Cliccando su “Accetta tutti i cookie”, l'utente accetta di memorizzare i cookie sul proprio dispositivo per migliorare la navigazione del sito, analizzare l'utilizzo del sito e assistere le nostre attività di marketing. Maggiori informazioni
Impostazioni dei cookie
Cliccando su “Accetta tutti i cookie”, l'utente accetta di memorizzare i cookie sul proprio dispositivo per migliorare la navigazione del sito, analizzare l'utilizzo del sito e assistere le nostre attività di marketing. Maggiori informazioni
Scopri come l'Edge AI consente un'elaborazione dei dati più rapida ed efficiente alla fonte, trasformando settori come la sanità, la produzione e le case intelligenti.
La tecnologia Edge AI, che elabora e analizza i dati direttamente su dispositivi come personal computer, dispositivi IoT o server edge specializzati, rende l'archiviazione e l'elaborazione dei dati più veloci e accessibili gestendo le operazioni localmente. Aiuta a evitare problemi comuni con i sistemi cloud, come la latenza e i limiti di larghezza di banda, con conseguenti prestazioni più rapide e affidabili. Ad esempio, nei veicoli autonomi, l'elaborazione locale è essenziale per il processo decisionale in tempo reale, come il rilevamento di ostacoli o la risposta immediata ai segnali stradali. Elaborando i dati direttamente sul veicolo, l'Edge AI consente risposte in frazioni di secondo che sarebbero troppo lente se si facesse affidamento su un server cloud distante.
L'Edge AI sta diventando sempre più popolare e si prevede che il mercato globale raggiungerà i 143,06 miliardi di dollari entro il 2034. Diversi settori stanno utilizzando l'Edge AI per migliorare i flussi di lavoro, automatizzare le attività e stimolare l'innovazione, affrontando al contempo sfide come la latenza, la sicurezza e i costi.
In questo articolo, esamineremo come l'edge AI sta facendo la differenza in settori come l'assistenza sanitaria e la produzione, insieme ad alcune cose da tenere a mente quando la si mette in pratica. Iniziamo!
L'Edge AI combina l'edge computing e l'intelligenza artificiale (AI). L'edge computing è un framework tecnologico che elabora i dati più vicino a dove vengono generati, consentendo analisi in tempo reale, maggiore affidabilità e risparmi sui costi. La componente AI porta gli algoritmi di machine learning direttamente all'edge, rendendo possibile per i dispositivi prendere decisioni intelligenti localmente. Questo approccio riduce la necessità di un cloud centralizzato o di un data center, che può introdurre ritardi di elaborazione. Il cloud può comunque essere utilizzato per l'archiviazione di dati più complessa, l'analisi su più larga scala e gli aggiornamenti ai modelli AI, completando l'elaborazione più rapida e localizzata fornita da Edge AI.
Raccolta dati: I sensori sul dispositivo raccolgono informazioni grezze dall'ambiente, come le letture della temperatura o lo stato delle apparecchiature in ambienti industriali.
Pulizia dei dati: I dati raccolti vengono rapidamente elaborati sul dispositivo per filtrare il rumore e concentrarsi sui dettagli rilevanti.
Esecuzione di previsioni: I dati puliti vengono analizzati da un modello AI integrato direttamente nel dispositivo edge.
Processo decisionale: Sulla base dell'analisi, il sistema di intelligenza artificiale prende decisioni e avvia le azioni o le risposte necessarie.
Edge AI vs. cloud AI
Edge AI e Cloud AI sono due approcci distinti all'implementazione dell'IA, ciascuno con vantaggi e svantaggi unici. Come abbiamo già discusso con Edge AI, i dati vengono elaborati direttamente sui dispositivi locali, garantendo bassa latenza, maggiore privacy e minima dipendenza dalla connettività Internet.
A differenza dell'Edge AI, il Cloud AI utilizza server remoti per l'elaborazione dei dati, offrendo maggiore scalabilità e flessibilità. Tuttavia, questo spesso avviene a scapito di una maggiore latenza e di un maggiore utilizzo della larghezza di banda a causa della necessità di trasmissione dei dati su Internet. Il Cloud AI può anche sollevare preoccupazioni sulla privacy perché i dati sensibili devono essere trasmessi e archiviati su server esterni.
