Come implementare l’Edge AI per l’analisi in tempo reale

Il progresso tecnologico che ha migliorato in modo significativo l’ambiente aziendale di nuova generazione è l’elaborazione efficiente in tempo reale. Gli ambienti cloud convenzionali, pertanto, potrebbero non essere convenienti quando si tratta di gestire gli enormi volumi di dati prodotti dai dispositivi e dalle applicazioni contemporanee. È qui che l’Edge AI entra in gioco e cambia le carte in tavola. L’elaborazione dei dati vicino all’origine consente all’Edge AI di effettuare un’analisi istantanea che porta a decisioni migliori nell’ambito delle transazioni commerciali. Spiegheremo anche come utilizzare l’Edge AI per l’analisi dei dati in tempo reale, con alcune raccomandazioni e tutti i vantaggi della progressiva integrazione dell’intelligenza artificiale per i dati in tempo reale.

Introduzione all’Edge AI e perché è importante

L’Edge AI è l’uso di modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi connessi alla rete per analizzare i dati sul dispositivo e non necessariamente nel cloud. Questa modalità di calcolo riduce i tempi di risposta, aumenta il livello di privacy dei dati e migliora le prestazioni operative.

Per le organizzazioni impegnate nell’elaborazione di enormi volumi di dati provenienti da dispositivi IoT, telecamere e sensori, l’Edge AI offre l’opportunità di rendere i dati comprensibili in tempo reale. L’uso dell’Edge AI per fornire analisi in tempo reale è diventato sempre più importante in vari settori, tra cui la produzione, la sanità, la vendita al dettaglio e le città intelligenti.

Come possono le organizzazioni adottare l’Edge AI per un’accurata analisi in tempo reale?

Per applicare l’Edge AI per l’analisi in tempo reale, occorre prestare molta attenzione alla pianificazione di questa soluzione, alla scelta della giusta infrastruttura e alla creazione di modelli di intelligenza artificiale che possano essere distribuiti sui bordi. Ecco un approccio passo dopo passo:

Valutare il caso d’uso e gli obiettivi di stato

È necessario valutare il contesto d’uso e gli obiettivi principali da raggiungere. Determinare il tipo di dati che richiedono l’elaborazione in tempo reale, i gadget da utilizzare e le scelte da fare. Ad esempio, in un’azienda manifatturiera, l’applicazione può essere utilizzata per identificare le apparecchiature problematiche e quindi correggerle rapidamente.

Selezionare i dispositivi Edge e l’hardware adeguati

La scelta della piattaforma hardware corretta è ancora più importante per i sistemi Edge AI. Il tipo di dispositivi edge, che può essere un sensore, un gateway o un dispositivo IoT, si differenzia in base alla potenza operativa, allo spazio di archiviazione e alla capacità di connettersi al cloud. I dispositivi edge premium garantiscono l’esecuzione degli algoritmi di intelligenza artificiale senza interferenze o ritardi.

Sviluppo e ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale per le implementazioni edge

I modelli di intelligenza artificiale implementati nel cloud non sono particolarmente adatti all’implementazione nell’edge. Affinché l’Edge AI sia sostenibile, i modelli distribuiti devono essere semplici, a basso consumo e in grado di essere eseguiti sui dispositivi edge. L’applicazione di caratteristiche come la compressione e la quantizzazione dei modelli può essere applicata quando si ottimizzano gli algoritmi di intelligenza artificiale per l’uso nei sistemi edge.

L’uso di framework e piattaforme orientate all’edge

Per semplificare l’ottimizzazione, è possibile adottare l’integrazione di framework di intelligenza artificiale edge come TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson o Microsoft Azure IoT Edge. Offrono framework e API necessari per distribuire modelli di intelligenza artificiale su tali dispositivi edge. Offrono inoltre strutture per la gestione dei modelli, nonché per la distribuzione, il monitoraggio e l’aggiornamento dei modelli.

Privacy e sicurezza dei dati

Un altro vantaggio dell’intelligenza artificiale edge è che i dati sono conservati più vicino all’elemento che li ha generati e non devono essere trasferiti nel cloud. Tuttavia, ci sono aree di preoccupazione, ad esempio la sicurezza dei dati è ancora importante. È necessario utilizzare misure forti di sicurezza e crittografia, un accesso chiaro a tali dispositivi e un aggiornamento frequente dei dispositivi per contrastare le minacce.

