In che modo l’edge AI può rivoluzionare i settori con l’intelligence on-device

Man mano che l’aumento dell’AI continua, le domande pratiche persistono sull’adozione dell’AI in modo efficiente e conveniente. L’edge AI è uno degli adattamenti più efficaci dell’intelligenza artificiale perché richiede il deployment di interi workflow di AI più vicini alle fonti di generazione dei dati o agli endpoint in cui vengono prese le decisioni. È l’edge computing che sfrutta la potenza dell’AI.  

Che cos’è l’edge AI? 

L’AI all’edge è stata proposta per tutti i tipi di dispositivi, dai dispositivi di chirurgia robotica che necessitano di analisi, fino agli interventi chirurgici complessi, agli assistenti vocali degli smartphone che rispondono in un secondo e in una frazione di secondo alle tue domande. In ogni caso, l’edge AI consente di raccogliere, analizzare e prendere decisioni sui dati a livello locale (all’edge) senza la necessità di trasmettere i dati avanti e indietro al cloud e senza l’aiuto delle risorse di elaborazione cloud. Rende le applicazioni connesse esistenti più veloci e reattive, consentendo il posizionamento delle applicazioni AI in più impostazioni come le posizioni remote in cui le reti wireless sono deboli.

L’edge AI può essere il catalizzatore necessario per ottenere risultati tangibili dagli investimenti effettuati nello sviluppo e nell’infrastruttura dell’AI. L’AI all’edge può portare intelligence ricca, funzionale e a bassa latenza in un maggior numero di casi d’uso e in modi che rendono l’AI più efficace nel produrre risultati di valore. 

Come funziona?

L’edge AI è resa possibile dall’evoluzione di diverse tecnologie abilitanti: 

• Le funzionalità del machine learning si sono evolute al punto che le organizzazioni possono sviluppare e implementare più facilmente applicazioni di AI edge personalizzate che risolvono i problemi del mondo reale.
• I progressi delle GPU e dell’elaborazione parallela hanno consentito di implementare il potente hardware di calcolo autonomo necessario per eseguire l’AI all’edge.
• L’IoT, sebbene non sia una nuova tecnologia, fornisce l’altra materia prima essenziale per l’AI all’edge: i dati. Con la potenza di calcolo integrata, i dispositivi IoT non devono più essere connessi a Internet per eseguire le funzioni essenziali e agire sui dati che raccolgono. 

AI edge e AI cloud: I partner perfetti

L’AI edge e l’AI cloud non fanno parte di una domanda, ma sono due strumenti complementari che aiutano le organizzazioni a implementare le proprie applicazioni di AI nel modo più efficiente possibile. Il cloud svolge ancora un ruolo chiave fornendo un canale per addestrare, implementare e gestire l’AI edge, almeno per le istanze che si trovano in una gamma di reti wireless e fornendo calcolo aggiuntivo per carichi pesanti o per i calcoli che il deployment edge non è in grado di gestire. Il cloud raccoglie inoltre dati per l’ottimizzazione continua dell’applicazione e per l’utilizzo altrove in un’organizzazione. 

L’AI distribuita (DAI) è un approccio ibrido che mira a sfruttare tutte le risorse disponibili per raggiungere gli obiettivi. L’edge AI può essere un modo meno costoso per eseguire le attività rispetto all’utilizzo del cloud, ma questo può essere vero solo per determinati casi d’uso e in determinate condizioni, ad esempio se un service provider addebita per utilizzo. DAI utilizza dispositivi edge, cloud e reti per condividere i workload di AI in base a parametri quali la potenza di elaborazione necessaria, la latenza, i costi, il traffico di rete e la sicurezza. 

I vantaggi dell’edge AI: Ricerca del ROI

I vantaggi principali dell’AI edge sono la latenza inferiore e le performance più veloci rispetto all’AI connessa al cloud, oltre alla possibilità di implementare l’AI in impostazioni in cui non è presente alcuna rete. Privo di variabili di rete, l’AI edge migliora la disponibilità e l’affidabilità per le applicazioni mission-critical. Può anche offrire una maggiore privacy per i dati sensibili e presentare una superficie di attacco più limitata per i criminali informatici. Per le organizzazioni che desiderano controllare l’utilizzo della rete e i costi associati, l’edge AI è una soluzione efficiente, specialmente quando viene utilizzata come parte di un sistema DAI. 

Tuttavia, non tutta l’AI deve essere eseguita all’edge. Il costo dell’hardware aggiuntivo deve essere soppesato rispetto al valore che può fornire. Anche l’edge AI può aumentare le sfide, soprattutto quando si cerca di gestirle su vasta scala. Quando l’opzione è disponibile, il controllo e la gestione centralizzati dei nodi AI edge connessi al cloud potrebbero essere più vantaggiosi rispetto ai miglioramenti delle performance per i dispositivi autonomi. 

