AES_7 2023

Automazione e Strumentazione n Ottobre 2023 Primo piano 19 SCENARI società di ricerche di mercato, il comparto glo- bale dell’edge computing, valutato 40 miliardi di dollari nel 2022, supererà circa 206 miliardi di dollari entro il 2032, registrando un CAGR (tasso annuo di crescita composto) del 18,3% nel periodo della previsione (2023 - 2032). Un comparto in cui, in termini di applicazioni (IIoT, smart city, content delivery, remote monitoring, realtà aumentata e realtà virtuale, altre applica- zioni), la IoT industriale (Industrial Internet of Things - IIoT) rappresenta appunto la fetta più consistente (30%) dei ricavi. Qui, indica il rap- porto, l’edge computing ha giocato un ruolo cru- ciale nel permettere alle aziende manifatturiere di raggiungere l’obiettivo di digitalizzare le pro- prie infrastrutture, e la domanda di infrastrut- tura edge è stimata incrementarsi, via via che tale tecnologia diverrà più disponibile. Elaborazione dati a bassa latenza Il principale requisito per le imprese che utiliz- zano un’infrastruttura cloud, nell’attuale scena- rio di business, è ridurre il volume di dati spe- diti nella nuvola informatica, e anche la latenza di accesso al servizio. Abbassare la latenza significa poter raggiungere velocità di trasmis- sione dati più elevate e consentire l’elabora- zione dei dati stessi in tempo reale. Nel mondo industriale l’elaborazione dati in real-time trova applicazione, ad esempio, nel monitoraggio remoto di siti produttivi e di installazioni nel settore dell’industria petrolifera e del gas (oil & gas). Ambiti in cui poter ridurre la latenza ed elaborare dati in tempo reale a livello locale nell’ordine dei millisecondi vuol dire rendere i processi industriali più efficienti e attuare prese decisionali più tempestive. In aggiunta, l’edge computing aiuta le imprese a ridurre i costi operativi e a incrementare le performance delle applicazioni, grazie alla capacità di tagliare i costi generati dalla trasmissione e dallo storage non necessario di dati nel cloud. Due paradigmi di Industrial edge Nel mondo industriale la sfida di trasformazione digitale delle imprese verso la convergenza OT (operational technology)/IT (information techno- logy) e la realizzazione di infrastrutture industrial edge vede ormai da tempo in concorrenza due attori contrapposti: da un lato i maggiori hyper- scaler, AWS (Amazon Web Services), Google , Microsoft , che cercano di attrarre le imprese indu- striali sulle proprie piattaforme, che promettono di erogare risorse di computing virtualmente illimi- tate. Dall’altro i tradizionali vendor di sistemi e tecnologia OT, come Siemens , ABB , Honeywell , Scheneider Electric , Emerson , Rockwell Auto- mation . Benché questi ultimi possano vantare decenni di esperienza nell’implementazione di soluzioni verticalizzate e proprietarie per affron- tare i problemi delle imprese industriali, come il settore manifatturiero e quello oil & gas, molto sensibili ai requisiti di safety, sicurezza, latenza e preoccupati di evitare ‘technology lock-in’ di qualsiasi sorta, oggi i benefici di flessibilità, inter- operabilità e potenza raggiungibili attraverso le piattaforme cloud, anche a livello di infrastruttura edge, non possono più essere ignorati. Sullo sfondo c’è poi la sempre più pervasiva diffu- sione dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni industriali e nell’industrial edge (edge AI). Un campo, quello dell’intelligenza artificiale, in cui la novità del momento sotto i riflettori è l’avvento della AI generativa basata sui trasformatori, ossia modelli di machine learning (ML) che stanno rivoluzionando la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Un esempio su tutti è ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transfor- mer), un chatbot basato su LLM (large language model), sviluppato dalla società californiana OpenAI e lanciato sul mercato nel novembre 2022. Automazione guidata dalla AI Nel quadro dei trend appena richiamati è sempre più frequente osservare come la competizione nell’industrial edge sia caratterizzata da iniziative di collaborazione tecnologica tra fornitori di tecno- Negli ambienti industriali e di fabbrica, ridurre i dati da inviare nel cloud e abbattere la latenza è un requisito sempre più importante (fonte: Pixabay)