Nella medicina d'urgenza, le ambulanze sono al centro dell'assistenza ai pazienti più critici. Trasportano dispositivi salvavita come analizzatori di sangue e monitor cardiaci portatili che aiutano i paramedici a prendere decisioni critiche sul posto.
Nella tecnologia, il termine "edge" si riferisce all'elaborazione decentralizzata che elabora i dati vicino alla fonte in cui vengono generati (dispositivi o sensori) anziché affidarsi a un cloud o a un data center centralizzato.
Ora, immagina se questa tecnologia potesse diventare ancora più intelligente - anche in un'ambulanza - grazie a un nuovo modo di integrare l'AI dove è più importante.
Nel nostro scenario, gli algoritmi e i modelli di intelligenza artificiale possono essere implementati sulle apparecchiature utilizzate dai paramedici (i dispositivi edge). Quando un'ambulanza arriva sulla scena di un'emergenza, i paramedici possono effettuare una scansione a ultrasuoni del paziente, come farebbero di solito. Poi, gli algoritmi di intelligenza artificiale incorporati nel dispositivo possono analizzare le scansioni, identificare immediatamente possibili emorragie interne e fratture e segnalare la necessità di un intervento rapido.
Allo stesso modo, un dispositivo Edge AI indossabile può non solo tracciare i segni vitali di un paziente, ma anche rilevare anomalie (come un improvviso calo della pressione sanguigna) e avvisare i paramedici se le condizioni del paziente peggiorano. Inoltre, essendo stata addestrata su dati rilevanti, l'Edge AI può utilizzare modelli di dati storici per prevedere possibili complicazioni, come shock o arresto cardiaco.
Rendere l'edge più intelligente
Lo scenario della medicina d'urgenza è solo un esempio di come l'AI stia ridefinendo il modo in cui le organizzazioni operano nei vari settori, tra cui quello sanitario e manifatturiero.
La tecnologia sottostante combina l'edge computing con l'intelligenza artificiale per creare sistemi in grado di apprendere, adattarsi e agire sui dati in modo rapido ed efficiente, senza dover programmare in dettaglio ogni scenario o caso d'uso. Con l'intelligenza artificiale edge, puoi elaborare e analizzare i dati alla fonte e in tempo reale, consentendo risposte immediate a condizioni dinamiche.
Non dovendo trasferire enormi quantità di dati al cloud per l'analisi, l'elaborazione dei dati è molto più veloce ed efficiente e non è necessaria una connettività affidabile ad alta velocità, il che significa che l'AI può essere implementata in un maggior numero di luoghi. L'Intelligenza Artificiale Edge migliora anche la sicurezza e la conformità dei dati alla privacy, poiché le informazioni sensibili possono essere elaborate localmente.
Per portare i casi d'uso dell'intelligenza artificiale nell'edge, abbiamo bisogno di modelli linguistici che possano funzionare indipendentemente da un ecosistema di cloud computing. Quindi, i soliti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) devono essere rimpiccioliti per adattarsi all'hardware dell'edge. Inoltre, invece di affidarsi a modelli di apprendimento grandi e complessi, le applicazioni edge-AI utilizzano modelli specializzati più piccoli e orientati alle attività, che richiedono molte meno risorse.
Come l'intelligenza artificiale sta cambiando le industrie
Manufacturing
Per i produttori, l'intelligenza artificiale può rivoluzionare la linea di produzione e l'automazione di fabbrica. Tradizionalmente, il controllo qualità prevedeva l'ispezione dei prodotti alla fine del ciclo di produzione. Con l'edge AI, i produttori possono utilizzare telecamere e sensori abilitati all'AI per rilevare immediatamente i difetti mentre i prodotti si muovono lungo la catena di montaggio. I sistemi di edge computing possono essere addestrati con modelli di intelligenza artificiale in grado di identificare le unità di prodotto buone e cattive; i modelli possono poi identificare i problemi di produzione nel momento in cui si verificano, in tempo reale, applicando l'inferenza guidata dall'intelligenza artificiale.
