AIoT: Beyond the Hype, What's the Reality?

L'AIoT è in piena espansione, salutata come la prossima rivoluzione dei dispositivi connessi. Ma è sempre necessario? Noi di 1NCE ci concentriamo sull'impatto aziendale reale piuttosto che sul clamore. Sebbene l'AIoT possa sbloccare potenti efficienze, molte aziende raggiungono i loro obiettivi solo con l'IoT. La chiave è sapere quando l'AI (Intelligenza Artificiale) aggiunge valore e quando è solo un costoso add-on.

Secondo Transforma Insights, il numero di connessioni AIoT crescerà da 1,4 miliardi a 9,1 miliardi entro il 2033. Il motivo? Le aziende vogliono sistemi più intelligenti e autonomi. Tuttavia, l'AIoT ha valore solo quando consente di risparmiare sui costi o di aumentare i ricavi, non quando viene implementata per il gusto della tecnologia. Proprio come l'IoT, l'AI è un concetto tecnologico e dovrebbe essere applicato solo dove ha senso e dove si possono risolvere problemi aziendali reali. Approfondiamo questo argomento.

La potenza dell'IoT senza AI

Non tutte le soluzioni IoT richiedono l'intelligenza artificiale. In molti casi, i sensori, il monitoraggio in tempo reale e gli avvisi forniscono tutte le informazioni di cui le aziende hanno bisogno, senza la complessità aggiuntiva dell'intelligenza artificiale. Questa configurazione è efficace quando l'obiettivo è tracciare e monitorare metriche fondamentali in tempo reale e quando non sono necessari algoritmi complessi per il processo decisionale. Ecco alcuni esempi:

Tracciamento delle risorse: I sensori IoT sono utilizzati nella logistica e nella gestione dell'inventario per tracciare la posizione e le condizioni di beni come veicoli, spedizioni e attrezzature. I dati provenienti da questi sensori vengono inviati a un sistema centralizzato/cloud, che mostra le condizioni attuali del bene. Questi dati sono adeguati per l'osservazione e, se necessario, per l'intervento umano. Senza l'uso dell'intelligenza artificiale, gli avvisi possono essere attivati se le condizioni si discostano dalle soglie configurate.
Monitoraggio ambientale: L'IoT è efficace negli scenari di monitoraggio delle condizioni ambientali, come ad esempio nell'agricoltura, nelle scienze ambientali o nei sistemi di gestione degli edifici. I sensori raccolgono dati su temperatura, umidità, qualità dell'aria e altri fattori. Se un sensore rileva un problema, viene inviato un avviso. Questo processo non richiede l'intelligenza artificiale e aiuta a prendere decisioni informate in base a condizioni e soglie predefinite.

Manutenzione predittiva di base: L'IoT può raccogliere i segnali e inviare avvisi quando i valori superano soglie predeterminate nei casi di utilizzo industriale, dove i guasti dei dispositivi sono prevedibili sulla base di dati di base, come la temperatura o i livelli di vibrazione. In queste situazioni, la semplicità dell'IoT, che si concentra sulla raccolta dei dati e sugli avvisi fondamentali, fornisce le funzionalità richieste senza l'intelligenza artificiale, rappresentando un'opzione economica ed efficace.

In questi casi, l'intelligenza artificiale non solo aggiunge complessità, ma non è necessaria. La semplicità e l'economicità dell'IoT lo rendono spesso la scelta migliore per tracciare, monitorare e automatizzare la soluzione, senza che questa sia troppo complessa. Le aziende dovrebbero resistere alla tentazione di aggiungere l'IA solo perché è di tendenza e concentrarsi invece sull'ottenimento dei fondamenti giusti: è qui che 1NCE garantisce software e connettività IoT affidabili e globali.

“L'intelligenza artificiale è buona solo quanto i dati da cui apprende. Senza una connettività affidabile e ininterrotta, l'IA è solo un esperimento costoso. Noi di 1NCE facciamo funzionare l'AIoT garantendo una trasmissione dei dati globale e senza interruzioni, in modo che le aziende possano fidarsi dell'AI per ottenere un'intelligenza reale, non congetture”.

- Fabian Kochem, responsabile della strategia globale di prodotto di 1NCE

Quando l'intelligenza artificiale rende l'IoT veramente intelligente

Ma quando l'IoT da solo non basta? L'intelligenza artificiale entra in gioco quando le aziende hanno bisogno di qualcosa di più della semplice raccolta di dati, quando hanno bisogno di approfondimenti predittivi, automazione e processi decisionali intelligenti. Questo è particolarmente vero nelle applicazioni ad alta intensità di dati, come l'analisi video in tempo reale o il monitoraggio di flotte su larga scala, dove l'AI può rivelare modelli nascosti e guidare l'automazione.

