Vi presentiamo oggi il nuovo numero di Firmware 2.0, la rivista digitale di Elettronica Open Source. Firmware 2.0 è il magazine digitale più letto in Italia, ricco di contenuti sull'elettronica embedded, i microcontrollori e le tecnologie emergenti. In questo numero, ultimo dell'anno 2021, troverete numerosi contenuti esclusivi per Makers e Professionisti, progetti e articoli tecnici sull'Open Source IoT/Embedded Systems Design.
Editoriale
Sistemi Embedded e Intelligenza Artificiale: un binomio possibile
Cari lettori,
questo nuovo numero di Firmware 2.0 è dedicato al settore dell’Open Source IoT-Embedded Systems Design. Come ben sapete, la costante innovazione nel settore embedded, sia dal punto di vista dello sviluppo di nuove piattaforme hardware sia delle applicazioni basate su microcontrollori, ha reso disponibili sul mercato nuovi dispositivi integrati e kit di espansione in grado di ampliare le possibilità applicative aggiungendo sempre più funzionalità ai progetti elettronici. Le applicazioni di controllo richiedono l’utilizzo di microcontrollori con elevati livelli di efficienza e affidabilità e che siano in grado di garantire al contempo elevate prestazioni. Nel vasto panorama delle tecnologie emergenti, l’AI Embedded è ad oggi un settore in crescita esponenziale. L’Intelligenza Artificiale applicata al mondo embedded si basa su algoritmi di auto-apprendimento da implementare su sistemi con capacità di calcolo limitata, quali sono appunto i dispositivi a microcontrollore, ed è sicuramente un settore sul quale l’industria elettronica sta investendo grandi risorse. Le tecnologie dell’Intelligenza Artificiale rappresentano infatti uno strumento fondamentale per l’innovazione in tantissimi settori, da quello industriale alla ricerca scientifica. Dal punto di vista computazionale i dispositivi embedded presentano delle configurazioni hardware limitate in termini di prestazioni di calcolo e risorse per l’analisi e l’elaborazione dei dati, oltre ad essere ovviamente dei sistemi special purpose. Per tale ragione, questa tipologia di sistemi non potrebbe garantire un supporto adeguato alle applicazioni di Intelligenza Artificiale, le quali, per definizione, sono energivore e ad alta intensità di calcolo, richiedendo elevate performance. In base a ciò, i dispositivi embedded sembrerebbero quindi incompatibili con le tecnologie dell’Intelligenza Artificiale. La realtà però mostra uno scenario ben diverso. Gli embedded device non sono più da considerare come semplici oggetti IoT connessi alla rete Internet e in grado di raccogliere dati da inviare ai server cloud. Grazie all’IA, infatti, i sistemi e le applicazioni embedded sono in grado di operare in modo adattivo e in totale autonomia, proprio come una classica applicazione autonoma basata su algoritmi di Intelligenza Artificiale, con elevati livelli di automatizzazione dei processi per gestire gli eventi senza la necessità di dover pre-programmare i dispositivi. Le architetture embedded possono creare sistemi adattivi e autonomi, non particolarmente complessi e dai costi accessibili, in grado di raccogliere ed elaborare informazioni, monitorare dati ambientali e implementare modelli per l’auto-apprendimento, senza rinunciare alla miniaturizzazione ed al fattore di forma tipici dei dispositivi embedded. Attraverso le tecnologie dell’IA i sistemi embedded possono raccogliere informazioni localmente e pre-elaborarle prima dell’invio al Cloud o a terminali intermedi. L’Intelligenza Artificiale applicata al settore embedded consente ai dispositivi di valutare il proprio funzionamento e le prestazioni erogate, ma anche di monitorare i consumi energetici, aspetto che è di rilevante importanza per un’applicazione in campo embedded. Un passo in avanti notevole per il mondo dei microcontrollori. La diffusione capillare dell’Embedded AI, secondo gli analisti, porterà a una crescita di questo segmento di mercato oltre i 100 miliardi di dollari entro il 2025.
Buona lettura!
