Tutto sull'AI edge

Che cos'è l'AI edge?

L'AI edge, o AI nell'edge, è la pratica di integrare i sistemi di intelligenza artificiale (come l'analisi predittiva, il riconoscimento vocale o di immagini, o il rilevamento delle anomalie) con l'edge computing. Lo scopo è quello di elaborare i dati direttamente dove sono stati raccolti – solitamente su apparecchi come sensori, fotocamere o altri dispositivi IoT – evitando così di doverli inviare a server remoti per poterli elaborare. L'elaborazione dei dati nell'edge si traduce dunque in tempi di risposta più rapidi, latenza ridotta, e maggiore privacy e sicurezza. 

Un esempio di AI edge può essere una telecamera di sorveglianza in un campus universitario dotata non solo di capacità di calcolo, ma anche di funzionalità di intelligenza artificiale come per esempio il riconoscimento facciale: una combinazione molto utile, perché una simile telecamera può essere in grado di identificare quasi istantaneamente persone malintenzionate già note, cosa fondamentale in situazioni di emergenza. Altri ottimi candidati per una rapida elaborazione nell'edge e un'analisi dei dati con l'AI sono i veicoli autonomi e i dispositivi indossabili per il monitoraggio dei parametri di salute. 

L'AI edge sta diventando sempre più popolare grazie a progressi tecnologici come l'evoluzione avanzata delle reti neurali, un'infrastruttura di calcolo più potente, e l'adozione capillare di dispositivi IoT. Questi progressi consentono all'AI edge di fornire informazioni intelligenti e insight immediati alle organizzazioni di quasi tutti i settori. L'AI edge consente di automatizzare i processi e le operazioni, migliorare la sicurezza e ottimizzare i flussi di lavoro. Le informazioni inoltre sono più protette, perché non lasciano mai il dispositivo edge e non possono essere intercettate mentre transitano verso il server centrale di elaborazione.

AI tradizionale, edge e distribuita a confronto

L'AI edge differisce dall'AI tradizionale e dall'AI distribuita sotto diversi importanti aspetti. Con l'AI tradizionale, i modelli di AI si trovano di solito nei sistemi di back‑end su server centrali, per esempio in un cloud pubblico o in un datacenter, dove elaborano e analizzano i dati inviati alla posizione centrale. Questo richiede tempo e può persino causare dei lag se vengono elaborati e analizzati troppi dati contemporaneamente. Con l'AI nell'edge, invece, ogni dispositivo edge può analizzare i dati che raccoglie utilizzando un modello di intelligenza artificiale o apprendimento automatico integrato nel dispositivo stesso. Il dispositivo prende quindi decisioni intelligenti e trasmette ai server centrali o a chi di dovere non tutti i dati i grezzi, ma solo le informazioni e i dati più importanti. Tutto ciò rende l'AI edge molto più adatta a processi e operazioni nei quali il fattore tempo è cruciale. 

L'AI edge differisce anche dall'AI distribuita. Il concetto di AI distribuita si colloca a metà strada tra quello di AI edge e quello di AI tradizionale. Con un sistema distribuito, i dati vengono elaborati e analizzati su una serie di dispositivi interconnessi, inclusi i server centrali e i dispositivi edge. Ogni nodo di questa catena interconnessa dà il suo piccolo contributo all'analisi dei dati, nel quadro di una elaborazione distribuita in grado di gestire carichi di lavoro di gradi dimensioni e scalare oltre i semplici dispositivi edge. Lo svantaggio dell'AI distribuita è che ha una latenza maggiore rispetto all'AI edge, comporta più rischi di sicurezza e privacy perché i dati vengono trasmessi attraverso le reti a vari dispositivi, ed è più complessa da gestire.

AI edge e cloud computing

Il cloud computing è strettamente connesso con l'AI nell'edge. Anzi, è il cloud computing ad abilitare i sistemi di AI nell'edge, poiché mette a disposizione l'hardware, le applicazioni, i servizi e gli strumenti necessari per implementare, eseguire, sincronizzare i dati, monitorare e gestire i modelli di AI edge. 

Se però confrontiamo l'AI nel cloud con l'AI nell'edge, possiamo cogliere diverse differenze:  

• Capacità computazionali: l'AI nel cloud offre prestazioni superiori per le operazioni di calcolo generiche. L'AI edge può integrare in un dispositivo solo una certa potenza di calcolo, ma spesso ha parametri molto specifici e non ha bisogno di una potenza di calcolo scalabile all'infinito. 

• Capacità di storage: com'è ovvio, il cloud offre una quantità quasi illimitata di storage scalabile facilmente e velocemente in base alle proprie esigenze. Con l'AI edge, invece, lo spazio di storage sul dispositivo edge è limitato, ma è comunque sufficiente per elaborare e analizzare i dati e inviare informazioni alla sede centrale. 

• Latenza: sotto questo punto di vista, è l'edge a battere il cloud. Poiché i dati sono elaborati direttamente in loco, la latenza rimane estremamente bassa e i tempi di risposta sono rapidi. I sistemi di AI nel cloud, al contrario, devono trasmettere i dati a vari server remoti che potrebbero trovarsi dall'altra parte del mondo, aumentando così la latenza. 

