I vantaggi dell'intelligenza artificiale perimetrale

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L’Edge AI è un nuovo paradigma informatico che incorpora l’AI all’interno di strutture di edge computing. Ecco alcuni dei vantaggi e dei casi d’uso.

L’adozione dell’edge computing ha registrato una crescita significativa negli ultimi anni. Secondo un recente rapporto di Research and Markets, le dimensioni del mercato globale dell’edge computing dovrebbero raggiungere 155,90 miliardi di dollari entro il 2030.

L’intelligenza artificiale è uno dei fattori che hanno determinato la crescita dell’adozione dell’edge computing nelle industrie. Con l’aumento delle applicazioni IoT e dei dati aziendali, cresce la richiesta di sviluppare dispositivi in grado di gestire l’elaborazione delle informazioni in modo più rapido e intelligente. È qui che nasce l’intelligenza artificiale edge.

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L’integrazione dell’IA nell’edge computing o IA di bordo ha reso possibile per i dispositivi di bordo l’utilizzo di algoritmi di IA per elaborare le informazioni sul bordo del dispositivo o su un server vicino al dispositivo, riducendo il tempo necessario ai dispositivi di bordo per prendere decisioni di calcolo.

Il concetto di edge AI implica l’applicazione dell’AI all’edge computing. L’edge computing è un paradigma informatico che consente di generare ed elaborare i dati ai margini della rete anziché in un data center centrale. Pertanto, l’edge AI consiste nell’integrazione dell’AI nei dispositivi di edge computing per un’elaborazione dei dati più rapida e migliore e per un’automazione intelligente.

Con l’aumento del numero di dati registrati negli ultimi anni, molte aziende sono alla ricerca di nuovi modi per migliorare la privacy dei dati. L’Intelligenza Artificiale Edge offre un terreno favorevole alla privacy dei dati, poiché le attività di elaborazione dei dati vengono eseguite sul bordo del dispositivo o più vicino al dispositivo stesso. Di conseguenza, il numero di dati inviati al cloud per l’elaborazione si è ridotto drasticamente. Inoltre, quando i dati vengono creati ed elaborati nello stesso luogo, aumentano la sicurezza e la privacy dei dati, rendendo più difficile per gli hacker accedere ai dati.

L’elaborazione dei dati in tempo reale è diventata fondamentale a causa della crescita esplosiva dei dati generati dai dispositivi mobili e IoT ai margini della rete. Pertanto, uno dei principali vantaggi dell’intelligenza artificiale ai margini della rete è quello di facilitare l’elaborazione dei dati in tempo reale, garantendo un calcolo dei dati ad alte prestazioni sui dispositivi IoT.

Questo è possibile perché, con l’IA edge, i dati necessari per applicare l’IA nei dispositivi edge sono memorizzati nel dispositivo o in un server vicino piuttosto che nel cloud. Questa forma di elaborazione riduce la latenza dei calcoli e restituisce rapidamente le informazioni elaborate.

La crescente quantità di dati generati da miliardi di dispositivi in tutto il mondo determina una necessità esplosiva di larghezza di banda Internet per elaborare i dati dai centri di archiviazione cloud. Questa pratica costringe le aziende a impegnare un’enorme quantità di denaro per l’acquisto di banda e gli abbonamenti.

Tuttavia, con l’edge AI, si ottiene una riduzione significativa del volume di larghezza di banda necessario per elaborare le informazioni ai margini. Inoltre, poiché l’IA edge calcola ed elabora i dati a livello locale, un numero minore di dati viene inviato al cloud attraverso Internet, risparmiando così un’enorme quantità di larghezza di banda.

Il mantenimento della connessione con i centri dati cloud consuma molta energia. Di conseguenza, molte aziende sono alla ricerca di modi per ridurre le bollette energetiche e l’edge computing è uno dei modi per farlo.

Inoltre, poiché il calcolo dell’intelligenza artificiale richiede l’elaborazione di un’elevata quantità di dati, il trasporto di questi dati dai centri di archiviazione cloud ai dispositivi edge aumenterà i costi energetici di qualsiasi azienda.

VEDERE: Non frenate il vostro entusiasmo: Tendenze e sfide dell’edge computing (TechRepublic)

Al contrario, il modello operativo dell’IA edge elimina questo costo elevato in termini di energia utilizzata per mantenere i processi di IA nei dispositivi intelligenti.

La reattività è uno degli elementi che rendono affidabili i dispositivi intelligenti e l’edge AI lo garantisce. Una soluzione di edge AI aumenta la velocità di risposta dei dispositivi intelligenti, poiché non è necessario inviare i dati al cloud per il calcolo e poi aspettare che i dati elaborati vengano inviati indietro per prendere decisioni.

Sebbene il processo di invio dei dati ai centri dati basati su cloud possa avvenire in pochi secondi, la soluzione edge AI riduce ulteriormente il tempo necessario ai dispositivi intelligenti per rispondere alle richieste, generando ed elaborando i dati all’interno del dispositivo.

Con un’elevata velocità di risposta, tecnologie come veicoli autonomi, robot e altri dispositivi intelligenti possono fornire un feedback istantaneo alle richieste automatiche e manuali.

A causa dell’aumento dell’uso dell’IA per rendere più intelligenti i dispositivi IoT, le applicazioni software e hardware, i casi d’uso dell’IA per i bordi hanno registrato una crescita enorme. Secondo Allied Market Research, il mercato globale dell’hardware Edge AI è stato valutato a 6,88 miliardi di dollari nel 2020, ma si prevede che raggiungerà i 38,87 miliardi di dollari nel 2030. Da questo numero, si prevede che emergeranno altri casi d’uso dell’IA per i bordi.

Nel frattempo, alcuni casi d’uso dell’IA edge includono software di riconoscimento facciale, aggiornamenti sul traffico in tempo reale su veicoli autonomi, dispositivi IoT industriali, assistenza sanitaria, telecamere intelligenti, robot e droni. Inoltre, i videogiochi, i robot, gli altoparlanti intelligenti, i droni e i dispositivi di monitoraggio della salute sono esempi di utilizzo dell’IA edge.

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