Un'altra differenza fondamentale risiede nel costo e nello sforzo di rete associati all'IA su cloud. L'elaborazione su potenti server remoti può essere costosa, soprattutto quando si gestiscono elevati volumi di dati come video o audio, e lo streaming di questi dati sulla rete aggiunge ulteriore sforzo.
L'Edge AI affronta queste sfide elaborando i dati direttamente sul dispositivo, riducendo i costi relativi al cloud, alleggerendo il carico di rete e mantenendo al sicuro le informazioni sensibili in loco. Invece di inviare dati grezzi, vengono in genere trasmessi solo i risultati finali (o inferenze), offrendo una soluzione più efficiente e incentrata sulla privacy.
Edge AI per il riconoscimento delle immagini
Le applicazioni di computer vision spesso comportano l'analisi di enormi quantità di dati non strutturati (dati privi di un formato predefinito), principalmente immagini e video. L'invio di tutti questi dati a un server cloud remoto per l'elaborazione può essere inefficiente in situazioni che richiedono il monitoraggio in tempo reale. Un'ottima soluzione a questo problema è l'esecuzione di modelli di computer vision su dispositivi edge.
I modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 sono spesso addestrati nel cloud, ma possono essere distribuiti all'edge per supportare applicazioni in tempo reale direttamente in loco. YOLO11 è specificamente progettato per attività che richiedono risposte immediate, il che lo rende particolarmente utile per applicazioni come i sistemi di sicurezza, i sistemi di controllo qualità e i dispositivi per la smart home. Queste applicazioni funzionano in modo più efficiente quando elaborano i dati localmente, proprio dove vengono raccolte le informazioni visive (da telecamere, sensori, ecc.).
Fig 4. Implementazione di modelli di computer vision sull'Edge.
Applicazioni di Edge AI
Ora che abbiamo esplorato cos'è l'edge AI, diamo un'occhiata più da vicino ad alcune applicazioni reali.
Edge AI nelle applicazioni sanitarie
La diagnosi rapida e l'assistenza al paziente eccellente sono le massime priorità per ogni struttura sanitaria e l'edge AI svolge un ruolo chiave nel raggiungimento di questi obiettivi. Gli operatori sanitari stanno assistendo a cambiamenti trasformativi attraverso l'uso dell'edge AI e dei dispositivi intelligenti. Insieme, queste tecnologie creano sistemi sanitari più veloci, sicuri e reattivi.
Ad esempio, i dispositivi indossabili alimentati da edge AI possono monitorare continuamente i segni vitali come la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna, i livelli di glucosio e la respirazione. Possono persino rilevare cadute improvvise e avvisare immediatamente i caregiver. Nelle ambulanze, l'edge AI può analizzare i dati dai monitor dei pazienti in loco. Le informazioni raccolte dall'analisi possono essere condivise con i medici, aiutandoli a preparare i trattamenti prima che il paziente arrivi in ospedale.
L'Edge AI può anche aiutare con il deployment di modelli di computer vision, come YOLO11, per applicazioni come il rilevamento di oggetti del personale medico. Questa particolare applicazione si concentra sulla determinazione della posizione e dei movimenti degli operatori sanitari all'interno di una stanza in tempo reale, contribuendo a monitorare il rispetto dei protocolli di sicurezza e migliorando la consapevolezza situazionale.
Il rilevamento oggetti può aiutare a verificare se il personale è posizionato correttamente durante le procedure e se rispetta le linee guida sull'igiene e la sicurezza, come il mantenimento di un posizionamento sicuro intorno alle apparecchiature. L'edge AI consente di fornire informazioni preziose senza richiedere una connettività cloud costante in una sala operatoria, garantendo la privacy e fornendo un feedback immediato ai team sanitari.
Fig. 5. Un esempio di utilizzo di YOLO11 per monitorare il personale ospedaliero.