Da un punto di vista tecnico, esistono due approcci principali all'AIoT: Edge AI, in cui l'elaborazione avviene direttamente sul dispositivo, e AI basata su cloud, in cui l'analisi dei dati avviene in remoto nel cloud. Nei dispositivi Edge AI, come quelli con i nuovi Systems-on-Chip (SoC) ottimizzati per l'AI, le decisioni in tempo reale possono essere prese localmente, riducendo la latenza e la dipendenza dall'infrastruttura cloud. D'altro canto, l'IA basata su cloud utilizza risorse scalabili di terze parti per eseguire analisi complesse su grandi insiemi di dati. Nell'IA basata su cloud, i sensori IoT possono rimanere relativamente semplici, in quanto devono solo raccogliere e trasmettere dati, lasciando che le analisi complesse vengano eseguite nel cloud. Alcune applicazioni IoT combinano entrambi gli approcci, utilizzando l'Edge AI per l'elaborazione immediata e il filtraggio dei dati e l'AI in cloud per approfondimenti e attività più sofisticate.

Esistono settori e applicazioni in cui l'intelligenza artificiale aggiunge un valore considerevole prendendo i dati dai dispositivi IoT e facendo previsioni dettagliate, ottimizzando le operazioni o fornendo un supporto decisionale in tempo reale.

Applicazioni di sistemi autonomi: Questi sono i primi esempi di come le tecnologie di computer vision e Deep Learning AI possano essere applicate nell'AIoT I droni e le auto a guida autonoma, ad esempio, si affidano principalmente all'AI per elaborare i dati provenienti da una serie di sensori IoT, come GPS, LIDAR e telecamere. Questi sistemi devono analizzare costantemente l'ambiente circostante e prendere decisioni sull'ottimizzazione del percorso, sull'evitamento degli ostacoli e sulla navigazione. Mentre i sensori forniscono i dati, l'intelligenza artificiale consente al sistema di rispondere autonomamente a tali dati in tempo reale. In applicazioni critiche come le auto a guida autonoma, l'elaborazione locale dei dati garantisce che i meccanismi di sicurezza, come i processi di arresto di emergenza, vengano attivati istantaneamente, senza i ritardi dovuti alla trasmissione dei dati a sedi remote.
Manutenzione predittiva con approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale: Negli ambienti industriali con macchinari sofisticati, l'intelligenza artificiale analizza i dati provenienti dai sensori IoT e rileva schemi che potrebbero sfuggire all'uomo. Invece di limitarsi a inviare avvisi quando vengono superate le soglie, vengono applicati algoritmi di Machine Learning (ML) per analizzare i dati storici e prevedere potenziali guasti o inefficienze prima che si verifichino. In questo modo si riduce la necessità di trasmettere i dati in remoto e si garantisce che la diagnostica necessaria avvenga localmente.
Ottimizzazione della fabbrica intelligente: Nel settore manifatturiero, i dispositivi IoT raccolgono informazioni come lo stato di salute dei dispositivi, la velocità di produzione e i livelli di inventario. L'intelligenza artificiale elabora questi dati per individuare le inefficienze, ottimizzare la catena di fornitura e regolare i programmi di produzione. Grazie all'analisi ML dei dati a una risoluzione più elevata e più vicina alla fonte, l'IA può consentire approfondimenti più efficaci. In questo modo si evitano i ritardi dovuti alla trasmissione dei dati a sedi remote e si estende la manutenzione predittiva e l'azione preventiva sui macchinari.
Monitoraggio e diagnostica sanitaria: L'intelligenza artificiale nel settore sanitario si basa su dispositivi IoT come gli indossabili o i sensori medici che monitorano i segni vitali e altri dati del paziente. L'intelligenza artificiale analizza questi dati, riconoscendo modelli che possono aiutare a prevedere problemi di salute, diagnosticare condizioni e allertare gli operatori sanitari in caso di emergenza. Le capacità di Machine Learning dell'IA di analizzare e correlare grandi quantità di dati in tempo reale aiutano a migliorare i risultati dei pazienti, laddove l'IoT da solo offrirebbe dati grezzi e non elaborati.
TVCC per la sicurezza: Gli algoritmi di intelligenza artificiale basati sul Deep Learning possono supportare le analisi di riconoscimento delle attività dei feed video ad alta risoluzione a livello locale, eliminando la necessità di inviare grandi quantità di dati a sedi remote per l'elaborazione. L'analisi dei feed video diventa più rapida e dettagliata. Ad esempio, le telecamere a circuito chiuso abilitate all'AIoT possono monitorare le aree a basso traffico, trasmettendo solo piccole quantità di dati quando vengono rilevate attività specifiche. In questo modo si minimizzano i costi della larghezza di banda e si riduce la necessità di una sorveglianza umana costante.
Sistemi HVAC: I sistemi HVAC alimentati con Machine Learning e IoT possono operare in modo più efficiente monitorando le condizioni ambientali in tempo reale. Le regolazioni vengono effettuate senza ritardi. In caso di interruzione della connessione ad ampio raggio, questi sistemi continuano a funzionare autonomamente, riducendo al minimo il rischio di interruzioni del servizio. D'altra parte, i sistemi IoT tradizionali dipendono dalla connettività cloud, che può introdurre ritardi e interruzioni del servizio.

