Come Edge IoT sta rimodellando il settore

Il monitoraggio della flotta, il monitoraggio delle risorse, i veicoli autonomi, l’automazione della produzione e lo stoccaggio sono tutte aree in cui le tecnologie dei chip incorporati nell’intelligenza artificiale possono scaricare i carichi che trasportano i dati della rete. Possono farlo fornendo informazioni in prima linea e in tempo reale.

Molti di questi processi in movimento necessitano di molti dati per essere attivati. Allo stesso tempo, hanno bisogno che questi dati siano disponibili in tempo reale e in transito. Questi tipi di processi non traggono tanto vantaggio dal cloud computing quanto da altri processi ad alta intensità di dati, come l'addestramento dei dati attraverso l'apprendimento automatico. Sono invece questi processi a trarre i maggiori vantaggi dall’edge computing, che porta elaborazione, rete e altre risorse direttamente ai dispositivi e ai dati che ne hanno bisogno.

Attivando l'intelligenza artificiale (carichi di elaborazione AI0 a livello di system-on-a-chip (SOC), l'IT può espandere le proprie opzioni per distribuire e scaricare i carichi di elaborazione dei dati su diversi livelli di architettura aziendale (ad esempio, cloud, un sistema centrale data center o l'edge stesso). Ciò migliora la gestione e l'elaborazione dei dati, conserva inoltre la larghezza di banda e velocizza i dati e i risultati.

Microcontrollori integrati SOC utilizzare memoria e consumo energetico più limitati rispetto a quello richiesto dalle tradizionali GPU (unità di elaborazione grafica), FPGA (array di gate programmabili sul campo) o altri tipi di circuiti integrati (IC).

“Vedremo l’intelligenza artificiale all’edge diventare una cosa comune nei prossimi cinque anni”, ha affermato Steve Conway, consulente senior per la ricerca Hyperion, HPC Market Dynamics.

“ARM Atom, GPU e altri processori integrati sono già comuni nei dispositivi edge come telefoni cellulari, sensori, automobili, sistemi di imaging medico-diagnostico, sistemi di gioco e molti altri dispositivi. Questi processori integrati diventeranno probabilmente la soluzione principale per supportare i metodi di intelligenza artificiale man mano che questi metodi guadagneranno terreno”, ha affermato.

L’impatto dell’Edge IoT sul settore

Nel 2011 è apparso per la prima volta il termine “Produzione 4.0”. Ha avuto origine dalla spinta del governo tedesco a informatizzare la produzione e ha introdotto una visione futura di digitalizzazione, automazione e intelligenza artificiale per la produzione industriale. Nello schema, la tecnologia edge potrebbe facilitare le decisioni nel luogo di un problema o di una situazione, in cui i SOC incorporati nell’intelligenza artificiale svolgono un ruolo importante.

Oggi, questo il processo decisionale in tempo reale è reale. I processi di produzione sono alimentati da decisioni abilitate dall’intelligenza artificiale all’edge. In futuro, un chip edge abilitato all’intelligenza artificiale potrebbe inviare un avviso attuabile agli acquisti in merito a una carenza di materie prime o avvisare le vendite sulla possibilità di una carenza di prodotto se viene trovato un componente carente.

L’automazione dei chip Edge AI sta trasformando anche la logistica.

Un convoglio di camion può comunicare in modo incrociato con le comunicazioni edge a bassa latenza implementate per risparmiare carburante e ottimizzare i percorsi. In futuro, sarà possibile che solo uno di questi camion abbia un autista umano, mentre il resto del convoglio funzionerà con l’automazione guidata dal SOC.

Ciò potrebbe risolvere uno dei principali problemi del settore degli autotrasporti: la carenza di autisti qualificati. "Questo è uno dei motivi per cui si vede così tanta tecnologia entrare nel settore degli autotrasporti", ha affermato Shelley Simpson, vicepresidente esecutivo, direttore commerciale e presidente dei servizi autostradali presso JB Hunt Transport Services,

Le merci deperibili possono anche essere monitorate da sensori intelligenti all'interno del vano di carico di ciascun camion per verificare la temperatura e l'umidità.

