EDGE – INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Continua il nostro viaggio nell’universo dell’Intelligenza Artificiale. Dopo aver parlato di trend, vantaggi, riconoscimento facciale, Artificial Intelligence e Deep Learning lato Server, affrontiamo ora la struttura/configurazione di Intelligenza Artificiale “all’estremità”, universalmente denominata e riconosciuta come “Edge AI”.

Edge AI è una combinazione di Edge Computing e Artificial Intelligence. L’idea è di avere gli algoritmi di Intelligenza Artificiale elaborati nel dispositivo periferico, opportunamente equipaggiato delle necessarie capacità di calcolo, come oggi avviene – ad esempio – nelle più moderne telecamere utilizzate per i sistemi di Videosorveglianza.

QUALI VANTAGGI E BENEFICI DELLE STRUTTURE CON TECNOLOGIA EDGE AI?

• Tecnicamente, l’elaborazione del dato in “periferia” riduce la banda passante necessaria per il traffico dati con conseguente ottimizzazione dei costi della infrastruttura di rete, di eventuali servizi internet e dell’hardware di gestione e archiviazione (storage).
• Tipicamente i dispositivi che utilizzano tecnologie Edge non richiedono competenze di Data Scientists e/o AI Engineers. I flussi dei dati significativi e filtrati in base alla programmazione vengono inviati automaticamente al Centro, così da definire un sistema in grado di funzionare autonomamente nelle funzionalità ordinarie.
• La struttura Edge AI è l’approccio chiave per una solida diffusione di tecnologie e piattaforme IoT, con dispositivi in grado di fornire una migliore esperienza dell’Utente grazie alle sempre più ridotte latenze nello scambio delle informazioni e progressiva contrazione dei costi di connessione.

PERCHÉ EDGE AI È IMPORTANTE?

Le applicazioni vanno ben oltre l’impiego nella Videosorveglianza e abbracciano ambiti che spaziano dalla robotica ai droni, dai computer games ai dispositivi indossabili per la salute e la cura, il tutto in uno scenario in continua e sempre più rapida evoluzione.

Nelle applicazioni dedicate alla Videosorveglianza:

• la potente capacità di calcolo a bordo telecamera (processori in tecnologia SoC) consente l’evoluzione della più tradizionale Video Analytic in processi di analisi e rilevazione più definiti e circoscritti grazie – ad esempio – alla disponibilità del dato nativo senza latenze che consente una più precisa classificazione di persone, animali, mezzi di trasporto/mobilità, direzione,…
• gli algoritmi di Machine Learning, ancora prima dei più evoluti algoritmi di Artificial Intelligence, hanno introdotto la capacità di “apprendimento”, ovvero di adattamento e ottimizzazione delle capacità di analisi e classificazione con conseguente affidabilità incrementale del dato.

IL FUTURO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE EDGE

Come già descritto, l’Edge AI è una tecnologia che elabora localmente – utilizzando tecniche di Deep Learning – i dati forniti da un dispositivo hardware. Per analizzare tali dati e fornire in tempo reali gli indicatori richiesti, gli apparati non hanno necessariamente bisogno di essere collegati a Internet. L’espansione di questa struttura garantirà l’ottimale coinvolgimento umano che dovrà prendere in carico solo i dati critici (anomalie, allarmi, diagnostica, …) trasferiti alla Centrale di Controllo.

Edge AI contribuirà inoltre sempre di più alla gestione delle problematiche legate alla privacy convogliando informazioni già opportunamente filtrare in periferia contribuendo ancora una volta alla ottimizzazione del carico di lavoro di tutta l’infrastruttura hardware.

La tecnologia Edge AI si sta dimostrando “chiave di volta” per molti settori e certamente uno dei trend di maggior valore tecnologico e funzionale anche nelle applicazioni di Video Security: si prevede che il valore del mercato globale di Software Edge AI (complessivo per applicazioni in settori multipli) passerà dagli stimati 355 milioni USD del 2018 a 1,12 trilioni USD entro il 2023-2024.