Continuare a monitorare i legami accademici e aggiornare i modelli

Dopo aver implementato la soluzione Edge AI, la manutenzione è fondamentale per verificare se il sistema funziona come previsto o se fornisce le prestazioni attese. Un modo è quello di alimentare continuamente nuovi dati in un modello di intelligenza artificiale per ridurre la possibilità che la sua analisi si deteriori nella circostanza dell’intelligenza artificiale analitica in tempo reale.

Revisione sistematica delle best practice per l’implementazione dell’intelligenza artificiale edge nell’analisi in tempo reale

Privilegiare la bassa latenza e l’alta disponibilità

Il primo vantaggio dell’Edge AI è la riduzione della latenza. Assicuratevi che l’architettura e gli algoritmi siano il più possibile insensibili ai ritardi, in modo da accelerare il processo decisionale.

Selezionare dispositivi e apparecchiature adeguati

La scelta dell’hardware corretto è fondamentale per una buona progettazione di Edge AI. I dispositivi edge, siano essi sensori, gateway o dispositivi IoT, dipendono dalla potenza di elaborazione, dall’archiviazione dei dati o dalla rete. I dispositivi edge ad alte prestazioni aiutano gli algoritmi di intelligenza artificiale a funzionare senza interferenze, offrendo prestazioni elevate sul bordo.

Addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale basati sull’apprendimento per l’edge

I modelli sviluppati per i processi cloud non sono adatti all’implementazione sull’edge. Per rendere efficace l’intelligenza artificiale dell’edge, i modelli devono essere piccoli, parsimoniosi dal punto di vista energetico e addestrabili per essere eseguiti su risorse computazionali ridotte dell’hardware dell’edge. Uno degli approcci che possono essere applicati agli algoritmi di intelligenza artificiale per il loro utilizzo all’edge è chiamato compressione e quantizzazione dei modelli.

Esplora le strutture e le piattaforme orientate all’edge

Ecco alcuni dei framework di intelligenza artificiale edge che possono essere adottati per semplificare lo sviluppo: TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson e Microsoft Azure IoT Edge. Queste piattaforme offrono componenti e framework che hanno lo scopo di consentire agli utenti di distribuire modelli di intelligenza artificiale nell’edge. Forniscono inoltre un certo supporto ai modelli implementati, come il loro monitoraggio e aggiornamento.

Salvaguardia dei dati da possibili violazioni dei dati

Un’ulteriore caratteristica dell’Edge AI è che consente l’elaborazione dei dati vicino al luogo in cui vengono generati, riducendo così al minimo il flusso di informazioni verso il cloud. Ma la sicurezza dei dati non è stata lasciata indietro. Sviluppare una crittografia corrispondente, accessi potenti e aggiornamenti periodici per proteggere i dispositivi edge dai rischi informatici.

Organizzare il monitoraggio continuo e l’aggiornamento dei modelli

Anche in questo caso, dopo aver implementato una soluzione Edge AI, il monitoraggio è fondamentale per garantire che il sistema funzioni come previsto e in linea con gli standard di prestazione. Negli scenari analitici in tempo reale, i dati statici vengono caricati periodicamente nei modelli di intelligenza artificiale per simulare la riutilizzabilità e l’accuratezza del modello.

Gli approcci attualmente raccomandati per l’applicazione dell’Edge AI nell’analisi in tempo reale

Privilegiare la bassa latenza e l’alta disponibilità

Il vantaggio più diretto dell’Edge AI è l’eliminazione della latenza. Assicuratevi che la vostra architettura e i vostri algoritmi abbiano un ritardo il più lungo possibile, in modo che il processo decisionale sia più rapido.

Equilibrio tra Cloud ed Edge

L’Edge AI si occupa dell’elaborazione dei dati, mentre le soluzioni cloud rimangono una parte importante del sistema per l’archiviazione dei dati, l’addestramento dei modelli e la scalabilità. L’ottimizzazione del sistema avverrà nel punto in cui si trovano l’edge e il cloud.

Scegliere i framework e i toolkit di intelligenza artificiale giusti

Framework mobili come TensorFlow Lite, OpenVINO e EdgeX Foundry sono altamente compatibili con l’implementazione edge.

Concentrarsi su scalabilità e flessibilità

Poiché le implementazioni di Edge AI devono essere possibili a vari livelli di granularità, le implementazioni devono essere facilmente scalabili e modulari per i vari casi d’uso. Valutate le architetture modulari ed evitate di rendere molte soluzioni decentralizzate “hard-coded” in modo tale da non offrire molta flessibilità.

