Home Digitale Perché l'edge è il punto di incontro fra intelligenza artificiale e IoT

Perché l’edge è il punto di incontro fra intelligenza artificiale e IoT

Le tecnologie emergenti basate sui dati come IoT, Intelligenza Artificiale, Realtà Aumentata e Virtuale, Blockchain e edge computing dominano molte conversazioni nel settore tecnologico.

Le organizzazioni che mappano il loro percorso di trasformazione digitale devono affrontare la comprensione del modo in cui queste tecnologie emergenti si adattano alle loro strategie. Una considerazione importante per queste tecnologie è dove si sovrappongono o possono essere utilizzate insieme per ottenere risultati di business.

Ad esempio, laddove l’intelligenza artificiale incontra l’IoT, a volte indicato come Intelligenza Artificiale delle cose (AIoT), fornisce funzionalità che vanno oltre l’adozione individuale di entrambe le tecnologie. AIoT offre alle reti di dispositivi connessi la possibilità di raccogliere grandi quantità di dati dal mondo fisico e, con intelligenza programmabile,

Come sottolinea Benita Mordi, Artificial Intelligence and IoT Strategist di Dell, Il punto di intersezione tra il mondo fisico e quello digitale è ciò che viene definito “Edge”. È il punto in cui i dati vengono generati, raccolti ed elaborati per creare nuovo valore, ed è tanto diverso quanto i settori che definiscono i casi d’uso di Edge.

L’edge presenta nuove sfide al modo in cui il settore IT elabora i dati.Laddove storicamente ci siamo basati sui data center tradizionali e sul cloud computing per elaborare i dati generati al di fuori dei data center, la necessità di ricavare valore in tempo reale al momento della generazione richiede la presenza di risorse di elaborazione all’Edge. Ciò ha portato alla nascita dell’Edge Computing.
Edge Computing genera valore per le organizzazioni accelerando sia la scoperta di insight dai dati sia la digitalizzazione dei processi aziendali chiave. Consente inoltre alle aziende di ridefinire le esperienze dei propri clienti finali.

Una conseguenza interessante dell’Edge Computing per quanto riguarda l’Intelligenza Artificiale delle cose, è che diventa il veicolo che avvicina l’IA alla fonte di generazione dei dati (IoT).
Nella nuova era dell’edge computing, le piattaforme di elaborazione sull’Edge forniranno progetti leggeri che possono essere implementati con successo nonostante i vincoli spaziali, ambientali, di alimentazione e di connettività. Questi progetti possono essere protetti e possono supportare applicazioni che richiedono approfondimenti in tempo reale.

Secondo Dell, la strategia organizzativa per l’edge sarà molto diversa poiché non esistono due progetti uguali.

Forse, commenta Mordi, le soluzioni che partono con un livello base di implementazioni saranno più facili da essere attuale in prima battuta. Un percorso, continua la manager, già seguito nelle prime implementazioni dell’intelligenza artificiale.
Definire l’utilizzo dell’edge in termini di risultati aziendali sarà importante per fare chiarezza.

Ad esempio, un contadino che debba controllare il buon funzionamento dei mulini a vento utilizzeranno l’edge computing in modo molto diverso rispetto all’allevatore che vuole monitorare la salute delle sue mucche.

Anche se il caso d’uso è simile, sottili differenze intorno a “cosa” viene monitorato influenzeranno il modo in cui avverranno le implementazioni della tecnologia; fino alle architetture dei dati, la piattaforma scelta, l’elaborazione dei dati e la sicurezza all’Edge. Come con la maggior parte delle adozioni di nuove tecnologie, la distribuzione all’Edge dovrebbe avere traguardi misurabili e permettere un rapido ritorno degli investimenti per avere successo.

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