Intelligenza artificiale in produzione nell'edge industriale: un percorso ripetibile con Red Hat e Intel

I team industriali desiderano implementare l'IA in luoghi critici: negli stabilimenti, negli hub logistici, nelle operazioni sul campo da remoto e per la guida dei robot. Tuttavia, molti di questi progetti non superano la fase pilota. L'ostacolo principale è raramente il modello di IA in sé. In molti casi, le sfide derivano dalla realtà degli ambienti edge, caratterizzati da risorse limitate, connettività instabile e sistemi di difficile accesso, spesso privi di supporto tecnico locale. 

Red Hat Device Edge risolve questo problema offrendo coerenza operativa per carichi di lavoro e dispositivi all'edge remoto. Raggiunge questo obiettivo con Red Hat Enterprise Linux come sistema operativo coerente e flessibile insieme alla versione Red Hat di MicroShift, una soluzione di orchestrazione dei container Kubernetes leggera basata sulle funzionalità edge di Red Hat OpenShift. Puoi sfruttare questa base per portare l'IA oltre la fase pilota. Per farlo, però, ti serve una formula di sistema ripetibile, non un'integrazione isolata. Red Hat e Intel offrono strumenti utilizzabili per realizzare l'IA all'edge. Questo approccio scalabile all’IA per l'edge industriale è strutturato come una pipeline.

1. L'architettura di riferimento (RA) definisce il contenuto e le modalità per una categoria di distribuzioni: elaborazione, accelerazione, software, modello operativo.
2. Il Verified Reference Blueprint (VRB) trasforma l'architettura in una ricetta convalidata: configurazioni specifiche di hardware e software di base testate e confrontate per rendere i risultati prevedibili. Intel pubblica i VRB specificamente per ridurre i tempi, l'impegno e i costi di valutazione delle opzioni hardware e software e per rendere più riproducibili i risultati del sistema. 
3. Le Intel Edge AI Suites gestiscono l'ultima fase: applicazioni di riferimento orientate al dominio e componenti riutilizzabili che i team possono usare per accelerare la distribuzione reale.

Questa struttura sostituisce la conoscenza non documentata dei team e il codice personalizzato con modelli convalidati che i team possono distribuire ripetutamente. Esaminiamo le fasi di questa pipeline in maggiore dettaglio.

Perché i VRB sono importanti per gli acquirenti industriali

Chi opera nel settore industriale non desidera l'ennesima demo, ma una distribuzione prevedibile. L'approccio VRB di Intel semplifica le scelte di progettazione raggruppando componenti hardware e software, rendendo le prestazioni più prevedibili e riducendo l'impegno necessario per la valutazione. 

Ad esempio, il Verified Reference Blueprint di Intel con Dell descrive un sistema di IA commerciale ottimizzato fornito tramite un OEM (original equipment manufacturer), verificato, configurato e testato con il software di riferimento Intel per l'IA su hardware Intel. L'obiettivo è aumentare la prevedibilità e accelerare l'onboarding delle applicazioni distribuendo un sistema di comprovata affidabilità e riducendo l'impegno dell'utente finale.

Questo è solo uno degli esempi e sono disponibili blueprint per molti fornitori diversi. Indipendentemente dal fornitore preferito, un sistema convalidato offre un percorso più rapido dal prototipo alla distribuzione standardizzata.

Trasforma i componenti dell'IA all'edge in soluzioni pronte per l'industria

I sistemi convalidati sono necessari, ma non sufficienti per una distribuzione efficace dell'IA all'edge. I team necessitano anche di componenti software riutilizzabili che accelerino lo sviluppo di soluzioni per specifici ambienti industriali.

Questo è il ruolo di Intel Open Edge Platform, uno stack software modulare e componibile per l'IA all'edge. La piattaforma include la documentazione che descrive le Edge AI Suites, raccolte selezionate di applicazioni di riferimento per l'IA che accelerano lo sviluppo all'edge con librerie, microservizi e strumenti ottimizzati per l'architettura Intel.

