EO531

tecnologia ELETTRONICA OGGI 531 - gennaio | febbraio 2026 48 un’automazione più precisa e reattiva; ottimizzazione dei dispositivi a basso consumo: questo aggiornamento permette di ottimizzare il protocollo per i dispositivi connessi in modo intermittente ICD ( Inter- mittently Connected Devices) grazie all’integrazione di funzionalità quali i protocolli LIT (Long Idle Time) e Check-In che permettono di migliorare l’efficienza di controllori e sensori alimentati a batteria; supporto ampliato per la gestione dell’energia: poiché si tratta di una delle funzionalità che sta suscitando un interesse sempre maggiore, questa nuova release introduce il supporto per una gamma più am- pia di dispositivi, tra cui: pannelli fotovoltaici e inverter ibridi, com- preso il supporto per i campi fotovoltaici e le relative batterie; sistemi Bess (Battery Energy Storage System) per il trasferimento del carico e il supporto alla rete, che comprende la creazione di centrali elettri- che virtuali VPP (Virtual Power Plant); pompe di calore e scaldabagni elettrici con funzionalità di riprogrammazione (per consentire l’utiliz- zo nelle ore di minor richiesta e costo dell’energia) e di modifica tem- poranea dei carichi; profili utente Evse per consentire di impostare profili di ricarica definiti dall’utilizzatore; miglioramenti nella gestio- ne dei termostati grazie al supporto delle modalità preimpostate (ad esempio vacanza, presenza/assenza) e della possibilità di gestire l’energia in modo più efficiente; modalità di gestione dell’energia del dispositivo, che permette ai dispositivi smart di regolare il funziona- mento in base alle condizioni locali, del cloud e dell’intera rete. Un’evoluzione per i progettisti Per i progettisti, questi aggiornamenti non rappresentano solo un am- pliamento delle categorie di dispositivi supportati, in quanto introdu- cono miglioramenti a livello dell’architettura e forniscono nuove op- portunità di sviluppo dei prodotti. Lo standard Matter si sta evolvendo al di là di un puro protocollo per tipologie di dispositivi definite in modo semplice e si sta trasformando in un livello di coordinamento in grado di supportare funzionalità avanzate quali il comportamento predittivo, il bilanciamento del carico e un’interazione dei dispositivi consapevole del contesto. In uno scenario di questo tipo si aprono notevoli opportunità di inte- grazione dell’intelligenza artificiale a livello locale. Man mano che i dispositivi acquisiscono la capacità di interpretare le condizioni loca- li, apprendere le abitudini degli utenti e agire in modo indipendente, i sistemi embedded devono superare la semplice logica di controllo per passare all’inferenza diretta sul dispositivo. Ruolo dell’AI periferica Con le smart home che diventano sempre più intelligenti e intercon- nesse, il ruolo dell’elaborazione locale assume un’importanza sem- pre maggiore. Rispetto ai modelli di AI basati su cloud che richiedono uno scambio di dati costante, la possibilità offerta dall’AI periferica di mantenere i dati e il processo decisionale a livello di dispositivo assi- cura numerosi vantaggi, tra cui latenza ridotta, maggiore resilienza durante i blackout, minori requisiti di banda e un miglioramento della sicurezza grazie alla possibilità di conservare i dati grezzi a livello locale. Tutto ciò è fondamentale per i più recenti dispositivi per le in- frastrutture di Matter, come i contatori di energia e gli Evse. Anche molti altri dispositivi recentemente supportati dallo standard Matter possono ora beneficiare dell’integrazione dell’intelligenza ar- tificiale eseguita su dispositivi periferici. Gli elettrodomestici intelli- genti, come le lavastoviglie, possono utilizzare modelli incorporati per adattare il consumo energetico e le impostazioni dei cicli in base ai modelli di utilizzo storici. I robot aspirapolvere dotati di sensori di visione e spaziali (per il rilevamento di ostacoli e oggetti) sono in gra- do di interpretare l’ambiente che li circonda e reagire di conseguen- za senza supporto cloud. I sistemi di illuminazione e di schermatura, quando dotati di sensori radar o di presenza, possono sfruttare l’in- telligenza in tempo reale per reagire a movimenti, gesti o alle presen- ze in una stanza con ritardo nullo. È importante notare che l’intelligenza artificiale periferica e lo stan- Lo schema a blocchi dei microcontrollori della serie i. MX RT di NXP evidenzia l’ampio set di funzionalità integrate a bordo di ogni singola MCU Fonte: NXP