Tecnologia L'IA all'edge migliora l'elaborazione dei dati e la collaborazione tra i team

Marina Londei

Tempo di lettura: 2' 19''

Pubblicato il: 19/10/2023

L'edge computing si sta diffondendo sempre di più, soprattutto in quei business che hanno bisogno di analizzare enormi volumi di dati e prendere decisioni real-time. In questi casi, per i quali è fondamentale garantire bassa latenza alle operazioni, l'elaborazione delle informazioni deve avvenire in corrispondenza o comunque in prossimità delle sorgenti.

Esempi di applicazioni delle tecnologie di edge computing sono i veicoli a guida autonoma o i tool per la collaborazione dei team da remoto, come i software di videoconferenza. In questo secondo caso bisogna garantire non solo bassa latenza ed elevata qualità audio/video, ma anche la protezione dei dispositivi e degli utenti.

In questo contesto si inseriscono gli algoritmi di IA all'edge, pensati per ottimizzare l'elaborazione dei dati in tempo reale e migliorare così il processo decisionale dei dispositivi. 

Aurangzeb Khan, Senior Vice President, Intelligent Vision Systems presso GN Jabra, spiega che l'Edge AI gioca un ruolo centrale nel garantire comunicazioni sicure e senza interruzioni. I sistemi di IA all'edge, grazie all'elaborazione real-time delle informazioni, assicurano un'esperienza collaborativa naturale e reattiva.

I dati non vengono trasferiti all'hub centrale, se non in un secondo momento e in forma aggregata, garantendo una maggiore protezione agli utenti.

Sempre in un'ottica di collaborazione da remoto, assistenti vocali come chatbot o servizi di traduzione possono elaborare velocemente il parlato per migliorare la comunicazione col resto del team e riassumere le conversazioni. 

Nel settore manifatturiero, gli algoritmi di IA possono analizzare i dati dei sensori per individuare anomalie in tempo reale e proteggere i sistemi dagli attacchi; integrati nelle smart city, i sistemi di IA possono ottimizzare il flusso del traffico e controllare i livelli di emissioni di CO2.

Le sfide dell'IA all'edge

Implementare soluzioni di intelligenza artificiale all'edge della rete comporta alcune sfide, a cominciare dalla memoria e dalla potenza a disposizione. I dispositivi locali hanno numerosi limiti in termini di elaborazione, quindi è necessario ottimizzare gli algoritmi per sfruttare il massimo dalle risorse a disposizione.

Personalizzare i modelli di IA per adattarli all'hardware e al caso d'uso può limitarne l'efficacia e può diventare difficile scalarli su più dispositivi. Bisogna considerare inoltre le implicazioni di sicurezza: i dati, anche se vengono elaborati in loco e non trasportati fino ai data center, sono comunque vulnerabili ai breach e vanno protetti.

Garantire il corretto funzionamento degli algoritmi all'edge della rete richiede uno sforzo condiviso tra team IT, analisti ed esperti di cybersecurity. I sistemi di IA hanno un potenziale elevato ma comportano anche una complessità che va gestita in modo da risolvere eventuali problemi prima che si presentino.

L'IA all'edge ha il potere di rivoluzionare i processi e la collaborazione tra i professionisti, ma necessità di un'implementazione ponderata che consideri benefici e complessità della tecnologia.