• Larghezza di banda della rete: l'AI edge richiede una larghezza di banda molto ridotta, perché la quantità di dati trasmessi ai server centrali è molto inferiore rispetto a quella richiesta dall'AI nel cloud. Ricordiamo infatti che l'AI edge invia ad altri server solo le informazioni e le decisioni più importanti, mentre l'AI nel cloud invia a posizioni remote tutti i dati grezzi, il che richiede una larghezza di banda molto più elevata. 

• Sicurezza e privacy: rispetto all'AI nel cloud, l'AI nell'edge è di per sé più sicura e più in grado di garantire la riservatezza delle informazioni sensibili, poiché i dati rimangono in larga parte sul dispositivo edge. Di contro, tutti i dati trasmessi a server esterni attraverso la rete (di fatto, tutti i dati presenti in un sistema di AI cloud) incorrono nel rischio di essere compromessi o intercettati da attori malintenzionati.

Vantaggi dell'AI edge per le aziende

Tra i vantaggi dell'AI edge possiamo annoverare: 

• Maggiore efficienza e agilità: con tempi di risposta più rapidi e un'identificazione più veloce dei possibili problemi, le operazioni aziendali diventano più efficienti e agili. 

• Costi ridotti: l'AI nell'edge richiede meno risorse cloud, il che si traduce in spese operative più basse e un minore consumo di larghezza di banda. Poiché la maggior parte dei sistemi di AI edge è pressoché autonoma, poi, si riduce anche la necessità di supervisione umana – e il costo che ne deriva. 

• Conformità semplificata alle normative sulla sicurezza e sulla privacy: considerando che i dati restano sul dispositivo sul quale vengono raccolti, le normative sulla sovranità dei dati possono essere rispettate più facilmente. Inoltre, il fatto che non sia necessario trasmettere una gran quantità di dati attraverso le reti migliora anche la sicurezza e la privacy. 

• Maggiore risparmio energetico: gran parte dei dispositivi AI edge consuma pochissima energia. In più, il consumo energetico dei server e dei sistemi centralizzati è ridotto grazie al minor carico di elaborazione. 

• Elevata disponibilità: poiché l'elaborazione AI nell'edge non richiede una connessione Internet, i sistemi di questo tipo sono spesso più disponibili e affidabili dell'AI tradizionale o basata su cloud.

Gli use case per l'AI edge

L'AI è uno strumento sempre più diffuso e cruciale in tutti i settori e per una vasta gamma di use case. E man mano che l'AI va maturando, anche gli use case per l'elaborazione nell'edge si moltiplicano. Tra i più comuni e recenti possiamo elencare: 

• Sanità: i dispositivi medici come i misuratori della glicemia e gli strumenti per il tracciamento dei parametri vitali basati sull'AI possono automatizzare parte del processo decisionale, alleviando così il carico di lavoro del personale medico. Grazie alle funzionalità integrate dei dispositivi che avvisano gli operatori sanitari in caso di anomalie, è possibile dimettere prima il paziente senza interrompere l'osservazione post‑chirurgica. 

• Retail: gli scaffali dei negozi possono essere dotati di dispositivi che monitorano le scorte e avvisano il personale quando i prodotti sono sul punto di terminare. Alcuni rivenditori stanno anche iniziando a provare dispositivi edge che tracciano i carrelli mentre i clienti fanno acquisti e consentono loro di effettuare il pagamento ovunque nel negozio. 

• Case e uffici intelligenti: i dispositivi edge dotati di AI sono in grado di monitorare e regolare il riscaldamento, il raffreddamento, l'illuminazione e molto altro per ottimizzare l'efficienza energetica. I sistemi di telecamere per i campanelli d'ingresso possono inoltre identificare il volto di chi si avvicina alla porta, rilevare i movimenti, e avvisare chi di dovere in caso di comportamenti anomali. 

• Manifattura: i dispositivi AI edge su attrezzature e macchinari pesanti possono eseguire analisi predittive per avvisare i team dei possibili guasti. Le telecamere sulle linee di produzione sono in grado di identificare i prodotti difettosi e rimuoverli automaticamente. I robot con dispositivi AI edge possono imballare prodotti o assemblare ingranaggi con un elevato livello di adattabilità all'evoluzione continua degli ambienti. 

• Smart city: i dispositivi AI edge sono componenti fondamentali delle città intelligenti, dove possono per esempio rilevare gli slot disponibili per il parcheggio gratuito e avvisare in tempo reale chi guida. Un altro esempio sono i dispositivi sui semafori, che possono analizzare i pattern ricorrenti del traffico nei diversi orari e regolare i segnali in modo da ottimizzare il flusso ed evitare ingorghi. 

• Trasporti: i mezzi che trasportano merci deperibili o delicate possono essere dotati di dispositivi AI edge che monitorano la temperatura, le vibrazioni e altre metriche, avvisando chi conduce il mezzo e chi gestisce la flotta quando le condizioni non sono più ottimali. 

• Servizi pubblici: i contatori intelligenti possono monitorare il consumo di energia e avvisare i proprietari di case o aziende quando questo supera un determinato limite. Le condutture e le apparecchiature di rete situate in aree molto remote possono anche automonitorarsi e avvisare il personale tecnico quando è necessaria della manutenzione o quando è probabile che si verifichino dei guasti.

Come Nutanix supporta l'AI edge

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