Ottimizzare il consumo energetico

I dispositivi edge devono lavorare continuamente e, a causa del loro contesto, devono spesso farlo in condizioni di basso consumo. Implementare modelli di deep learning efficienti ma con bassi requisiti di risorse.

Alcune delle principali sfide riscontrate nell’adozione dell’intelligenza artificiale Edge per i dati in tempo reale sono le seguenti.

Nonostante i vantaggi, l’implementazione dell’Edge AI per l’analisi in tempo reale comporta alcune sfide:

Limitazioni delle risorse: I limiti fisici dei dispositivi edge, come la capacità di calcolo e la memoria, fanno sì che i modelli di intelligenza artificiale siano spesso limitati da tali dispositivi.

Complessità nella gestione dei dati: Lavorare con dati in tempo reale su più dispositivi edge è piuttosto impegnativo se ci sono diversi dispositivi edge collegati.

Integrazione con i sistemi legacy: Il principale svantaggio dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale edge è la potenziale presenza di problemi di integrazione, in quanto deve adattarsi alle strutture e ai sistemi attuali.

Manutenzione e aggiornamenti: I sistemi Edge AI sui vari dispositivi devono essere aggiornati e garantire l’uniformità delle prestazioni, il che è possibile solo attraverso una supervisione costante e l’impiego di alcuni metodi specifici.

L’analisi in tempo reale è un altro ambito in cui l’Edge AI trova diverse applicazioni.

Smart Manufacturing: La diagnostica in tempo reale dello stato di salute delle apparecchiature, la manutenzione predittiva e l’aumento della produzione sono altri utilizzi dell’IA Edge.

Retail Analytics: Viene utilizzata nel settore della vendita al dettaglio per acquisire e analizzare in tempo reale il comportamento degli acquirenti, l’inventario e persino l’esperienza di acquisto.

Monitoraggio dell’assistenza sanitaria: L’Edge AI gestisce gadget indossabili e sensori di tracciamento medico dei pazienti per il monitoraggio in tempo reale dei segni vitali dei pazienti e la notifica ai medici.

Città intelligenti: L’elaborazione di dati in tempo reale da parte dell’intelligenza artificiale nella gestione del traffico, nella distribuzione dell’energia e nei sistemi di sorveglianza aiuta a far funzionare le città in modo efficiente.

Veicoli autonomi: L’Intelligenza Artificiale di bordo consente all’auto di elaborare i dati provenienti dai sensori e di prendere decisioni e movimenti corretti in tempo reale.

In conclusione

L’elaborazione dei dati e la loro analisi ai margini ha reso possibili nuovi utilizzi in diversi settori. La comprensione di come eseguire l’IA edge per l’analisi in tempo reale pone le aziende in una posizione di vantaggio, consentendo di prendere decisioni tempestive, risparmiando sui costi e migliorando le prestazioni. Esaminando lo smart manufacturing e la sanità, l’impatto positivo dell’intelligenza artificiale nell’elaborazione dei flussi di dati in tempo reale è innegabile. Come si può notare, seguendo i suggerimenti per l’implementazione dell’intelligenza artificiale in tempo reale e considerando i problemi che si sono verificati, le organizzazioni saranno in grado di raggiungere il grande potenziale dell’edge computing.

Allo stesso modo, con il progredire della tecnologia dell’Edge AI, la capacità di applicarla al proprio modello di business definirà la competitività di un’azienda nel contesto dei big data.

Le domande più frequenti e le relative risposte

Che cos’è l’Edge AI e perché è importante per l’analisi in tempo reale?

Per Edge AI si intende l’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, anziché in ambienti cloud centralizzati. Questo approccio consente di elaborare i dati vicino alla loro origine, riducendo significativamente la latenza e migliorando i tempi di risposta. Per l’analisi in tempo reale, l’intelligenza artificiale edge è fondamentale in quanto consente l’elaborazione immediata dei dati e il processo decisionale, che è essenziale per l’utilizzo che richiede reazioni rapide, come nella produzione intelligente, nel monitoraggio sanitario e nei veicoli autonomi. Riducendo al minimo la necessità di inviare dati da e verso il cloud, l’Edge AI migliora anche la privacy dei dati e riduce l’utilizzo della larghezza di banda.