Questa applicazione si estende alla manutenzione predittiva: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare continuamente i dati dei macchinari per prevedere i guasti prima che si verifichino e persino consigliare i rimedi. Per il produttore, questo significa meno tempi di fermo e meno costi associati a riparazioni non pianificate.
L'Edge AI può anche ottimizzare il consumo energetico, ad esempio regolando l'utilizzo di energia delle macchine in base ai requisiti del carico di lavoro.
Healthcare
Nel settore sanitario, la necessità di disporre di dati in tempo reale è urgente sia in ospedale che in ambulanza. I dispositivi guidati dall'intelligenza artificiale possono analizzare i dati provenienti da una serie di sensori medici per supportare un processo decisionale più rapido che porti a una migliore assistenza ai pazienti e a una gestione più efficiente degli ospedali.
La presenza dell'intelligenza artificiale favorisce anche l'uso dei gemelli digitali, che possono simulare le condizioni del paziente e gli effetti del trattamento creando un modello virtuale dello stato di salute del paziente.
Smart cities
Tutti noi vogliamo vivere in città più pulite e sicure, e l'Edge AI ci sta aiutando a raggiungerle più velocemente. Dai sistemi di gestione del traffico che analizzano e si adattano in base ai dati dei veicoli in tempo reale per ottimizzare il flusso del traffico, ai sistemi di sicurezza pubblica che ottimizzano l'allocazione delle risorse, l'Edge AI ha una vasta gamma di applicazioni che migliorano la vita quotidiana dei cittadini urbani.
Gli urbanisti possono anche prendere decisioni informate sulla base di dati in tempo reale, migliorando così i servizi pubblici.
Retail
Nella vendita al dettaglio, l'intelligenza artificiale può migliorare l'esperienza del cliente (CX). Ad esempio, le telecamere in negozio dotate di intelligenza artificiale possono analizzare il comportamento degli acquirenti in tempo reale, consentendo ai rivenditori di adattare di conseguenza le promozioni e la disposizione dei negozi. Inoltre, la gestione dell'inventario diventa più efficiente: l'intelligenza artificiale può gestire i livelli di scorte e la disponibilità dei prodotti senza eccessivi costi di gestione.
L'Edge AI di NTT DATA è all'altezza della sfida
L'ascesa dell'Intelligenza Artificiale in ambito edge è notevole in un momento in cui si prevede che la spesa per l'edge computing raggiungerà 232 miliardi di dollari a livello globale nel 2024, con un aumento del 15,4% rispetto al 2023, alimentato dal numero crescente di dispositivi IoT, secondo IDC.
Fa anche parte della grande tendenza alla convergenza IT/OT, guidata dalla necessità di efficienza, produttività e processi decisionali immediati negli ambienti industriali.
Ma, come spesso accade con le tecnologie di tendenza, le organizzazioni potrebbero essere convinte dei vantaggi promessi ma trovare difficile gestire la tecnologia in prima persona perché non hanno le competenze e le risorse per farlo. La collaborazione con un fornitore di servizi esperto aggira questo problema, e non è diverso quando si tratta di Edge AI. Ad esempio, la piattaforma Edge AI ultraleggera di NTT DATA è supportata da servizi completamente gestiti per rivoluzionare il modo in cui i produttori gestiscono i loro dati OT.
Una volta implementata, la nostra piattaforma Edge AI facilita lo streaming dei dati dai dispositivi OT, creando di fatto un lago di dati in tempo reale dell'ambiente operativo. Scopre, unifica, contestualizza e normalizza automaticamente i dati provenienti dai dispositivi e dagli asset OT in tutte le attività del produttore.
Il nostro team della piattaforma Edge AI si occupa dell'intero ambiente hardware, software e di gestione dei dati, consentendo al produttore di concentrarsi sulle attività principali e al suo team operativo di accedere a una suite di strumenti robusti che semplificano la creazione e l'implementazione di applicazioni Edge AI. Inoltre, possiamo monitorare e ottimizzare il consumo energetico e la sicurezza dei dispositivi OT in tempo reale.