La Open Edge Platform include Manufacturing IA Suite e Robotics IA Suite, che interesseranno in particolare i team industriali. (Tra le altre suite: Metro, Retail, Education e Health and Life Sciences.) Le distribuzioni di IA industriale spesso richiedono molto più della semplice capacità di eseguire l'inferenza. Richiedono pipeline integrate, pattern di integrazione e guardrail operativi su cui i team possono contare in modo coerente: Open Edge Platform offre proprio questo.

Perché Red Hat Device Edge si adatta alla realtà dell'edge industriale

Gli ambienti edge industriali sono diversi dai datacenter. I dispositivi operano con vincoli energetici, di raffreddamento e connettività e spesso si trovano in posizioni difficili da raggiungere. Red Hat Device Edge offre coerenza operativa a fronte di questi vincoli, combinando:

• Red Hat Enterprise Linux con immagini del sistema operativo e operazioni ottimizzate per l'edge, offrendo l'affidabilità e la sicurezza di una soluzione enterprise ai dispositivi edge;
• MicroShift per l'orchestrazione leggera dei container Kubernetes, derivato da Red Hat OpenShift;
• Red Hat Edge Manager, con funzionalità di gestione della flotta intuitive, che estendono l'orchestrazione a tutte le tipologie di dispositivi edge;
• Red Hat Ansible Automation Platform per la distribuzione e l'automazione del ciclo di vita.

Gli acquirenti del settore industriale non sono necessariamente interessati agli aspetti tecnici di Kubernetes come sistema di orchestrazione. Hanno a cuore principalmente la coerenza operativa e del ciclo di vita, poiché garantisce la scalabilità dei progetti.

Red Hat e Intel potenziano la robotica industriale 

La robotica rappresenta un esempio di distribuzione dell’intelligenza artificiale all'edge particolarmente complesso. Un robot industriale basato sull'IA necessita di sensori, telecamere, pipeline di inferenza e interazioni deterministiche con il mondo fisico. Sebbene deployment di questo tipo possano iniziare come un singolo prototipo, diventano utili solo quando la tecnologia alla base è riproducibile e supportabile.

Come indicato, la Open Edge Platform include una Robotics IA Suite. I team di robotica traggono vantaggio dalla possibilità di partire dalle fondamenta di sistema convalidate fornite dai VRB, possono utilizzare i blocchi predefiniti selezionati che compongono le suite e le librerie fornite e distribuire su flotte gestite con Red Hat Device Edge e MicroShift. È molto meglio che dover creare tutto partendo da zero. 

Cosa devono chiedere i clienti: una semplice checklist

Se sei un acquirente industriale e stai valutando piattaforme di IA all'edge, ecco le domande che dovresti porti se vuoi creare un'infrastruttura in grado di passare dalla fase pilota alla produzione.

1. Esiste una formula di sistema convalidata? Si intende una configurazione pubblicata e testata, non un semplice diagramma di riferimento. I VRB Intel sono concepiti specificamente per ridurre le attività di valutazione e aumentare la prevedibilità.
2. Esiste un modo per ottenere blocchi costitutivi riutilizzabili? Parliamo di suite di codice, librerie e microservizi riutilizzabili, non di soluzioni isolate create ad hoc. La Open Edge Platform include suite e librerie create appositamente. 
3. Come viene gestito il ciclo di vita nell’edge remoto? Occorre un sistema in grado di gestire aggiornamenti, rollback, provisioning e operazioni coerenti in ambienti con vincoli. Questa è la base dell'offerta di Red Hat Device Edge.

L'edge industriale richiede ripetibilità

La fase successiva dell'IA all’edge non riguarda modelli più grandi. Servono distribuzioni ripetibili. Per l'IA edge industriale e la robotica, a vincere saranno i team in grado di trasformare progetti pilota isolati in sistemi ripetibili e standardizzati, distribuendoli in modo coerente e operando su vasta scala.

La pipeline è importante. Architettura di riferimento → Verified Reference Blueprint → Intel AI Suite: si basa su sistemi fondativi convalidati e si avvale di piattaforme operative progettate per i vincoli dell'edge remoto.

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