Sfide dell’AI edge

L’AI edge, pur essendo promettente, deve affrontare notevoli sfide nell’infrastruttura e nella gestione del data storage, che influiscono direttamente sui risultati aziendali, sul ROI e sulle decisioni di investimento. Ecco cinque sfide principali:

1. Capacità di storage e scalabilità limitate

I dispositivi edge hanno in genere una capacità di storage limitata, rendendo difficile l’archiviazione e l’elaborazione di grandi volumi di dati a livello locale. Questa limitazione ostacola la possibilità di scalare le applicazioni AI in modo efficace, con colli di bottiglia nell’elaborazione dei dati e nel processo decisionale in tempo reale. Una gestione dei dati inefficiente può ritardare le informazioni approfondite, influenzando il processo decisionale tempestivo e riducendo il vantaggio competitivo promesso dall’AI edge.

2. Complessità nella gestione dei dati e gestione remota

L’edge AI comporta la gestione dei dati in tempo reale, spesso incompleti o rumorosi, che complica la qualità e l’affidabilità dei dati. Garantire l’integrità dei dati è cruciale per ottenere risultati precisi dei modelli di AI. Una scarsa qualità dei dati può portare a informazioni approfondite errate, con un impatto sulle decisioni di business e, in ultima analisi, sul ROI. La gestione dei dati di alta qualità è essenziale per massimizzare il valore dell’AI. Inoltre, le sedi edge tendono a non disporre del supporto IT in loco, che richiede soluzioni con funzionalità di gestione remota semplici.

3. Sovraccarico e ridondanza dei dati

L’enorme volume di dati generati all’edge può portare a inefficienze nell’aggregazione e nella ridondanza dei dati. Ciò comporta un aumento dei costi di trasmissione e storage dei dati. Costi eccessivi di gestione dei dati possono erodere i potenziali vantaggi del ROI derivanti dall’edge AI, a meno che lo storage non sia scalabile e performante abbastanza da compensarli.

4. Vincoli di alimentazione e risorse

I dispositivi edge spesso operano in condizioni di limiti di energia e risorse, e richiedono l’ottimizzazione dei modelli AI per un consumo energetico ridotto senza compromettere le performance. L’utilizzo inefficiente delle risorse può limitare il deployment delle soluzioni di AI edge, influenzando la loro capacità di fornire informazioni approfondite in tempo reale e influenzando l’efficienza complessiva del business.

5. Sfide di integrazione e interoperabilità

Gli ecosistemi frammentati dei vendor e la complessità dell’integrazione dell’AI edge con i sistemi esistenti possono ostacolare la gestione e l’elaborazione dei dati senza interruzioni. Le sfide di integrazione possono ritardare la realizzazione del ROI dagli investimenti nell’AI edge, poiché complicano il deployment e la scalabilità delle soluzioni di AI in diversi ambienti.

Affrontare queste sfide è fondamentale per massimizzare i vantaggi dell’AI edge e garantire che gli investimenti producano risultati di business tangibili. Sviluppando solide strategie di gestione dei dati e ottimizzando l’infrastruttura di storage, le organizzazioni possono sfruttare appieno il potenziale dell’AI edge per migliorare il processo decisionale e promuovere la crescita aziendale.

Casi d’uso

Alcuni dei casi d’uso più interessanti dell’AI edge sono quelli che portano il processo decisionale autonomo in posizioni remote al di fuori della copertura di rete, come miniere, aziende agricole, aree non sviluppate o spazi esterni, ad esempio. Può anche supportare la portata geografica e le performance di sistema nei veicoli a guida autonoma e nell’hardware militare. 

Inoltre, l’edge AI sta aiutando i casi d’uso di AI esistenti a ottenere performance migliori. Ad esempio, i dispositivi robotici in ambienti medici o di fabbrica che prima trasmettevano i dati al cloud per l’elaborazione possono rispondere più rapidamente e funzionare con maggiore precisione. 

In che modo il data storage giusto supporta il successo dell’AI all’edge

La scelta della giusta soluzione di data storage è cruciale per affrontare le sfide delle applicazioni di AI edge, soprattutto a causa della natura remota e spesso vincolata dallo spazio delle edge location. Pure Storage affronta le sfide dell’infrastruttura e della gestione di data storage AI edge:

• Gestione del sovraccarico e della ridondanza dei dati: L’architettura a più livelli di Pure Storage consente di gestire il sovraccarico dei dati memorizzando i dati a cui si accede di frequente su uno storage ad alta velocità e archiviando i dati a cui si accede meno di frequente su uno storage conveniente. Questo approccio riduce i costi associati alla trasmissione e allo storage dei dati.
• Evitare i vincoli di energia e risorse: La piattaforma Pure Storage consuma fino all’85% di energia in meno rispetto ai vendor di storage all-flash alternativi, risolvendo i vincoli di alimentazione in grandi cluster di AI e data center con power cappped. Questa efficienza supporta l’utilizzo ottimizzato delle risorse. FlashArray//RC20 è stato progettato specificamente per soddisfare le esigenze degli ambienti a bassa capacità e dei deployment edge.
• Superare le sfide di integrazione e interoperabilità: Le soluzioni Pure Storage sono progettate per integrarsi perfettamente con i sistemi esistenti, inclusi i cluster GPU. Forniscono una piattaforma unificata per diversi workload di AI, semplificando la gestione dei dati e garantendo la compatibilità tra i diversi ambienti.

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