it 
Con l’edge AI è possibile portare la capacità di calcolo direttamente alla sorgente, riducendo la latenza e l’energia spesa per spostare la maggior parte delle elaborazioni in cloud, e migliorando la sicurezza del dato. Presi separatamente, edge computing e Intelligenza Artificiale (AI) sono già in grado di portare notevoli benefici all’impresa, ma combinati possono davvero rivoluzionare la strategia di business, aiutando a tagliare i costi complessivi e migliorando le prestazioni, due vantaggi a cui è davvero difficile poter rinunciare.
La maggiore disponibilità sul mercato di componenti e sistemi elettronici SFF (Small Form Factor) dotati di processori (CPU) a basso consumo energetico ma sempre più potenti, ha permesso di decentralizzare il calcolo, inserendo in “locale”, direttamente su dispositivi e sensori, la capacità di analisi dei dati fornita dall’Intelligenza Artificiale. Questo riduce in modo significativo la quantità di dati da inviare in cloud per la successiva analisi e condivisione, abbattendo i costi di attività particolarmente onerose come quelle di elaborazione centralizzata.
Perché l’edge AI può essere più conveniente del cloud
L’edge AI si afferma quindi come la soluzione ottimale per tutti quei casi in cui la mole di dati da inviare e successivamente elaborare in cloud porta a costi di trasferimento elevati e una latenza nella risposta. Si pensi, per esempio, alle telecamere di videosorveglianza degli aeroporti, che devono processare migliaia di immagini ogni giorno. La combinazione di dispositivi edge e Intelligenza Artificiale consente l’elaborazione dei dati direttamente a bordo delle videocamere, evitando inutili colli di bottiglia durante la massiccia fase di invio al server centrale per l’analisi. Analisi che, richiedendo grandi capacità di calcolo, potrebbero non offrire le prestazioni desiderate e necessarie all’attivazione, per esempio, di servizi di controllo e riconoscimento facciale, soccorso, sicurezza, manutenzione.
Il tempo è dunque un fattore determinante al momento della scelta dell’infrastruttura più adatta alla produzione di determinati beni o servizi. Tempo che, in moltissimi casi, viene misurato come latenza (ritardo) con cui il dato rilevato viene elaborato e passato al “decisore”, umano o digitale, come un’altra applicazione. Si pensi al settore automotive o a quello del trasporto ferroviario ad alta velocità, in cui centinaia di sensori devono comunicare i dati rilevati in pochissimi millisecondi, al fine di evitare incidenti. Una trasmissione a bassa latenza significa non solo una maggiore sicurezza nelle applicazioni mission-critical ma diventa un valore economico, ad esempio quando declinata in tema di manutenzione.
Ad influire sulla latenza è anche la qualità dell'infrastruttura attraverso cui avviene la trasmissione dei dati: se la larghezza di banda non è sufficiente o la connessione stabile, sicura, il ritardo aumenta. L’arrivo della tecnologia 5G nel mondo IoT e in quello edge AI, più in particolare, sarà in grado di spingere ulteriormente questo settore, garantendo velocità più elevate, un maggior numero di connessioni simultanee e latenze ancora inferiori. Tutto questo avrà positive ripercussioni su tutti i campi di applicazione dell’edge AI, dall’Automotive all’Industrial IoT, con grandi vantaggi per tutta l’Industria 4.0.
Edge AI: un migliore ritorno sull’investimento
L'interazione tra edge computing e AI apre quindi le porte a nuovi approcci data-driven, migliorando l'affidabilità dei processi industriali e potenziando prodotti e servizi. Non a caso l’IBM Institute for Business Value, nel maggio del 2020 ha calcolato come il ROI atteso da investimenti in soluzioni edge per il triennio 2019-2022 sia abbondantemente superiore al 5% di media per tutti i principali settori, con punte vicino al 9% per il settore automotive, 7% per i prodotti industriali e retail, e 6% per trasporti e Pubblica Amministrazione (smart city).
In sintesi, si tratta di una rivoluzione che ha un forte impatto sui modelli di business grazie alla migliore scalabilità e possibilità di personalizzazione, alla forte riduzione dei consumi energetici e ad una più vantaggiosa economia nel costo dell’analisi del dato. Tutto questo nonostante l’investimento iniziale necessario per la componentistica hardware e software e l’eventuale addestramento del personale all’uso delle nuove piattaforme. La possibilità di avere dati di migliore qualità in tempi più brevi si ripercuote positivamente su tutti i processi fondamentali dell’azienda, dall’assistenza e manutenzione alla conformità dei prodotti, garanzie, vendita e rapporti con i clienti.
Ora più che mai, la corretta scelta di un partner che accompagni l’azienda in questo nuovo percorso è indispensabile per implementare in tempi rapidi queste importanti innovazioni tecnologiche. Innovazione che non porta solo maggiori prestazioni e qualità dei servizi ma anche una rinnovata affidabilità del dato come supporto a tutti gli obiettivi di business dell’impresa.
