Accelerare i deployment Edge AI
L'Edge AI sta rapidamente passando da un livello di astrazione ad applicazioni reali. In questo processo, la potenza di calcolo e le funzioni AI si stanno spostando verso il punto di origine di dati, lontano dalle infrastrutture cloud distribuite verso i dispositivi edge in loco. Tuttavia, questo comporta requisiti elevati agli sviluppatori di sistemi Edge AI, poiché devono integrare sistemi operativi, ambienti runtime, container, modelli AI e livelli di sicurezza direttamente nell'applicazione, un'attività che può aumentare significativamente lo sforzo. I progetti Edge AI spesso falliscono non a causa del concetto, ma dello sforzo di integrazione.
La piattaforma Clea di SECO affronta la complessità fornendo agli sviluppatori un framework per sistemi AI edge scalabili. L'Application Hub di SECO svolge un ruolo fondamentale, consentendo un rapido accesso a componenti utilizzabili attraverso container pronti per il deployment, applicazioni di esempio e guide alla distribuzione. Ciò trasforma rapidamente un'idea in un'applicazione Edge AI testabile e validata.
Clea OS come base runtime per l'Edge AI
La piattaforma software Clea OS di SECO è la base tecnica per le applicazioni Edge AI. Come distribuzione Linux embedded sicura basata sul progetto Yocto LTS, Clea OS è progettato per applicazioni embedded e edge, supportando piattaforme di architettura Arm e x86. In questo contesto, fornisce un ambiente di runtime controllato e orientato alla produzione. A differenza di un Linux embedded generico, Clea OS è ideato per deployment ripetibili, aggiornamenti sicuri, alta manutenibilità ed esecuzione coerente delle applicazioni.
Per gli sviluppatori, questo significa meno sforzo nella costruzione della base del sistema e maggiore attenzione alla logica dell'applicazione, ai modelli e agli use case. In combinazione con il Clea Software Framework, Clea OS supporta la connettività dei dispositivi, l'orchestrazione dei dati, la gestione delle flotte e i servizi AI eseguiti all'edge. L'Application Hub completa questa base con applicazioni, container e componenti software. Questo rende Clea OS il ponte tra building blocks pronti per l'applicazione dall'Hub e la loro esecuzione pratica su hardware edge reale.
Application Hub: Attivare use case più velocemente
L'Application Hub di SECO si basa sulla base runtime di Clea OS e accelera la realizzazione concreta delle implementazioni Edge AI. Mentre Clea OS fornisce l'ambiente di esecuzione controllato sull'hardware edge, l'Application Hub mette a disposizione i building blocks software appropriati per il livello applicativo.
Invece di dedicare tempo alla ricerca di modelli AI adatti, container di pacchetti, preparare runtime di inferenza e verificare la compatibilità hardware individuale, attraverso l'Application Hub di SECO gli sviluppatori possono accedere a una libreria curata di container software pronti all'uso, applicazioni di esempio, modelli AI predefiniti, guide al deployment e componenti Edge AI per una vasta gamma di use case.
Gli sviluppatori possono selezionare componenti adatti direttamente dall'Application Hub, testarli sull'hardware di destinazione previsto e integrarli così in un ambiente edge basato su Clea. Questo crea un processo coerente dalla base runtime attraverso i building blocks software disponibili, fino all'applicazione eseguibile.
Questo riduce notevolmente l'impegno richiesto per il setup, il packaging e l'integrazione iniziale, riducendo lo sforzo e garantendo tempi di sviluppo più brevi. I decisori tecnici possono anche verificare più rapidamente se l'hardware, le prestazioni e il valore aziendale sono sufficienti per un'implementazione prossima alla produzione.
Use case: sistema di conteggio intelligente delle persone
Un esempio pratico è il "conteggio intelligente delle persone", che mostra come un'applicazione Edge AI possa essere implementata più rapidamente con l'Application Hub e Clea OS di SECO. Sviluppare un'applicazione di conteggio delle persone da zero richiederebbe normalmente diversi passaggi di integrazione: collegare la telecamera, configurare il dispositivo edge, impostare il runtime di inferenza e trasmettere i risultati ai sistemi a valle.
