CONNESSIONI SINTETICHE

TinyML ed Edge AI, cosa sono, come portano l’intelligenza artificiale ovunque



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Due nuove tecnologie che stanno contribuendo a plasmare nuovi scenari d’uso per l’AI. La prima consente l’implementazione di modelli di Machine learning (ML) in microdispositivi; la seconda rappresenta la decentralizzazione dell’elaborazione autonoma, spostata dai data center cloud ai dispositivi al margine della rete

Pubblicato il 24 nov 2023

Gioele Fierro

CEO e Founder Promezio Engineering



TinyML Edge AI

TinyML ed Edge AI rappresentano due nuove tecnologie che stanno contribuendo a plasmare nuovi scenari d’uso per l’AI, aprendo anche la strada a soluzioni più efficienti e semplici da usare, adatte a un pubblico molto ampio.

Nel prossimo futuro, l’intelligenza artificiale non sarà più un fenomeno di nicchia, ma diventerà la norma nell’uso quotidiano della tecnologia. Questa transizione segna un cambiamento epocale nel modo in cui interagiamo con i dispositivi e i sistemi intorno a noi. L’AI, un tempo confinata nei laboratori di ricerca e nei centri di calcolo di grandi dimensioni, sta ora permeando ogni aspetto della nostra vita quotidiana. In questo contesto, tecnologie come TinyML ed Edge AI giocano un ruolo cruciale, portando l’elaborazione dell’AI direttamente nei dispositivi che usiamo ogni giorno, rendendo la tecnologia più personale, reattiva e integrata nelle nostre vite.

TinyML

Definizione e concetti fondamentali di TinyML

TinyML rappresenta un salto qualitativo nel campo dell’AI, consentendo l’implementazione di modelli di Machine learning (ML) in microdispositivi. Questa tecnologia consente di eseguire algoritmi di intelligenza artificiale in ambienti a basso consumo energetico, come sensori e dispositivi indossabili. La sua peculiarità risiede nella sua elevata efficienza, il che la rende ideale per applicazioni in cui l’accesso all’alimentazione elettrica è limitato o addirittura inesistente.

TinyML fa affidamento su microcontrollori avanzati e circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) per il suo funzionamento. Framework software come TensorFlow Lite e soluzioni come Arduino facilitano lo sviluppo e l’implementazione di modelli di AI su piccoli dispositivi integrati. Questa combinazione di hardware e software consente l’analisi dei dati e la presa di decisioni in tempo reale, direttamente sul device.

Applicazioni pratiche di TinyML

TinyML si presta a essere applicato praticamente ovunque. Nel settore della salute, può contribuire al monitoraggio costante dei parametri vitali. Nell’agricoltura, sensori intelligenti possono fornire dati in tempo reale su umidità e nutrienti del suolo. Inoltre, svolge un ruolo cruciale nel migliorare le capacita di analisi dati di dispositivi indossabili e hardware IoT.

TinyML porta l’intelligenza artificiale direttamente nel quotidiano, consentendo una serie di applicazioni che migliorano significativamente l’efficienza, la sicurezza e la qualità della vita. Ad esempio, un orologio intelligente che monitora costantemente i parametri vitali può rilevare precocemente segni di anomalie di salute, permettendo interventi tempestivi. Nel contesto urbano, sensori IoT intelligenti possono ottimizzare la gestione del traffico o monitorare la qualità dell’aria, contribuendo a rendere le città più vivibili e sostenibili. L’elaborazione dei dati in tempo reale consente anche una personalizzazione senza precedenti dei servizi, che possono adattarsi in modo dinamico alle esigenze e alle abitudini dell’utente.

Edge AI TinyML

Prima dell’avvento di tecnologie come TinyML, l’analisi dei dati nei dispositivi IoT e indossabili dipendeva fortemente dall’utilizzo di server esterni e API cloud. Questo processo richiedeva una connessione Internet veloce e costante, con una banda sufficiente a gestire il trasferimento di grandi volumi di dati. La dipendenza da server remoti comportava anche la necessità di una maggiore potenza di calcolo e di una sorgente di corrente affidabile per garantire la continuità del servizio.

Sebbene questo approccio permettesse l’elaborazione di dati complessi e l’utilizzo di algoritmi di AI avanzati, presentava limitazioni significative. La latenza nell’elaborazione dei dati poteva rappresentare un fattore critico in applicazioni che richiedevano risposte in tempo reale. Inoltre, l’uso intensivo di connessioni dati poteva risultare costoso e non sempre possibile in aree con copertura limitata. Infine, la centralizzazione dei dati in server cloud sollevava questioni relative alla privacy e alla sicurezza, poiché i dati personali e sensibili dovevano essere trasmessi e archiviati fuori dal dispositivo dell’utente.

TinyML offre numerosi vantaggi, tra cui basso consumo energetico, riduzione dei costi operativi e minor dipendenza dalle connessioni di rete. Tuttavia, restano ancora molte sfide da superare, specialmente in termini di limitazioni di calcolo e capacità di memoria, e la necessità di modelli di AI più efficienti e compatti di quelli attualmente disponibili.

Edge AI

Definizione e principi di Edge AI

Edge AI rappresenta la decentralizzazione dell’elaborazione autonoma, che viene spostata dai data center cloud ai dispositivi al margine della rete. Questa tecnologia consente un’analisi dati rapida ed efficiente, riducendo la latenza e migliorando la capacità di risposta in tempo reale. Edge AI è fondamentale in applicazioni dove la velocità di elaborazione e la capacità di risposta immediata sono critiche.

Edge AI necessita di un’infrastruttura robusta che comprenda non solo hardware potente, ma anche reti avanzate come il 5G. Le architetture di rete devono essere progettate per gestire grandi volumi di dati in modo efficiente. Framework software come ONNX e piattaforme come NVIDIA Jetson sono fondamentali per facilitare l’elaborazione dell’AI a livello locale.

Edge AI TinyML

Casi d’uso e implementazioni

Edge AI trova applicazione in svariati settori. Nel campo della videosorveglianza, consente l’analisi in tempo reale dei flussi video a fini di sicurezza. Nell’automotive, è essenziale per i sistemi di guida autonoma. In ambito industriale, viene utilizzato per la manutenzione predittiva, analizzando i dati direttamente sulle macchine in produzione.

Edge computing sta guadagnando rapidamente popolarità come soluzione chiave nell’era dell’Internet of Things (IoT). Questo successo è dovuto principalmente alla necessità di elaborare in modo rapido ed efficiente una quantità sempre maggiore di dati generati dai dispositivi connessi. Avere AI a bordo di questi dispositivi è essenziale per diversi motivi. Innanzitutto, consente un’elaborazione dei dati quasi in tempo reale, riducendo notevolmente la latenza delle architetture cloud-centriche. Questo aspetto è particolarmente cruciale in applicazioni come i sistemi di assistenza alla guida, dove ogni millisecondo conta.

edge ai tinyML

In secondo luogo, l’elaborazione locale dei dati riduce la necessità di trasferire grandi volumi di dati da e verso il cloud, migliorando l’efficienza della banda e riducendo i costi di trasmissione. Ciò è particolarmente vantaggioso in ambienti con connettività limitata o costosa. Inoltre, l’elaborazione dei dati in loco rafforza la privacy e la sicurezza, poiché i dati sensibili possono essere analizzati e archiviati direttamente sul dispositivo, senza dover essere trasmessi su reti esterne. Infine, l’integrazione dell’AI nell’Edge offre una maggiore flessibilità e scalabilità, consentendo ai dispositivi di adattarsi e reagire in modo dinamico a vari scenari e condizioni ambientali.

Edge AI rappresenta un cambio di paradigma verso un ecosistema di dispositivi più intelligenti, reattivi e autonomi, fondamentale per realizzare appieno il potenziale dell’IoT. Tuttavia, questi vantaggi comportano anche dei costi: è necessario disporre di hardware altamente performante e di un sistema avanzato per gestire la sicurezza e l’integrità dei dati elaborati on-board.

Conclusioni

TinyML ed Edge AI sono due facce della stessa medaglia nell’evoluzione dell’AI. Mentre TinyML massimizza l’efficienza dei dispositivi di piccole dimensioni, Edge AI porta potenza di calcolo e velocità ai dispositivi al margine della rete. Le sfide per il futuro includono la gestione della sicurezza, l’ottimizzazione delle prestazioni e l’integrazione con le infrastrutture esistenti. Nonostante ciò, il potenziale di queste tecnologie nel plasmare un futuro più intelligente e connesso rimane immenso.

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