Autori: Riccardo Biella e Paolo Veronesi, software engineer di Paradox Engineering
Il mondo è sempre più complesso e interconnesso, generando più traffico di dati che mai. Un recente rapporto IDC stima che i dispositivi IoT connessi potrebbero raggiungere quasi 75 miliardi a livello globale entro il 2025 e generare circa 79,4 zettabyte di dati.
Questa enorme quantità di informazioni contiene un valore incredibile, ma deve essere memorizzata, elaborata, analizzata e correlata per sbloccare il suo pieno potenziale. Lo sforzo umano è sufficiente per questo incredibile compito? Probabilmente no. Ecco perché la Intelligenza artificiale (AI) viene sempre più sfruttata per elaborare una quantità così grande e crescente di dati, con risultati più accurati e veloci della programmazione informatica tradizionale.
Alcuni anni fa, Andrew Moore, ex preside della Scuola di Informatica della Carnegie Mellon University, definì la AI come "la scienza e l'ingegneria di far comportare i computer in modi che, fino a poco tempo fa, pensavamo richiedessero l'intelligenza umana".La tecnologia AI si ispira ai comportamenti umani e ai processi cognitivi, ma sfrutta anche la conoscenza di altri processi biotici come le mutazioni del DNA o il decadimento chimico delle sostanze.
Anche se spesso menzionato come sinonimo, il Machine Learning è qualcosa di diverso: un ramo dell'AI che si occupa di sviluppare algoritmi informatici e costruire applicazioni in grado di imparare dai dati e migliorare automaticamente nel tempo attraverso l'esperienza.
Esempi di applicazioni Machine Learning sono ormai comuni. Ogni sera, mentre guidiamo verso casa dopo il lavoro, gli assistenti digitali fanno ricerche sul web e suonano musica in risposta ai nostri comandi vocali, i nostri orologi monitorano il nostro battito cardiaco, le auto seguono la strada e ci suggeriscono di fermarci per un caffè se siamo troppo stanchi.
Il cervello umano ha la straordinaria capacità di imparare dall'esperienza e, grazie al Machine Learning, gli algoritmi affineranno sempre di più questa capacità e forniranno risultati migliori attraverso le informazioni. Fin dove può arrivare il Machine Learning? Domanda difficile, ma una cosa è certa: i dati giocano un ruolo chiave poiché la loro qualità e quantità influenza l'accuratezza dei risultati,quindi sono un elemento veramente critico per qualsiasi progresso del Machine Learning.
Gli algoritmi tradizionali convertono l'input in output usando alcune regole date, mentre gli algoritmi Machine Learning costruiscono un modello basato su dati campione per fare previsioni senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Il Machine Learning offre le migliori prestazioni quando si elaborano e si analizzano volumi di dati grandi e altamente dimensionali, rendendolo particolarmente utile e interessante nel mondo Internet of Things (IoT) a causa del gran numero di dispositivi che raccolgono e condividono dati non omogenei. Dopo essere passati attraverso un processo di analisi statistica, questi dati sono un tesoro per lo sviluppo di nuove applicazioni intelligenti.
In una rete IoT possiamo riconoscere tre diversi layer,ognuno caratterizzato dalla disponibilità di diverse risorse e dati dove il Machine Learning è applicabile: dispositivi IoT, dispositivi periferici e il cloud.
Con l'avvento delle nuove tecnologie, è possibile integrare l'uso di reti neurali e tecniche di Machine Learning a tutti i livelli dell'IoT per eseguire localmente analisi complesse dei dati. I dispositivi IoT, come i sensori tipicamente vincolati, possono elaborare localmente i dati senza inviarli in rete, riducendo la latenza ed evitando problemi di sicurezza. Passando al cloud, è possibile effettuare analisi più complesse grazie alla maggiore potenza di calcolo e sfruttando i dati provenienti da diverse fonti, aprendo così il mondo IoT a nuovi casi d'uso altamente innovativi.
In Paradox Engineering, abbiamo integrato le più recenti tecniche di Machine Learning nei componenti della nostra piattaforma IoT, consentendo un uso prezioso del Machine Learning a diversi livelli, dal cloud ai dispositivi edge e IoT, sfruttando al massimo le loro peculiarità e funzionalità.
Le nostre soluzioni IoT sono state estese con un framework di sviluppo di Machine Learning che permette di utilizzare queste tecnologie in molteplici casi applicativi in modo semplice e trasparente. Gli sviluppatori possono facilmente integrare il Machine Learning come abilitatore per nuove funzionalità guidate dalle informazioni o per migliorare quelle esistenti.
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