L’IA edge consente ai dispositivi integrati di utilizzare i dati dei sensori in modo più efficiente e migliorare le nostre esperienze quotidiane
Nella vita quotidiana utilizziamo diversi prodotti, come l’aria condizionata per rinfrescare le nostre case, le automobili per spostarci da un posto all’altro o i pannelli solari per generare energia. Ma nonostante questi prodotti siano integrati nelle nostre vite, cosa cambierebbe se fosse possibile migliorare l’esperienza utente in modo tale che i prodotti non siano solo parte della nostra quotidianità, ma riescano anche ad aumentarne le possibilità? I sistemi HVAC potrebbero essere abbastanza intelligenti da avvisare l’utente della necessità di cambiare un filtro, permettendo al condizionatore di lavorare in modo efficiente e mantenere il fresco per tutta l’estate.
Le applicazioni utilizzano l’intelligenza artificiale (IA) edge, basata su reti neurali, per comprendere e migliorare i prodotti a livello locale e potenziare l’esperienza utente esattamente là dove si verifica un evento, ovvero in corrispondenza del cosiddetto edge. Gli ingegneri possono quindi progettare e utilizzare i dati per addestrare gli algoritmi di reti neurali, per poi eseguire tali algoritmi su dispositivi integrati al fine di risolvere problemi. L’integrazione dell’IA all’avanguardia nelle applicazioni che utilizziamo quotidianamente andrà a migliorare le nostre vite, rendendo i prodotti che usiamo ogni giorno più facili da usare, sicuri e sostenibili.
Oggi, quando molte persone pensano ai dispositivi «smart», pensano di solito alla connettività wireless e all’archiviazione dei dati sul cloud per i processi decisionali. I dispositivi connessi, però, non sono necessariamente intelligenti. L’IA edge porta la potenza di calcolo vicino all’origine dei dati e permette di prendere decisioni a livello periferico, sul dispositivo, anziché sul cloud. In questo modo è possibile ridurre la latenza, ottenere una maggiore efficienza energetica e più robustezza e sicurezza per i dati, il che si traduce in una maggiore velocità del processo decisionale.
Un esempio può essere una telecamera di sicurezza intelligente per la casa. Volendo sapere se un oggetto nel cortile è un gatto o uno sconosciuto, utilizzando l’IA sul cloud sarebbe necessario inviare i dati al cloud, attenderne l’elaborazione e quindi spedirli indietro per prendere una decisione. Il tutto richiederebbe non solo troppo tempo, ma anche molta più potenza per essere completato. Nel prendere decisioni all’edge, i dispositivi embedded a elevata integrazione eseguono reti neurali a livello locale, il che richiede meno energia e consente maggiore sicurezza e privacy.
L’utilizzo dell’IA edge per prepararsi al futuro
L’IA edge è potenzialmente in grado di trasformare il modo in cui interagiamo con i dispositivi elettronici, rendendoli più reattivi, efficienti e sicuri. L’esecuzione di algoritmi di IA a livello locale, in prossimità del luogo in cui i dati vengono raccolti, permette di prendere decisioni più rapidamente. Per questo motivo, le decisioni prese all’edge possono consentire di salvare vite umane. Oggi i dispositivi elettronici non hanno più bisogno di risorse basate sul cloud per reagire a livello locale. Durante la guida di un veicolo, i processori visivi interagiscono con la tecnologia di rilevamento radar per monitorare costantemente l’ambiente circostante e aiutare l’auto a prendere decisioni rapide in presenza di ostacoli o per aumentarne l’autonomia.
Nelle fabbriche, l’IA edge può permettere di rilevare i guasti dei motori. La capacità di individuare un guasto di un motore prima che causi danni all’intero impianto e, di conseguenza, la possibilità di individuare modelli di manutenzione predittiva può rendere le attività aziendali più affidabili, efficienti e convenienti.
A mano a mano che le capacità dell’IA edge si evolvono e le applicazioni che la supportano diventano più intelligenti e connesse, l’IA si adatterà meglio agli stili di vita degli esseri umani. Ad esempio, si potrebbe utilizzare un radar con un condizionatore per rilevare il punto in cui si trovano le persone all’interno della casa e ottimizzare quindi il flusso d’aria verso quell’area, aumentando l’efficienza energetica dell’abitazione, oppure un sensore radar potrebbe accendere e spegnere la televisione quando si entra in soggiorno.
Grazie all’IA edge, le decisioni diventano più rapide ed efficienti e sarà possibile utilizzare strategicamente le risorse a nostra disposizione per prendere decisioni più intelligenti. I pannelli solari dotati di IA hanno migliorato la sicurezza grazie al rilevamento dei guasti, alla rilevazione delle sovratensioni e allo spegnimento dell’impianto prima che prenda fuoco, favorendo la diffusione delle fonti di energia rinnovabile. L’IA edge può integrare i processi decisionali per garantire la sicurezza e aumentare l’efficienza dei sistemi, promuovendo al tempo stesso lo sviluppo verso un futuro più sostenibile.
Le risorse per maggiore intelligenza
Ora che l’IA edge inizia a essere utilizzata in sempre più applicazioni, il mio desiderio è che l’adozione dell’IA diventi semplice e accessibile per tutti gli ingegneri, a prescindere dalle loro competenze o esperienze con l’IA. Nel mio lavoro ho l’opportunità di guidare team che forniscono ai nostri clienti gli strumenti software e hardware di cui hanno bisogno. Grazie all’impegno della nostra azienda nel campo del software open source e di facile utilizzo, siamo in grado di offrire ai progettisti soluzioni per utilizzare i propri dati e aggiungere intelligenza significativa ai propri sistemi.
La nostra convinzione è che i semiconduttori possano migliorare il mondo rendendo l’elettronica più accessibile. Questa passione non è una novità. I nostri quasi 50 anni di esperienza nel campo della tecnologia di elaborazione del segnale digitale hanno preso le mosse dall’esecuzione di funzioni matematiche efficienti con voce e suono e ci hanno permesso di superare grandi sfide, la cui complessità è in continua crescita. Grazie alla nostra esperienza nell’elaborazione del segnale siamo stati in grado di espandere la nostra gamma e consentire innovazioni con dispositivi hardware scalabili per applicazioni di IA edge, a prescindere dalla potenza di calcolo necessaria. Inoltre abbiamo aumentato il livello di integrazione nei processori embedded per renderli più accessibili. I nostri clienti possono quindi adottare facilmente l’IA edge per applicazioni veramente intelligenti. Tutti i nostri contributi nel campo dell’IA edge hanno permesso di realizzare processi decisionali rapidi ed efficienti, per un mondo più sicuro e sostenibile.
L’adozione dell’IA edge nelle applicazioni non potrà che crescere con gli sviluppi della tecnologia. Negli ultimi anni abbiamo visto nascere sistemi sempre più sofisticati, ai quali stiamo dando il nostro contributo. Mi aspetto che l’IA edge aprirà la strada a nuove modalità per integrarsi nelle nostre vite e semplificare i processi decisionali.
Considerando dove eravamo 50 anni fa e dove siamo ora, non vedo l’ora di scoprire come sapremo sfruttare le odierne innovazioni nell’IA edge di domani.
Autore: Amichai Ron, Vice Presidente Senior per Embedded Processing
