Grazie ai progressi e alle applicazioni dell’intelligenza artificiale, l’edge computing sta già riscontrando un interesse diffuso da parte di settori che vanno dalla produzione all’assistenza sanitaria e alla vendita al dettaglio. Sfruttando la crescente potenza e ubiquità delle CPU e delle unità di elaborazione neurale, l’ intelligenza artificiale perimetrale può elaborare cumuli di dati crescenti proprio dove vengono creati, trovando rapidamente i loro aghi per l’elaborazione locale o remota.
Edge AI è un abilitatore per le prime auto autonome collegate in rete: riconosce e condivide istantaneamente dettagli su incidenti, condizioni meteorologiche e traffico dai sensori dei veicoli e dalle infrastrutture intelligenti in tempo reale. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale perimetrale ha consentito ai dispositivi indossabili di monitorare attivamente gli anziani per condizioni di salute croniche, avvisando gli operatori sanitari remoti in pochi secondi dal rilevamento di anomalie nei loro dati biometrici.
È chiaro che l’intelligenza artificiale perimetrale ha la capacità di aprire un mondo completamente nuovo di informazioni e opportunità in più settori, ma collegare i processori di dati distribuiti per aggregare utilmente le loro scoperte è un compito di livello superiore. È qui che entra in gioco un sistema di sistemi (SoS).
Se non hai familiarità con il concetto di SoS, non sei solo: questa frontiera relativamente nuova nell’edge computing AI cerca di connettere i molteplici sistemi aziendali dedicati utilizzando un unico linguaggio comune. Attualmente, reti IT, macchinari di produzione, risorse di trasporto, sicurezza fisica, HVAC e sistemi di illuminazione hanno ciascuno i propri protocolli di comunicazione che non sono stati progettati per parlare o integrarsi con gli altri. Un SoS funge da sovrastruttura, utilizzando l’intelligenza artificiale per coordinare e aggregare i dati elaborati ai margini da questi diversi sistemi.
Le opportunità per SoS
SoS consentirà a sistemi autonomi o semi-autonomi di controllare e rispondere ai flussi di dati. Nel settore della difesa, ad esempio, collegherà i punti di dati raccolti dalle analisi meteorologiche, dai radar e dalla videosorveglianza per fornire il percorso più rapido per un missile o il modo migliore per intercettarlo. Separatamente, un fornitore di tecnologia ferroviaria che fornisce il trasporto come servizio deve unificare i sottosistemi in un treno e in una stazione ferroviaria, accelerando la segnalazione dei guasti e le riparazioni per ridurre i costosi ritardi del servizio. In ogni caso, un sistema di sistemi informerà o sostituirà il processo decisionale umano, portando a intuizioni più rapide, più intelligenti e più precise.
Non è esagerato dire che i sistemi di sistemi avanzati basati sull’intelligenza artificiale cambieranno la società come la conosciamo. Come le api che lavorano insieme per costruire e mantenere un alveare, gli algoritmi in un SoS formeranno uno sciame. Le auto in grado di comunicare tra loro saranno collettivamente più intelligenti e sicure di qualsiasi singola auto. All’interno di un veicolo, un SoS coordinerà la navigazione e la telematica raccogliendo in modo indipendente dati meteo e traffico in tempo reale dalle strade. Quindi un SoS multi-veicolo a livello di infrastruttura raccoglierà quei dati attraverso una flotta di veicoli connessi, consentendo il reindirizzamento dinamico della mappa, la frenata di emergenza automatizzata e le richieste istantanee di assistenza. Possiamo anche immaginare un mondo in cui ogni dispositivo mobile può sfruttare il potere degli altri per fornire la decisione giusta in qualsiasi momento.
L’automazione di fabbrica è un altro caso d’uso emergente. SoS consentirà a diverse macchine di una fabbrica di lavorare tra loro per creare un prodotto finito. Un sistema coordinerà il robot che modella la portiera di un’auto con i robot che creano finestre e maniglie, determinando in tempo reale se aumentare la produzione di porte, mantenere il ritmo o rallentare. I produttori saranno in grado di ridurre al minimo le eccedenze di parti, ridurre i tempi di costruzione e migliorare i risultati di produzione.
Sfide SoS
Nonostante la miriade di opportunità offerte da SoS, le aziende devono ancora affrontare sfide per trasformare questo concetto in realtà. Una delle sfide più grandi è la standardizzazione del flusso di informazioni, dove la mancanza di formati di dati standard e protocolli di comunicazione può essere un problema fondamentale.
Ad esempio, nel mondo di oggi molti singoli fornitori utilizzano i propri formati di dati e protocolli, richiedendo ai clienti di utilizzare il proprio software proprietario per comprendere i dati che ricevono dai dispositivi e per dipendere da protocolli personalizzati per l’esecuzione operativa. Ciò rende costosa l’integrazione dei dati e riduce la capacità di aziende, fabbriche, città, ecc., di costruire modelli di apprendimento automatico ottimali in grado di risolvere problemi olistici.