Un camion che trasportava prodotti ad Atlanta, ad esempio, è stato dirottato verso il mercato più vicino di Washington, DC. Il cambio di percorso è stato ordinato dopo che un sensore all'interno del vano di carico del camion ha avvisato l'autista e la società di logistica del pericolo di deterioramento dei prodotti dovuto al surriscaldamento. La capacità dell'azienda di reagire in tempo reale alle informazioni ha evitato il deterioramento e ha consentito di risparmiare denaro. Nell'industria alimentare, è importante. Il Gruppo per l’alimentazione e l’agricoltura delle Nazioni Unite stima che ogni anno vengano persi o sprecati mille miliardi di dollari di cibo.

La tecnologia dei chip abilitati all’intelligenza artificiale sta anche cambiando il modo in cui si comportano i veicoli aerei e terrestri.

Le sfide logistiche devono affrontare il personale militare quando osserva e/o entra in un'area pericolosa. In passato, un lavoro di sorveglianza rischioso avrebbe potuto richiedere agli esseri umani di ispezionare in prima persona un’area, esponendo il personale a pericolo e perdita di vite umane.

Ora con elaborazione dell'intelligenza artificiale perimetrale, una flotta di droni senza pilota effettua ricognizioni e comunica tra loro in tempo reale. Se un drone di uno squadrone viene abbattuto, la flotta rileva il problema e modifica la propria formazione per continuare la missione. "I carichi di lavoro impegnativi che richiedono l'elaborazione di più input sensoriali, inclusi video e audio, potrebbero iniziare a superare i limiti a meno che non siano supportati da chip specializzati", ha affermato Saurabh Mishra, Senior Manager per la gestione dei prodotti nella divisione IoT ed Edge di SAS. “I droni autonomi, i bracci robotici e l’automazione industriale sono tutti buoni esempi di come questi chip possano essere utilizzati”.

Geopolitica e innovazione

Tuttavia, le aziende sono preoccupate a causa delle forze geopolitiche in gioco nei settori dei chip e dei semiconduttori.

Nel 2019 Huawei è stata inserita nella classifica Elenco limitato degli Stati Uniti. NVIDIA ha quindi acquisito Arm, Ltd. in un accordo da 40 miliardi di dollari che prevedeva Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei e Amazon preoccupata per un fornitore critico.

Nel 2019, Intel ha acquisito l'avvio di chip AI Habana Labs per 2 miliardi di dollarie AMD acquisita Xiliinx per 35 miliardi di dollari.

“La tendenza negli ultimi 50 anni è stata quella di tenere isolate le preoccupazioni legate alla sicurezza nazionale dall’analisi economica che guida le decisioni antitrust. Tuttavia, laddove una potenziale condotta anticoncorrenziale è dannosa anche per la sicurezza nazionale, non dovremmo sorprenderci se il governo americano adotta un approccio più aggressivo nei confronti dell’applicazione della legge”, ha scritto Cullen O'Keefe, affiliato di ricerca presso il Center for the Governance of AI, Università di Oxford.

L’IT deve considerare queste cause legali e azioni antitrust quando giustifica e tenta di rendere gli investimenti nell’intelligenza artificiale “a prova di futuro”.

“Oggi, l’intelligenza artificiale è ampiamente considerata fondamentale per la futura leadership economica, e ci sono forti iniziative in Cina, Giappone ed Europa per abbandonare la dipendenza dagli Stati Uniti e sviluppare processori interni”, ha affermato Conway. “I dipartimenti IT non possono fare molto per influenzare queste battaglie geopolitiche, ma possono pianificare per garantire che le forniture dei processori di cui hanno bisogno siano sicure, soprattutto negoziando contratti di fornitura a lungo termine con clausole penali e mantenendo livelli di inventario adeguati”.

È la lista delle cose da fare

Il passaggio all’IoT con fattore di forma più piccolo imporrà l’attenzione dell’IT su tre aree chiave:

Architettura informatica. L’architettura IT deve essere riallineata per adattarsi ai casi d’uso aziendali che le aziende vogliono risolvere con l’intelligenza artificiale a livello di chip. Come minimo, è probabile che questa revisione dell’architettura crei tre livelli di tecnologia IT, elaborazione e architettura dei dati: il data center, il cloud e l’edge.