Quali sono le considerazioni principali da fare quando si implementa l’Edge AI per l’analisi in tempo reale?

Quando si implementa l’Edge AI per l’analisi in tempo reale, occorre considerare i seguenti fattori chiave:

Valutazione del caso d’uso: Identificare e valutare le applicazioni e i dati specifici che richiedono l’elaborazione in tempo reale. Determinare gli obiettivi e i requisiti del modello di intelligenza artificiale.

Selezione dell’hardware: Scegliere dispositivi edge appropriati con potenza di elaborazione, memoria e connettività sufficienti a supportare i modelli di intelligenza artificiale.

Ottimizzazione del modello di intelligenza artificiale: Assicurarsi che i modelli di intelligenza artificiale siano ottimizzati per i dispositivi edge, concentrandosi sulla compressione e sulla quantizzazione del modello per adattarlo ai vincoli del dispositivo.

Framework e piattaforme: Utilizzare framework e piattaforme orientati all’edge, come TensorFlow Lite o NVIDIA Jetson, che offrono strumenti per la distribuzione e la gestione dei modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.

Sicurezza dei dati: Implementare solide misure di sicurezza per proteggere i dati e i dispositivi, tra cui crittografia, controlli di accesso e aggiornamenti regolari.

Quali sono le best practice per l’implementazione di Edge AI nell’analisi in tempo reale?

Le best practice per l’implementazione di Edge AI nell’analisi in tempo reale includono:

Privilegiare la bassa latenza: Progettare l’architettura e gli algoritmi per ridurre al minimo i ritardi, assicurando che i processi decisionali siano il più possibile veloci.

Selezionare l’hardware appropriato: Scegliere dispositivi edge ad alte prestazioni adatti alle esigenze specifiche, siano essi sensori, gateway o dispositivi IoT.

Ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale: Utilizzare la compressione e la quantizzazione dei modelli per adattare i modelli di intelligenza artificiale alla distribuzione edge, concentrandosi sull’efficienza energetica e sui bassi requisiti computazionali.

Sfruttare i framework edge: Utilizzare framework orientati all’edge come TensorFlow Lite o NVIDIA Jetson per facilitare la distribuzione e la gestione dei modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge.

Mantenere la sicurezza dei dati: Garantire una forte crittografia, controlli di accesso sicuri e aggiornamenti regolari per proteggere dalle violazioni dei dati e dalle minacce informatiche.

Quali sono le sfide comuni associate all’intelligenza artificiale edge per l’analisi in tempo reale?

Le sfide più comuni includono:

Limitazioni delle risorse: I dispositivi edge hanno spesso una potenza di elaborazione e una memoria limitate, che possono limitare la complessità dei modelli di intelligenza artificiale che possono essere implementati.

Complessità nella gestione dei dati: La gestione dei dati in tempo reale su più dispositivi edge può essere complessa, soprattutto in caso di integrazione con i sistemi esistenti.

Integrazione con i sistemi legacy: Le soluzioni di intelligenza artificiale edge possono avere problemi di compatibilità con i sistemi preesistenti, richiedendo un’attenta pianificazione e strategie di integrazione.

Manutenzione e aggiornamenti: La manutenzione e gli aggiornamenti regolari sono necessari per garantire che i dispositivi edge e i modelli di intelligenza artificiale funzionino in modo ottimale e rimangano sicuri.

Quali sono gli utilizzi pratici dell’Edge AI nell’analisi in tempo reale?

Gli utilizzi pratici dell’Edge AI nell’analisi in tempo reale includono:

Smart Manufacturing: Diagnostica in tempo reale e manutenzione predittiva delle apparecchiature, per migliorare l’efficienza della produzione e ridurre i tempi di fermo.

Analitica del commercio al dettaglio: Analisi del comportamento degli acquirenti, gestione dell’inventario e miglioramento dell’esperienza di acquisto grazie a informazioni in tempo reale.

Monitoraggio dell’assistenza sanitaria: Tracciamento dei segni vitali dei pazienti tramite dispositivi e sensori indossabili, per consentire avvisi e interventi immediati.

Città intelligenti: Migliorare la gestione del traffico, la distribuzione dell’energia e i sistemi di sorveglianza per operazioni urbane più efficienti.

Veicoli autonomi: Elaborazione dei dati dei sensori al volo per prendere decisioni di guida in tempo reale e garantire la sicurezza del veicolo.