Edge AI per l'automazione industriale
I produttori di tutto il mondo stanno utilizzando la tecnologia edge AI per rendere le loro operazioni più veloci, efficienti e produttive. Utilizzando i dati in tempo reale provenienti da sensori e dispositivi IoT, l'edge AI consente la manutenzione predittiva, permettendo alle fabbriche di rilevare i primi segni di guasto delle apparecchiature e prevedere i guasti prima che si verifichino problemi importanti. Questo approccio proattivo aiuta a ridurre i tempi di inattività, prolungare la durata delle apparecchiature e mantenere un funzionamento regolare.
L'Edge AI migliora anche il controllo qualità utilizzando la Vision AI per individuare i difetti del prodotto prima che vengano confezionati per la spedizione. Analizzando le immagini e i video direttamente in loco, l'Edge AI può identificare rapidamente i difetti, garantendo che solo prodotti di alta qualità raggiungano i clienti. Il feedback immediato consente ai produttori di affrontare subito i problemi, riducendo gli sprechi, migliorando gli standard di prodotto e aumentando la soddisfazione del cliente.
Edge AI per dispositivi IoT a casa
Dai campanelli intelligenti che suonano automaticamente quando qualcuno si avvicina alle luci che si spengono quando una stanza è vuota, le case intelligenti sono piene di dispositivi che utilizzano l'edge AI per migliorare la qualità della vita dei residenti. Sia che un residente voglia vedere chi c'è alla porta o regolare la temperatura della casa tramite il proprio smartphone, la tecnologia edge lo rende possibile elaborando i dati direttamente in loco invece di fare affidamento su un server remoto. L'utilizzo dell'Edge AI aiuta a proteggere la privacy del residente e riduce il rischio di accesso non autorizzato ai dati personali.
Per quanto riguarda la domotica, l'elaborazione locale tramite edge AI è fondamentale per le applicazioni che richiedono un feedback immediato. Queste applicazioni includono sistemi di sicurezza, sistemi di illuminazione e controlli ambientali. Elaborando i dati all'edge, le case intelligenti possono operare in modo indipendente senza bisogno di una connessione internet. Inoltre, l'edge AI integrata con la computer vision può migliorare l'accessibilità all'interno delle case. Utilizzando tecniche come la stima della posa umana, è possibile creare sistemi di rilevamento dei gesti delle mani per controllare altri sistemi all'interno della casa, come luci o televisori.
Fig 6. Un sistema di controllo domestico intelligente abilitato all'Edge AI.
Sfide e limitazioni
Nonostante i vantaggi che offrono, i sistemi Edge AI sono ancora in evoluzione e devono affrontare alcune sfide e limitazioni. Ecco alcune limitazioni da tenere in considerazione prima di decidere di integrare soluzioni Edge AI nella tua azienda o a casa.
Rischi per la sicurezza: Sebbene l'AI edge migliori la sicurezza mantenendo i dati in locale, deve affrontare anche alcuni rischi a livello locale, principalmente a causa di errori umani e password non sicure.
Potenza di calcolo limitata: I sistemi Edge AI di solito hanno una potenza di calcolo inferiore rispetto all'AI basata su cloud, il che ne limita l'utilizzo a compiti specifici. Mentre il cloud può gestire modelli di grandi dimensioni, l'Edge AI è più adatto per compiti più semplici e di dimensioni ridotte.
Problemi di compatibilità delle macchine: Soprattutto in contesti aziendali, l'edge AI affronta sfide legate ai diversi tipi di macchine e i problemi di compatibilità possono portare a guasti e malfunzionamenti quando si utilizzano macchine incompatibili tra loro.
Sfruttare la potenza dell'edge
L'Edge AI consente ai settori di lavorare più velocemente e di prendere decisioni più intelligenti elaborando i dati direttamente dove vengono creati. Questo approccio accelera le operazioni, migliora la sicurezza dei dati e riduce i costi di internet.
In settori come quello sanitario, manifatturiero e delle case intelligenti, l'Edge AI aumenta l'efficienza e consente un processo decisionale rapido senza fare affidamento sull'accesso costante al cloud. Sebbene vi siano alcune limitazioni, come potenziali rischi per la sicurezza e capacità limitata per compiti complessi, la capacità dell'Edge AI di gestire le attività in tempo reale lo rende uno strumento prezioso per il futuro.
