Come funziona l'intelligenza artificiale negli ambienti edge computing?

L'intelligenza artificiale (IA) all'edge, o edge artificial intelligence (AI), consiste nell'implementazione dell'intelligenza artificiale in un ambiente di edge computing, per elaborare i dati dove vengono raccolti, anziché trasferirli in una struttura di cloud computing centralizzata o in un datacenter esterno. L'intelligenza artificiale all'edge accelera il processo decisionale dei dispositivi, che sono così in grado di rispondere in modo intelligente senza doversi collegare al cloud o a datacenter esterni.

L'edge computing avvicina lo storage dei dati al dispositivo, quindi gli algoritmi di IA possono lavorare sulle informazioni anche in assenza di una connessione a Internet; questo riduce a pochi millisecondi la velocità di elaborazione e consente di ottenere un feedback in tempo reale. Poiché le risposte dell'IA all'edge vengono ricevute immediatamente, la procedura garantisce più affidabilità, perché i dati sensibili non vengono mai effettivamente allontanati da questa posizione.

Data la loro capacità di liberare i datacenter cloud sovraffollati, i dispositivi edge come sensori e dispositivi IoT diventeranno sempre più una tecnologia indispensabile.

A differenza dell'IA tradizionale, dove i dati generati da tecnologie connesse vengono trasmessi a sistemi cloud di back end, l'IA all'edge prevede che i modelli di IA siano configurati su processori che si trovano nei dispositivi all'edge della rete. Questo framework di applicazione permette di aggiungere 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, che li trasforma in effettivi strumenti per l'IA all'edge.

L'obiettivo dell'intelligenza artificiale è sempre quello di realizzare macchine intelligenti che eseguano attività di cui generalmente si occupano gli esseri umani, senza alcuna supervisione 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.

L'integrazione di edge computing e intelligenza artificiale offre notevoli vantaggi. Grazie all'IA all'edge, le funzionalità di high performance computing (HPC) 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 aggregati 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 nettamente inferiori rispetto a quelli dei datacenter cloud, perché elaborando i dati a livello locale è possibile ottenere risparmi sui costi dei consumi.
• Larghezza di banda necessaria ridotta: se non invii le informazioni nel cloud, ottieni un flusso di dati inferiore che richiede meno larghezza di banda e ti consente di limitare al minimo i costi pur aumentando la quantità di dati elaborati, analizzati e archiviati.
• Privacy: le operazioni IA all'edge elaborano i dati in locale, direttamente sui dispositivi edge, riducendo così il rischio che vengano sottratti o gestiti erroneamente.
• Sicurezza: elaborando e archiviando i dati in una rete edge e filtrando quelli ridondanti, estranei 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: se trasferisci parte del carico della piattaforma cloud e lo gestisci in locale, puoi utilizzare la piattaforma basata su cloud per altre attività, ad esempio di analisi.

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