Il nuovo manuale di intelligenza artificiale Edge: perché la formazione dei modelli è la sfida del passato

Stiamo assistendo a una continua espansione dell'intelligenza artificiale, che si sta espandendo dal cloud all'edge computing. Con un mercato globale dell'edge computing che dovrebbe raggiungere $350 miliardi nel 2027, le organizzazioni stanno rapidamente passando dal concentrarsi sulla formazione dei modelli alla risoluzione delle complesse sfide dell'implementazione. Questo passaggio verso l'edge computing, l'apprendimento federato e l'inferenza distribuita sta rimodellando il modo in cui l'IA fornisce valore nelle applicazioni del mondo reale.

L'evoluzione dell'infrastruttura AI

Il mercato della formazione in intelligenza artificiale sta vivendo una crescita senza precedenti, con il mercato globale dell'intelligenza artificiale che dovrebbe raggiungere $407 miliardi entro il 2027. Sebbene questa crescita si sia finora concentrata su ambienti cloud centralizzati con risorse computazionali in pool, è emerso un modello chiaro: la vera trasformazione sta avvenendo nell'inferenza dell'IA, dove i modelli addestrati applicano il loro apprendimento a scenari del mondo reale.

Tuttavia, man mano che le organizzazioni vanno oltre la fase di formazione, l'attenzione si è spostata su dove e come vengono distribuiti questi modelli. L'inferenza AI all'edge sta rapidamente diventando lo standard per casi d'uso specifici, guidata da necessità pratiche. Mentre la formazione richiede una notevole potenza di calcolo e in genere avviene in ambienti cloud o data center, l'inferenza è sensibile alla latenza, quindi più può essere eseguita vicino al luogo di origine dei dati, meglio può informare le decisioni che devono essere prese rapidamente. È qui che entra in gioco l'edge computing.

Perché l'intelligenza artificiale edge è importante

Il passaggio verso l'implementazione dell'intelligenza artificiale edge sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni implementano soluzioni di intelligenza artificiale. Con previsioni che mostrano che oltre Il 75% dei dati generati dall'azienda saranno creati ed elaborati al di fuori dei data center tradizionali entro il 2027, questa trasformazione offre diversi vantaggi cruciali. La bassa latenza consente un processo decisionale in tempo reale senza ritardi nelle comunicazioni cloud. Inoltre, l'implementazione edge migliora la protezione della privacy elaborando i dati sensibili localmente senza lasciare la sede dell'organizzazione. L'impatto di questo cambiamento va oltre queste considerazioni tecniche.

Applicazioni industriali e casi d'uso

Produzione, prevista per rappresentare oltre il 35% del mercato dell'intelligenza artificiale edge entro il 2030, si pone come pioniere nell'adozione dell'intelligenza artificiale edge. In questo settore, l'edge computing consente il monitoraggio in tempo reale delle apparecchiature e l'ottimizzazione dei processi, riducendo significativamente i tempi di inattività e migliorando l'efficienza operativa. La manutenzione predittiva basata sull'intelligenza artificiale all'edge consente ai produttori di identificare potenziali problemi prima che causino costosi guasti. Analogamente per il settore dei trasporti, anche gli operatori ferroviari hanno riscontrato successo con l'intelligenza artificiale edge, che ha contribuito a far crescere i ricavi identificando opportunità di medio e breve raggio più efficienti e soluzioni di interscambio.

Le applicazioni di computer vision mostrano in particolare la versatilità dell'implementazione dell'intelligenza artificiale edge. Attualmente, solo il 20% dei video aziendali viene elaborato automaticamente all'edge, ma si prevede che raggiungerà 80% da 2030Questo cambiamento radicale è già evidente nelle applicazioni pratiche, dal riconoscimento delle targhe negli autolavaggi al rilevamento dei DPI nelle fabbriche e al riconoscimento facciale nella sicurezza dei trasporti.

Il settore dei servizi di pubblica utilità presenta altri casi d'uso interessanti. L'edge computing supporta la gestione intelligente in tempo reale di infrastrutture critiche come reti elettriche, idriche e del gas. Agenzia internazionale per l'energia ritiene che gli investimenti nelle reti intelligenti debbano più che raddoppiare entro il 2030 per raggiungere gli obiettivi climatici mondiali, con l'intelligenza artificiale avanzata che svolge un ruolo cruciale nella gestione delle risorse energetiche distribuite e nell'ottimizzazione delle operazioni di rete.