L'Application Hub riduce questo sforzo fornendo un'applicazione di conteggio delle persone predisposta, diventando il punto di partenza di un flusso guidato che accompagna gli sviluppatori dalla scoperta dell'applicazione alla creazione del workflow e al deployment edge. Gli sviluppatori possono infatti selezionare il componente, adattare l'input della telecamera e i parametri del dispositivo target e testarlo localmente sull'hardware edge.
Nel passaggio successivo, è possibile utilizzare Clea Studio AI per collegare l’output del modello a workflow a valle, come dashboard, alert, analisi di occupazione o sistemi IoT, utilizzando blocchi visivi di input, modello e output. Gli sviluppatori selezionano semplicemente il componente appropriato nell’Hub, regolano parametri come input della telecamera e dispositivo target, e configurano il flusso di output in Clea Studio AI.
Molte attività legate a packaging, esecuzione runtime e integrazione del workflow sono coperte dalla piattaforma. Gli sviluppatori sperimentano il vantaggio di creare rapidamente uno use case e passare poi alla validazione senza dover costruire l’applicazione completamente da zero. Le configurazioni manuali lunghe e ripetitive diventano così un ricordo del passato.
Il ruolo di Application Hub nel processo
In un progetto pilota, Application Hub diventa lo strumento centrale per valutare la fattibilità tecnica in modo rapido e semplice. I team possono verificare in una fase iniziale se uno use case funziona in modo affidabile sull’hardware edge previsto, se la potenza di calcolo disponibile è sufficiente e se i risultati giustificano ulteriori investimenti. A questo scopo, l’Hub fornisce componenti da validare come container, modelli AI, applicazioni di esempio e guide al deployment che possono essere testati direttamente sul dispositivo target.
Anziché partire da attività di integrazione di base, come ricostruire packaging, configurazione del runtime o logiche di deployment, gli sviluppatori possono passare direttamente alla valutazione funzionale e tecnica. Possono infatti adattare i parametri allo specifico use case, configurare sorgenti di input come dati da telecamere o sensori, testare l’applicazione sull’hardware target previsto e misurare metriche di performance rilevanti come latenza, throughput o utilizzo delle risorse.
Allo stesso tempo, possono verificare come i risultati generati vengono integrati nei sistemi esistenti – ad esempio dashboard, piattaforme IoT, alert o workflow di analytics. Questo sposta il focus dalla costruzione della base tecnica alla valutazione del funzionamento dello use case in condizioni realistiche.
Clea Studio AI: dal modello al workflow
Dopo aver selezionato un componente adatto in Application Hub, Clea Studio AI guida l’implementazione verso un workflow eseguibile. Di fatto, un modello AI da solo non costituisce ancora un’applicazione completa: le sorgenti dati devono essere collegate, l’esecuzione del modello deve essere configurata e i risultati devono essere trasmessi ai sistemi di destinazione.
Clea Studio AI supporta gli sviluppatori con un ambiente visivo in cui collegare blocchi di input, modello e output. Nel caso del conteggio delle persone, ad esempio, il blocco di input può rappresentare il flusso video della telecamera, il blocco modello utilizza un componente selezionato da Application Hub e il blocco di output può trasmettere i risultati del conteggio a dashboard, alert o workflow IoT.
In questo modo, un modello diventa un flusso applicativo concreto senza dover costruire manualmente ogni integrazione nel codice. Allo stesso tempo, gli sviluppatori mantengono il controllo su modello, sorgente dati e percorso di output.
Conclusione
L’esempio del conteggio delle persone illustra come Clea OS, Application Hub e Clea Studio AI di SECO operino in modo integrato. Un componente Edge AI preconfigurato diventa rapidamente un workflow pronto per la validazione su hardware Edge AI reale.
Per gli sviluppatori, “near-production” significa che non devono ricominciare da capo con l’integrazione di base, ma possono continuare a lavorare in modo mirato. Ad esempio, attraverso l’ottimizzazione dei parametri, la validazione delle performance, la revisione della sicurezza e la preparazione del rollout su più dispositivi edge compatibili.
Inoltre, i decisori tecnici ottengono una base affidabile per verificare più rapidamente fattibilità, scalabilità e valore di business di uno use case. Questo consente di trasformare più velocemente un prototipo validato in una vera applicazione Edge AI scalabile.
Contatta SECO per maggiori informazioni.