Indipendentemente dalla robustezza dei sistemi dei fornitori, se non possono comunicare tra loro in tempo reale, il sistema di illuminazione “intelligente” di una città fallirà. Questo è il motivo per cui la standardizzazione del flusso di dati è così fondamentale per realizzare il valore reale di SoS e, a tal fine, aziende di hardware e infrastrutture come Siemens, Rockwell e Honeywell stanno attualmente costruendo piattaforme per l’integrazione di sistemi.
Un altro problema che deve essere affrontato è garantire la fiducia e la privacy ai margini, poiché i problemi di governance relativi all’integrazione dei dati, alla privacy e alla proprietà non sono ancora stati risolti. Molte “sconosciute” hanno portato a maggiori timori riguardo alla privacy, alcuni infondati e altri del tutto ragionevoli.
Lavorare con i dati richiede di stabilire una fiducia a livello di sistema e convincere le persone che i loro dati vengono utilizzati e condivisi in modo sicuro, in particolare in settori come quello sanitario, dove la privacy e la sicurezza dei dati sono sempre priorità. D’altra parte, risultati potenti diventano possibili quando i dati individuali vengono aggregati e analizzati a un livello più alto, esattamente dove brilla SoS. Come possiamo soddisfare le preoccupazioni di tutti?
La Danimarca offre uno sguardo su come SoS avrà un impatto sul settore sanitario. Nell’era moderna della medicina di precisione, la sequenza genetica di una persona è composta da 6 miliardi di caratteri e l’imaging medico ora utilizza immagini 3D ad altissima risoluzione. Di conseguenza, la cartella di ogni paziente richiede una grande quantità di spazio di archiviazione, misurata in terabyte, con origini dati individuali estremamente complesse.
Di fronte a dati sanitari elettronici e problemi di privacy, gli operatori sanitari danesistanno iniziando a collegare i dati direttamente ai singoli pazienti per fornire sicurezza e qualità del servizio mentre i dati sono protetti in grandi repository cloud centralizzati. Quando i pazienti passano da un medico all’altro, i loro dati vanno con loro, diventando temporaneamente disponibili ai margini della rete medica tramite telefoni o computer, dove possono essere confrontati con i materiali esistenti del fornitore. Questo processo richiede un’elaborazione rapida dei margini di grandi quantità di dati distribuiti su più formati diversi. Armato del consenso del paziente, un singolo medico potrebbe condividere i risultati delle condizioni genetiche elaborati localmente con un cloud medico, identificando farmaci potenzialmente utili o contribuendo a un più ampio database di ricerca scansionato dall’intelligenza artificiale.
Il futuro dei dati non riguarderà l’aggregazione di tutte le informazioni in un unico luogo; utilizzerà invece sia i dati locali che i big data per migliorare gli insight e informare le azioni successive. Detto questo, queste intuizioni saranno basate su un’ampia base solo quanto il tessuto di dati che collega i loro sistemi sottostanti consente loro di essere.
Far funzionare meglio SoS per noi
Poiché le aziende focalizzate sull’elaborazione intelligente dei dati continuano a spingere i confini di ciò che è possibile con l’AI, dobbiamo trovare un equilibrio ai margini in modo che SoS sia possibile. Il grande cambiamento e le decisioni intelligenti arriveranno quando le persone inizieranno a vedere il valore dai dati dei sistemi integrati piuttosto che dalle funzioni AI isolate. La standardizzazione di dati e protocolli è un pezzo centrale del puzzle per alcuni settori, mentre lo sviluppo della privacy e della fiducia sarà essenziale per altri; in ogni caso, il tentativo di innovare senza una significativa gestione dei dati distribuiti impedirà alle aziende di raccogliere i benefici netti di ciò che SoS rende possibile. La gestione del flusso e l’integrazione dei dati attraverso un insieme distribuito di sistemi e fonti creeranno le basi per la mentalità dell’algoritmo dello “sciame” che promette di rendere SoS così potente.
SoS è ancora agli inizi, ma sono in corso sforzi per creare standard e piattaforme comuni per armonizzare i dati. Oltre alle piattaforme infrastrutturali in fase di sviluppo da Siemens, Rockwell e Honeywell, i provider di cloud pubblico si stanno spostando nello spazio SoS, concentrandosi su punti di vista del consumatore, domini pubblici e protocolli, sebbene stiano iniziando a rendersi conto che i settori industriale e aziendale sono più complicati di quanto pensassero.
Man mano che gli standard emergono, comprendere le opportunità di sfruttare SoS nella tua azienda è un buon primo passo. Il prossimo passo è riconoscere e lavorare per risolvere le barriere di dati e comunicazioni che ti impediscono di sfruttarne appieno il potenziale. Una volta che sei informato, puoi iniziare a muoverti verso la connessione dei tuoi silos di dati e prepararti ad aprire la porta alle applicazioni più grandi e trasformative dell’IA edge.