Sfide e considerazioni

Sebbene il cloud computing offra una scalabilità praticamente illimitata, l'implementazione edge presenta vincoli specifici in termini di dispositivi e risorse disponibili. Molte aziende stanno ancora cercando di comprenderne appieno le implicazioni e i requisiti.

Le organizzazioni stanno estendendo sempre di più l'elaborazione AI all'edge per affrontare diverse sfide critiche inerenti all'inferenza basata sul cloud. Le preoccupazioni sulla sovranità dei dati, i requisiti di sicurezza e i vincoli di connettività di rete spesso rendono l'inferenza cloud poco pratica per applicazioni sensibili o critiche in termini di tempo. Le considerazioni economiche sono ugualmente convincenti: l'eliminazione del trasferimento continuo di dati tra ambienti cloud ed edge riduce significativamente i costi operativi, rendendo l'elaborazione locale un'opzione più attraente.

Con la maturazione del mercato, ci aspettiamo l'emergere di piattaforme complete che semplifichino la distribuzione e la gestione delle risorse edge, in modo simile a come le piattaforme cloud hanno semplificato l'elaborazione centralizzata.

Strategia di implementazione

Le organizzazioni che desiderano adottare l'intelligenza artificiale edge dovrebbero iniziare con un'analisi approfondita delle loro sfide specifiche e dei casi d'uso. I decisori devono sviluppare strategie complete sia per l'implementazione che per la gestione a lungo termine delle soluzioni AI edge. Ciò include la comprensione delle esigenze uniche delle reti distribuite e delle varie fonti di dati e del modo in cui si allineano con obiettivi aziendali più ampi.

La domanda di ingegneri MLOps continua a crescere rapidamente poiché le organizzazioni riconoscono il ruolo critico che questi professionisti svolgono nel colmare il divario tra sviluppo del modello e distribuzione operativa. Man mano che i requisiti dell'infrastruttura AI si evolvono e diventano possibili nuove applicazioni, la necessità di esperti in grado di distribuire e mantenere con successo sistemi di apprendimento automatico su larga scala è diventata sempre più urgente.

Le considerazioni sulla sicurezza negli ambienti edge sono particolarmente cruciali, poiché le organizzazioni distribuiscono l'elaborazione dell'intelligenza artificiale su più sedi. Le organizzazioni che oggi superano queste sfide di implementazione si stanno preparando a guidare l'economia di domani guidata dall'intelligenza artificiale.

La strada davanti

Il panorama dell'intelligenza artificiale aziendale sta attraversando una profonda trasformazione, spostando l'attenzione dalla formazione all'inferenza, con un'attenzione crescente all'implementazione sostenibile, all'ottimizzazione dei costi e al miglioramento della sicurezza. Con l'accelerazione dell'adozione delle infrastrutture edge, stiamo assistendo alla potenza dell'edge computing che sta rimodellando il modo in cui le aziende elaborano i dati, implementano l'intelligenza artificiale e creano applicazioni di nuova generazione.

L'era dell'intelligenza artificiale edge ricorda gli albori di Internet, quando le possibilità sembravano infinite. Oggi ci troviamo su una frontiera simile, osservando come l'inferenza distribuita stia diventando la nuova normalità e renda possibili innovazioni che stiamo solo iniziando a immaginare. Si prevede che questa trasformazione avrà un impatto economico enorme: si prevede che l'intelligenza artificiale contribuirà $ 15.7 trilioni nell'economia globale entro il 2030, con l'intelligenza artificiale edge che svolge un ruolo cruciale in questa crescita.

Il futuro dell'IA non risiede solo nella creazione di modelli più intelligenti, ma anche nel loro utilizzo intelligente laddove possono creare il massimo valore. Man mano che andiamo avanti, la capacità di implementare e gestire efficacemente l'IA edge diventerà un fattore di differenziazione chiave per le organizzazioni di successo nell'economia guidata dall'IA.