EDGE AI: SVILUPPI
ED APPLICAZIONI
L’esecuzione di algoritmi di Intelligenza Artificiale e
Machine Learning direttamente sui dispositivi Edge
apre la strada ad una nuova era di oggetti
intelligenti ed autonomi.

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Fino ad ora, l’Intelligenza Artificiale si è affidata prevalentemente al cloud computing, che offre una potenza di calcolo virtualmente illimitata: questo aspetto è particolarmente vantaggioso quando è necessario addestrare modelli di IA ricchi di dati in tempi ristretti, e fare inferenze con una latenza ridotta.

I modelli di business AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) garantiscono inoltre una notevole ottimizzazione economica: tutta la potenza viene pagata solo in base al suo utilizzo specifico. Queste caratteristiche, insieme all'altissima disponibilità ed ai tempi minimi di inattività, hanno reso il cloud una scelta naturale per i servizi di IA.

Intelligenza Artificiale - Dal cloud…

… all’Edge


A volte, tuttavia, il cloud non può essere considerato tra le opzioni. Per esempio, nei casi in cui le esigenze di data protection non consentono la memorizzazione di dati personali in un archivio centrale, o nei casi in cui la latenza è cruciale, come nei contesti medici, di trasporto, o di robotica. Inoltre, nelle aree che non dispongono di una connessione di rete, sia nel sottosuolo che nello spazio esterno, o in molte aree rurali dei paesi industrializzati, l’implementazione su dispositivi mobili non è possibile se la soluzione dipende completamente da una connessione al servizio cloud.

Ma tutte queste problematiche possono essere risolte adottando il paradigma Edge AI: Reply, grazie alle sue competenze tecniche, può supportare le aziende nello sviluppo del potenziale di questa nuova soluzione, guidandole nella scelta dei dispositivi Edge più adatti alle loro esigenze.

Reply ha acquisito una notevole expertise tecnica nel panorama dell'Edge AI attraverso numerosi progetti, con l’applicazione di Autonomous Mobile Robots e droni in scenari diversi. In combinazione con la tecnologia di Computer Vision e con i modelli avanzati di Machine Learning, l'autonomia abilitata o supportata dall'Intelligenza Artificiale sull’Edge può contribuire a sviluppare ulteriormente l'automazione di alta precisione nella rilevazione dei difetti, la definizione di scenari di manutenzione predittiva sempre più accurati, sistemi ottimizzati di Warehouse e Facility Management, inclusi approcci rivoluzionari al Building Information Modeling con Digital Twins generati tramite LIDAR 3D.

Inoltre, l'IA può contribuire a migliorare l'esperienza dell'utente salvaguardando i dati personali, elaborandoli direttamente sul dispositivo invece di trasferirli a servizi cloud-centric.

Il panorama EDGE AI apre nuove prospettive

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