I casi d'uso dimostrano chiaramente che l'AIoT ha un grande valore e ne scopriremo ancora di più, ma l'AIoT è valido solo quanto le sue fondamenta: una trasmissione dati affidabile e globale. È qui che entra in gioco 1NCE. Garantiamo che i dati IoT raggiungano le piattaforme cloud alimentate dall'AI in modo efficiente e sicuro, in modo che le aziende possano concentrarsi sull'intelligence utilizzabile piuttosto che sui problemi di connettività.

ROI e impatto: L'AI o l'IoT aggiungono valore?

Nel valutare le soluzioni AIoT, le aziende devono valutare se l'integrazione dell'IA vale la spesa e la complessità aggiuntive. Per fornire un valore reale, l'intelligenza artificiale deve risolvere problemi che l'IoT da solo non è in grado di risolvere. In assenza di modelli di dati complessi o della necessità di analisi predittive, una soluzione AIoT potrebbe essere inutile e rappresentare solo una distrazione piuttosto che una soluzione.

La chiave del successo dell'implementazione dell'AIoT sta nel concentrarsi su risultati misurabili. Le aziende dovrebbero considerare le seguenti metriche:

Risparmio sui costi. Riduzione dei tempi di inattività (ad esempio, manutenzione predittiva che previene costosi guasti alle apparecchiature), ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse (ad esempio, agricoltura di precisione che riduce l'uso di acqua e fertilizzanti) e miglioramento dell'efficienza operativa.
Aumento delle entrate. Nuove offerte di prodotti e servizi (ad esempio, raccomandazioni personalizzate sulla qualità dell'aria), maggiore soddisfazione dei clienti (ad esempio, parcheggi intelligenti che riducono la frustrazione degli automobilisti) e aumento della quota di mercato.
Miglioramento della sicurezza. Riduzione degli incidenti sul lavoro (ad esempio, sistemi AIoT che rilevano condizioni non sicure), miglioramento del monitoraggio ambientale (ad esempio, rilevamento precoce dell'inquinamento) e maggiore sicurezza (ad esempio, sistemi di sorveglianza alimentati dall'AIoT).

Resumé

La decisione di integrare l'AIoT deve basarsi sulle esigenze e sulle sfide specifiche del settore o dell'applicazione. In alcuni casi, l'IoT da solo può essere sufficiente a soddisfare gli obiettivi aziendali, fornendo un monitoraggio in tempo reale e avvisi di base. Tuttavia, nei settori che richiedono approfondimenti, previsioni e processi decisionali automatizzati, l'AI aggiunge un valore significativo.

Piuttosto che implementare l'IA per il gusto della novità, le aziende dovrebbero concentrarsi sul fatto che l'IA risolva davvero problemi complessi o semplicemente aggiunga essa stessa inutili livelli di complessità. Concentrandosi sulle applicazioni in cui l'IA offre vantaggi chiari e misurabili, le aziende possono garantire che le loro soluzioni AIoT non siano solo di tendenza, ma abbiano un impatto reale. Noi di 1NCE garantiamo l'invio accurato dei dati dai dispositivi IoT al cloud, dove possono essere elaborati e analizzati da soluzioni cloud alimentate dall'AI, come quelle offerte dai produttori o dalle piattaforme cloud AI.