"Il punto di partenza, ovviamente, è mappare e ottimizzare il processo end-to-end e utilizzare tali informazioni per assegnare risorse adeguate in ogni punto lungo il percorso", ha affermato Conway, facendo riferimento al lavoro di PayPal.

"Mezza dozzina di anni fa, PayPal ha avuto un serio problema di frode nelle transazioni con carta di credito", ha affermato Conway. “Ci volevano fino a due settimane per identificare la frode e, a quel punto, la frode aveva spesso colpito le carte dei clienti. L'azienda ha installato un computer ad alte prestazioni in grado di individuare e prevenire le frodi in tempo reale, entro 150 millisecondi, facendo risparmiare a PayPal più di 700 milioni di dollari nel primo anno circa.

L’applicazione di PayPal e di altre aziende si basa su processori incorporati nei lettori di carte, insieme a Internet per il processo di autorizzazione di andata e ritorno e a sistemi server con processori non incorporati per il lavoro pesante, in sede o nel cloud”.

Competenze IT. Solo il 47% degli intervistati in un Microsoft IoT Signals Report del 2019 ritiene che il mercato disponga di individui con le competenze lavorative IoT necessarie https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

"La disponibilità di risorse qualificate per gestire l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale sui chip rimarrà una sfida", ha affermato Saurabh Mishra, Senior Manager per la gestione dei prodotti nella divisione IoT ed Edge di SAS. “Anche le aziende dovrebbero riconoscerlo

I chip AI edge non sono proiettili d'argento. Funzionano nel contesto di un sistema più ampio. È fondamentale pensare alla pipeline completa quando si distribuiscono chip incorporati nell’intelligenza artificiale poiché un collegamento debole a monte o a valle può annullare la spinta mirata”.

Gli stack software e hardware IoT commerciali possono aiutare ad affrontare le sfide dell'integrazione della pipeline, ma l'elaborazione deve ancora essere definita a ogni livello dall'IT. Ciò include la creazione di modelli e la programmazione dei SOC.

Gestione degli investimenti. Consolidamenti, azioni legali antitrust e sulla proprietà intellettuale continueranno a svolgersi nel settore dell’intelligenza artificiale/chip, come è avvenuto in altre aree dell’IT.

La buona notizia è che i dipartimenti IT aziendali non sono estranei a tutto ciò.

Selezionare una soluzione di stack IOT ampiamente accettata con un'ampia base di utenti è una forma di protezione futura, oltre a garantire che l'IoT utilizzato sia conforme agli standard di sicurezza e alle API comuni. Una seconda strategia è negoziare con i fornitori IoT la responsabilità e la protezione degli investimenti definiti nei contratti.

Infine, i chip abilitati all’intelligenza artificiale devono fornire risultati aziendali.

“L’impatto dell’IoT edge sull’architettura IT si ridurrà ai casi d’uso che l’IT dovrà implementare, in cui l’intelligenza artificiale offre la capacità di preelaborare le informazioni in tempo reale e trasferire solo dati rilevanti e utili”, ha affermato Murali Gopalakrishna, responsabile di product management per macchine autonome e direttore generale della robotica presso NVIDIA.

“Un processo di ispezione automatizzato basato sull’intelligenza artificiale in una fabbrica utilizzerà informazioni in tempo reale per prendere decisioni in frazioni di secondo all’edge, trasferendo al contempo i dati rilevanti ai sistemi back-end per la post-elaborazione, l’analisi e lo sviluppo di nuovi modelli fuori banda all’edge IoT decisioni basate”.

Le applicazioni possono rilevare gli occupanti che indossano maschere o contare gli occupanti numero di persone che entrano ed escono da uno spazio creando mappe di calore per garantire che i limiti di occupazione non vengano superati. E con l’aggiunta di sensori, telecamere e automazione aggiuntivi nell’IoT e nell’edge, l’intelligenza artificiale diventerà più rilevante per i manager IT e l’architettura dell’infrastruttura, ha affermato Gopalakrishna.