I 3 punti chiave dell’articolo:
L’Edge AI, acronimo di Edge Artificial Intelligence, consiste nell’implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale all'interno degli ambienti di edge computing. In tale contesto, l'elaborazione dei dati e l'esecuzione degli algoritmi non avvengono più centralmente sui server cloud, bensì sui dispositivi finali collegati alla rete.
Il valore distintivo dell'Edge AI risiede principalmente nella capacità di ridurre drasticamente i tempi di elaborazione dei dati: operando, infatti, direttamente nei nodi periferici della rete in cui i dati stessi vengono generati, evita la necessità di connessione a internet o la dipendenza da risorse centralizzate nel cloud. Questo approccio consente una risposta quasi istantanea alle richieste di elaborazione, migliorando l'efficienza operativa e abilitando una maggiore tempestività nelle decisioni aziendali.
Un elemento chiave del modello Edge AI è il modo in cui viene strutturato. Inizialmente, sul cloud vengono addestrati i modelli di intelligenza artificiale e le reti neurali: si tratta di un processo che richiede una potenza di calcolo considerevole e l'elaborazione di una vasta quantità di dati. Una volta addestrati, i modelli vengono distribuiti sui nodi periferici della rete, presenti negli ambienti di utilizzo.
Un altro aspetto cruciale dell'Edge AI è la sua capacità di adattarsi dinamicamente alle variazioni dell'ambiente. Quando si verificano nuove variabili o condizioni, i dati possono essere inviati al cloud per un aggiornamento dei modelli. Questo processo di feedback continuo assicura che l'Edge AI implementata mantenga la sua precisione e rilevanza nel tempo, evitando così l'obsolescenza.
Questo comparto sta vivendo una crescita costante, seppur graduale, che riflette le complessità connesse al ciclo di produzione dei dispositivi periferici: come riporta Allied Market Research, il mercato dell'Edge AI raggiungerà i 60 milioni di dollari entro il 2030 mentre Gartner prevede che, entro il 2025, il 75% dei dati aziendali verrà processato dall’Edge AI superando, di fatto, i volumi generati dai modelli di intelligenza artificiale basati su cloud.
Tra i principali fattori che hanno contribuito e continueranno a sostenere lo sviluppo dell'Edge AI, quattro si confermano di capitale importanza per il contesto di mercato attuale.
L’Edge AI promette di far compiere passi in avanti alle applicazioni di intelligenza artificiale, consentendo di tagliarne i tempi di reazione e incrementarne la sicurezza. Vediamo di seguito quali sono i principali vantaggi.
Con l'implementazione dell'Edge AI, si assiste a una significativa riduzione dei tempi di latenza e di risposta delle applicazioni, grazie all'elaborazione dei dati direttamente nei nodi in cui sono stati generati. Questo approccio elimina la necessità di trasferire i dati verso i server centrali, comportando un risparmio di diversi millisecondi nei tempi di latenza, un elemento cruciale soprattutto in contesti in cui la tempestività delle risposte è critica.
Un esempio concreto di questa efficacia è riportato in una ricerca accademica atta a definire l’utilizzo di un’architettura di Edge Computing per il rilevamento facciale: sono stati condotti esperimenti mirati a valutare i tempi di latenza nelle applicazioni di intelligenza artificiale, confrontando l'elaborazione dei dati tra il cloud e i nodi edge.
I risultati hanno chiaramente evidenziato tempi di risposta notevolmente inferiori, nell'ordine dei millisecondi, quando l'elaborazione è avvenuta sui nodi edge. Questo vantaggio è stato particolarmente evidente con l'aumentare del carico di lavoro negli algoritmi di Edge AI, sottolineando la robustezza e l'efficienza di questo approccio in scenari operativi più complessi.
Una caratteristica distintiva dell’Edge AI è la persistenza locale dei dati, per cui non hanno necessità di spostarsi attraverso il network o il cloud. Questa peculiarità comporta un significativo beneficio in termini di sicurezza e privacy: i dati sensibili impiegati dalle applicazioni di intelligenza artificiale, come immagini mediche, dati video o dati audio, non percorrono la rete perché vengono trasmessi al cloud solo i risultati elaborati dagli algoritmi. Questa pratica introduce un ulteriore elemento di sicurezza IT, riducendo i rischi associati alla potenziale esposizione di queste informazioni.
L’Edge AI consente alle imprese di ottimizzare i budget a disposizione riducendo sostanzialmente i costi associati all'utilizzo di risorse di cloud computing. La diminuzione della quantità di dati da trasmettere attraverso la rete implica infatti una riduzione proporzionale dei costi di banda, contribuendo a rendere più efficiente e sostenibile l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale. In parallelo, trasferendo parte del carico di lavoro ai nodi periferici, le aziende possono distribuire in maniera più flessibile le risorse di calcolo, adattandole alle esigenze specifiche delle applicazioni e riducendo gli sprechi associati a risorse cloud sottoutilizzate.
Fonti consultate: