Un approccio emergente che sta guadagnando popolarità è l’implementazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale direttamente “on the edge”, ovvero sui dispositivi locali anziché in cloud centralizzati. In Elif Lab, tanto per le attività di ricerca e sviluppo, quanto per gli applicativi offerti ai nostri clienti, abbiamo scelto di rilasciare diverse soluzioni in questa modalità, approfittando di significativi vantaggi su diversi casi d’uso.

1. Velocità e latenza ridotte: Spostare gli algoritmi di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi consente di ridurre la latenza, cioè il tempo necessario per elaborare i dati e ottenere una risposta. Un tema cruciale per applicazioni in tempo reale come veicoli autonomi, droni e dispositivi IoT, in cui anche una frazione di secondo è fondamentale in termini di sicurezza e prestazioni. In Elif Lab, ad esempio, utilizziamo componenti di intelligenza artificiale sull’edge per effettuare le decisioni relative alla navigazione autonoma e all’evitamento ostacoli di droni e piattaforme robotiche mobili.
2. Privacy e sicurezza: Conservare i dati e l’elaborazione direttamente sul dispositivo significa che le informazioni sensibili non devono essere inviate in remoto a server cloud. In combinazione con tecnologie di anonimizzazione e le adeguate politiche di retention del dato, questo approccio migliora la privacy degli utenti e riduce il rischio di violazioni dei dati. Per avere un esempio, basti pensare alle elaborazioni tramite computer vision su immagini raccolte da videocamere: effettuarle direttamente sul dispositivo consente di ridurre o evitare del tutto l’invio di informazioni sensibili in remoto.
3. Efficienza energetica: Eseguire algoritmi di AI direttamente sul dispositivo, se si pone l’adeguata attenzione nello sviluppo della soluzione, può essere più efficiente dal punto di vista energetico rispetto all’invio dei dati a un server remoto per l’elaborazione. Una strategia molto utile per dispositivi mobili e IoT che devono funzionare con batterie limitate. In questo modo, attiviamo la possibilità per utenti anche non esperti di utilizzare avanzati servizi di intelligenza artificiale anche sui propri cellulari o tablet.

4. Disponibilità offline: L’Intelligenza artificiale on the edge funziona anche quando non si è connessi a Internet. Questa capacità è necessaria in scenari in cui la connettività potrebbe essere intermittente o assente, un problema ben noto a chi effettua ispezioni di infrastrutture o asset in luoghi remoti, con interferenze o comunque in cui non sia possibile o sicuro collegarsi a Internet.

5. Scalabilità: Distribuire algoritmi di AI su dispositivi edge consente una scalabilità più semplice e distribuita. In questo modo è infatti possibile avere una rete di dispositivi che lavorano insieme senza dover fare affidamento su risorse centralizzate. Questo tipo di soluzione può essere efficace anche nella gestione di flotte di robot, abilitando scambi di informazioni tra i diversi componenti delle “pattuglie”, anche per pianificare in maniera dinamica task e percorsi.
6. Riduzione dei costi: Eliminando la necessità di trasmettere grandi quantità di dati ai server cloud e riducendo la dipendenza da risorse cloud costose, l’intelligenza artificiale on the edge può ridurre i costi operativi. Ad esempio, potrebbe essere opportuno fare tramite AI una prima selezione o scrematura delle immagini dei danni a un asset, in modo da non inviare consistenti quantità di dati sul server in remoto, consentendo di ridurre le risorse necessarie e velocizzare le attività di valutazione.
Rilasciare soluzioni di intelligenza artificiale on the edge richiede avanzate competenze in modellizzazione matematica, scienza dei dati, ottimizzazione di reti neurali e algoritmi per renderli funzionali, veloci e leggeri, e conoscenza dei device più adeguati per supportare i diversi use case. In Elif Lab abbiamo maturato questo tipo di esperienze: anche per questo motivo siamo di recente stati accolti in NVIDIA Inception, programma lanciato dal leader mondiale dell’edge computing per supportare le aziende che innovano nell’ambito dell’intelligenza artificiale e degli algoritmi operanti direttamente sul device.

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