua azienda su questo aspetto, non esitare a contattarci. In Mecalux siamo esperti nell'automazione e nella digitalizzazione dei magazzini e siamo in prima linea nella ricerca dell'intelligenza artificiale in modo da ampliare le capacità tecnologiche dei nostri clienti.