EO531

Tecnologia ELETTRONICA OGGI 531 - gennaio | febbraio 2026 36 Inoltre, la loro architettura è modulare. I dati in ingresso come il par- lato vengono convertiti in incorporamenti vettoriali e confrontati con un database locale, e la risposta corrispondente viene restituita come testo o audio. Il database stesso è abbastanza leggero da risiedere nella memoria flash del dispositivo e può essere aggiornato via etere (OTA) secondo le necessità. Mentre la voce rimane la modalità di input più importante, l’intelli- genza artificiale sul dispositivo si sta progressivamente espandendo per supportare l’interazione multimodale, ossia la capacità di elabo- rare e combinare input da diverse fonti come la visione, il testo, i gesti o i sensori ambientali. Ad esempio, un dispositivo dotato di telecamere potrebbe combinare l’input vocale con il rilevamento di oggetti per eseguire attività come l’identificazione di un elemento posizionato in modo errato o il rico- noscimento dei gesti delle mani per l’inserimento di un comando. Un sistema Hvac intelligente potrebbe integrare sensori di umidità, tem- peratura e qualità dell’aria e incrociare questi dati con i comandi vo- cali dell’utente per offrire risposte personalizzate come: “L’umidità è alta in questa stanza; vuoi accendere il deumidificatore?” Questo tipo di fusione multi-sensore consente ai dispositivi di pren- dere decisioni migliori, di adattare il loro comportamento alle pre- ferenze individuali e di generare in modo proattivo intuizioni o sug- gerimenti di manutenzione, creando ciò che sembra un assistente veramente intelligente. Barriere all’ingresso Naturalmente, la giusta base di elaborazione è fondamentale nell’AI periferica. Per molti produttori di dispositivi consumer, in particola- re quelli che fanno ingresso nel mondo dell’AI per la prima volta, la sfida più grande non riguarda solo le prestazioni o l’efficienza ener- getica, ma è data dalla facilità di sviluppo. Costruire sistemi dotati di intelligenza artificiale spesso richiede l’esplorazione di terreni scono- sciuti: sequenze di dati, apprendimento basato sui modelli, ottimiz- zazione delle inferenze e integrazione con l’hardware embedded. Senza i tool e il supporto più adatti, queste complessità possono di- ventare rapidamente insormontabili. E le soluzioni di elaborazione riadattate sviluppate per altre applicazioni, come i PC e i dispositivi mobili, non si adattano al budget dei dispositivi periferici. Tenendo conto di ciò, le soluzioni di elaborazione native per l’intel- ligenza artificiale come la piattaforma Synaptics Astra rendono lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sul dispositivo accessibile a una gamma più ampia di sviluppatori e di team di prodotto. La piattafor- ma Astra combina silicio ottimizzato, software e tool in un ambiente di sviluppo compatto su misura per le applicazioni embedded. Essa include un kit di sviluppo robusto dotato di progetti di riferimento har- dware, SDK, modelli pre-addestrati e tool intuitivi per la distribuzione dei modelli e la regolazione delle prestazioni, che consente ai team di prototipare, testare e dimensionare rapidamente le funzionalità di intelligenza artificiale. Informatica ambientale