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EMBEDDED 91 • FEBBRAIO • 2024 42 HARDWARE | INTELLIGENT EDGE stessa, dove si trovano i sensori. Uno dei motivi per pre- diligere questa nuova tecnologia è il tempo di risposta, che per i dispositivi locali ammonta a pochi millisecon- di mentre per i cloud possono anche trascorrere diversi secondi, per via delle latenze di linea, delle code e così via. Si comprende subito che per le applicazioni nelle quali le decisioni prese dal sistema possono avere un impatto significativo sulla vita umana, la possibilità di una elaborazione dei dati in tempo reale è fondamenta- le. Anche l’aspetto energetico è altamente avvantaggia- to. Infatti, dal momento che l’Intelligent Edge elabora i dati a livello locale, consente di risparmiare in modo significativo sui costi della corrente elettrica, risultan- do molto efficiente. Le applicazioni sono migliorate Il numero delle periferiche intelligenti è molto alto e i possibili utilizzi diventano sempre più numerosi di gior- no in giorno. Una delle applicazioni molto frequenti è quella dell’Internet delle cose (IoT), settore estrema- mente in crescita, per i quali i dati generati dai disposi- tivi sono analizzati in loco, riducendo i costi e miglioran- do l’efficienza e i problemi di sicurezza. Un altro settore altamente influenzato da tale nuova tecnologia è quello dell’industria (IIot). L’approccio intelligente con le peri- feriche produttive consente di automatizzare i processi industriali, migliorando di gran lunga l’efficienza e la produttività. Nell’ambito della produzione esse vengono utilizzate per monitorare e ottimizzare i processi di pro- duzione migliorando, anche in questo caso, l’efficienza e riducendo i costi, attuando anche una manutenzione predittiva. I dispositivi possono anche effettuare ispe- zioni visive automatiche senza alcun intervento umano, migliorando il processo produttivo e la sicurezza. Il set- tore della medicina è sicuramente un altro settore che giova della nuova tecnologia. Basti pensare ai sensori di precisione che monitorano costantemente tutti i pa- rametri biologici e i dati genetici e clinici dei pazienti, al fine di personalizzare le cure mediche. La raccolta e l’a- nalisi di questi dati avviene in modo rapido ed efficiente, aumentando le probabilità di successo delle cure. An- che le Smart home e le Smart Cities sono direttamente e positivamente condizionate dalla presenza delle peri- feriche intelligenti (Fig. 2). Le prime utilizzano sensori e dispositivi intelligenti per raccogliere dati sull’ambiente domestico. Questi ultimi sono, poi, utilizzati per automa- tizzare le attività, migliorare il comfort e la sicurezza e fornire informazioni utili ai proprietari di casa, control- lando le luci, i termostati, i sistemi di sicurezza e altre periferiche. Le seconde sono fondamentali per la tra- sformazione delle città in “smart cities” che, con sensori di vario tipo come telecamere e altri dispositivi collocati localmente possono raccogliere dati per il monitoraggio del traffico e delle persone, ai fini della gestione della sicurezza, del controllo energetico e molto altro ancora. Nel settore della videosorveglianza, per esempio, i di- spositivi possono implementare un riconoscimento fac- ciale intelligente usando un apprendimento automatico locale. Proprio in questi casi, l’enorme traffico dei dati provenienti dalle telecamere è drasticamente ridotto, dal momento che non vi è alcun trasferimento remoto, almeno inizialmente. I dispositivi locali, ovviamente, sono dotati di processori idonei a supportare l’IA elimi- nando la necessità di lenti trasferimenti in rete, spesso ingolfata o, addirittura, assente. Quello della visione ar- tificiale comporta la presenza di una grossa mole di dati, come le immagini video in sequenza e, spesso, anche la comprensione e la elaborazione del linguaggio naturale. In questi casi l’elaborazione in tempo reale è d’obbligo. La tecnologia Edge AI unisce il Deep Learning e l’Edge Computing e i modelli di apprendimento possono ope- rare sui dati generati dall’IoT. Il settore automobilistico L’Intelligent Edge consente di migliorare sicuramente la sicurezza e il comfort dei veicoli, specialmente quelli con guida autonoma. Essi utilizzano una serie di sen- sori per raccogliere dati sull’ambiente circostante che vengono utilizzati massivamente da algoritmi di intel- ligenza artificiale per guidare il veicolo in modo sicu- Fig. 2 – L’hardware di Google per l’apprendimento automatico per l’edge sotto forma di una singola scheda