Cos'è l'intelligenza artificiale all'edge?

L'intelligenza artificiale all'edge, o edge AI, consiste nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale in combinazione con l'edge computing per consentire la raccolta dei dati in un luogo fisico o nelle sue vicinanze. Ad esempio, un'attività che include un algoritmo di riconoscimento delle immagini dà migliori risultati se svolta vicino alla sorgente dei dati.

Le risposte dell'IA all'edge vengono ricevute immediatamente: questi algoritmi, infatti, elaborano i dati vicino alla posizione del dispositivo e in pochi millisecondi, perciò sono in grado di offrire un feedback in tempo reale con o senza connessione a Internet. La procedura garantisce più sicurezza, perché i dati sensibili non vengono mai effettivamente allontanati dall'edge.

L'edge AI è diversa dall'intelligenza artificiale tradizionale perché esegue i modelli sui dispositivi connessi che operano all'edge della rete, anziché nel backend di un sistema cloud.  Ciò aggiunge un livello di intelligenza all'edge, perché i dispositivi non si limitano a raccogliere metriche e analisi, ma sono anche in grado di reagire in base alle informazioni elaborate, grazie a un modello di machine learning (ML) integrato.

Lo scopo dell'intelligenza artificiale è lo stesso: far sì che i computer acquisiscano dati, li elaborino e generino risultati simili a quelli dell'intelligenza umana. Il limite dell'IA all'edge è, tuttavia, legato al fatto che questa tecnologia viene applicata solo localmente, all'interno o nei pressi del dispositivo utilizzato. 

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L'integrazione di edge computing e intelligenza artificiale offre notevoli vantaggi. Grazie all'IA all'edge, le funzionalità di high performance computing vengono trasportate fino ai margini della rete, dove si trovano sensori e dispositivi IoT. Non essendo richieste connettività né integrazione fra sistemi, i dati possono essere elaborati e raccolti in tempo reale, consentendo agli utenti di risparmiare tempo, senza dover comunicare con altre ubicazioni.

Di seguito alcuni dei vantaggi dell'IA all'edge: 

• Consumi energetici ridotti: i requisiti energetici per l'esecuzione di processi IA all'edge sono inferiori rispetto a quelli dei datacenter cloud, perché elaborando i dati in loco è possibile ottenere risparmi sui costi dei consumi.
• Larghezza di banda necessaria ridotta: riducendo le informazioni inviate nel cloud, ottieni un flusso di dati inferiore che richiede meno larghezza di banda e ti consente di limitare i costi pur aumentando la quantità di dati elaborati, analizzati e archiviati.
• Privacy: con l'elaborazione delle informazioni sui dispositivi di IA all'edge, riduci il rischio di diffusione dei dati sensibili.
• Sicurezza: elaborando e archiviando i dati in una rete edge e filtrando quelli ridondanti o non necessari, puoi stabilire la giusta priorità per il trasferimento delle informazioni.
• Scalabilità: le piattaforme basate sul cloud e la funzionalità edge nativa dei dispositivi OEM ti consentono di adattare i sistemi in maniera semplice e scalabile. 
• Latenza ridotta: riduci le tempistiche necessarie per elaborare i dati su una piattaforma cloud e analizzali a livello locale per consentire lo svolgimento di altre attività.

Ulteriori informazioni sulle fasi dell'IA all'edge

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