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96 AUTOMAZIONE OGGI 456 SOLUZIONI SOFTWARE PER L’INDUSTRIA S SI dal cloud all’edge L’evoluzione continua dell’Intelligent EdgeComputing L’Intelligent Edge Computing ha goduto di una crescita veloce grazie alle tecnologie di rete e alla continua miniaturizzazione dell’IT: la sua evoluzione verso il futuro è solo all’inizio D a quando le tecnologie informatiche sono state adot- tate dalle organizzazioni negli anni ‘70, i cicli di sviluppo si sono evoluti in modo simile all’andamento di un pendolo. Inizialmente, le risorse di calcolo erano cen- tralizzate e basate su computer mainframe di grandi dimensioni. In seguito, l’andamento si è invertito e le risorse sono state spostate più vicino agli utenti sotto forma di personal com- puter e server locali. Un’altra oscillazione del pendolo, e le risorse sono state di nuovo trasferite, questa volta nel cloud, dove risie- dono all’interno di grandi data center e sono accessibili da remoto secondo le esigenze degli utenti. È interessante notare che questo processo di cambiamento non si è fermato. Tuttavia, è improbabile che la prossima fase comporti un’altra migrazione massiccia delle risorse IT dalle strutture centralizzate. Piuttosto, è probabile che si tratti di una combinazione di piattaforme cloud e dispositivi edge sempre più intelligenti. L’affermazione dell’edge In un numero sempre più ampio di casi, la crescita dell’Edge Com- puting è determinata dalla rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale. Mentre per addestrare i modelli di AI su grandi masse di dati è necessaria un’infrastruttura IT centralizzata e di grandi dimensioni, questi modelli possono essere eseguiti su dispositivi edge molto più piccoli e con una minore intensità di calcolo. Un buon esempio è una telecamera intelligente per la sorveglianza. Il modello di intelligenza artificiale necessario per il riconoscimento di oggetti e persone richiederà grandi quantità di dati e risorse durante l’apprendimento, ma poi potrà funzionare con le risorse più limitate della telecamera quando applicherà le conoscenze ac- quisite. Un altro è la traduzione dei testi in lingua. Sebbene siano necessarie risorse significative per addestrare un modello in grado di fornire un servizio accurato, il modello stesso potrà poi essere eseguito anche su un dispositivo molto più piccolo. Questa rapida ascesa dell’Intelligent Edge Computing è guidata da due fattori chiave. Il primo è la continua miniaturizzazione dell’IT. Solo 20 anni fa, per accedere alle risorse di elaborazione di uno smartphone di oggi sarebbe stata necessaria un’intera stanza piena di server. Il secondo fattore è la continua evoluzione delle tecnologie di rete. Spesso, i dispositivi edge si trovano in luoghi in cui non sono di- sponibili le tradizionali connessioni ad alta velocità. Per questo motivo, i dati raccolti dal dispositivo devono essere elaborati sul dispositivo stesso e i risultati devono essere trasmessi a un data Vincenzo Lalli In molti casi la crescita dell’Edge Computing è determinata dalla rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale