Un nuovo approccio all’Intelligenza Artificiale distribuita contribuisce a migliorare le capacità dei moderni microcontrollori, una prova concreta di come l’addestramento collaborativo può rendere l’edge computing una piattaforma realmente autonoma, efficiente e reattiva, anche in condizioni operative estreme.
RockNet è una soluzione concepita per abilitare l’apprendimento automatico direttamente sui dispositivi a consumo ultraridotto, un ambito in cui la disponibilità di risorse computazionali limitate ha storicamente imposto forti compromessi tra prestazioni e adattabilità. L’espansione dell’Intelligenza Artificiale in settori critici come la guida autonoma, la robotica industriale, i dispositivi biomedicali impiantabili e le reti IoT ha aumentato la necessità di modelli che possano evolvere senza dipendere dal cloud. Le architetture tradizionali, infatti, prevedono la formazione dei modelli in data center ad alte prestazioni e la successiva distribuzione sugli endpoint, una pratica che espone a costi elevati di comunicazione, rischi legati alla privacy dei dati sensibili e incapacità di reagire prontamente a cambiamenti rapidi nello scenario operativo.
Le classiche tecniche di ottimizzazione dei modelli, come quantizzazione e pruning, hanno effettivamente reso gestibile l’esecuzione delle inferenze su hardware microscopico, ma non risolvono la questione più critica, ossia l’impossibilità di effettuare addestramento locale. L’innovazione proposta da RockNet si concentra proprio su questo vincolo strutturale, introducendo un modello distribuito che permette di suddividere il carico computazionale su numerosi nodi edge già interconnessi tra loro in reti dense, tipiche degli ecosistemi tinyML. Ciò consente a microcontrollori di fascia minima di eseguire, in forma collaborativa, operazioni che singolarmente sarebbero proibitive.
Il cuore tecnico del sistema combina il classificatore ROCKET, noto per le sue elevate prestazioni nella classificazione di serie temporali, con un protocollo di comunicazione wireless denominato Mixer, progettato per sincronizzare in modo affidabile una moltitudine di dispositivi. ROCKET, basato sulla convoluzione dei dati tramite migliaia di filtri casuali e sull’utilizzo di un classificatore lineare molto leggero, offre una precisione competitiva in compiti quali manutenzione predittiva, monitoraggio strutturale e rilevazione di anomalie su piattaforme embedded. Tuttavia, la sua implementazione diretta su microcontrollori a risorse estremamente limitate risulterebbe ingestibile senza un approccio distribuito. RockNet risolve il problema frammentando ROCKET in blocchi assegnati ad ogni nodo della rete, riducendo drasticamente la quantità di memoria richiesta da ciascun componente. Quando un dispositivo acquisisce nuovi dati sensoriali, questi vengono condivisi con gli altri nodi che elaborano localmente la loro parte di trasformazione e inviano risultati intermedi molto compatti, poi aggregati per ottenere l’output del modello. Mixer assicura che ogni scambio avvenga in modo sincrono e affidabile, riducendo effetti indesiderati come la latenza accumulata o la perdita di pacchetti, tipica delle reti wireless congestionate. La combinazione di trasmissioni simultanee e tecniche di network coding garantisce un coordinamento quasi perfetto anche al crescere della rete.
Test condotti su venti dispositivi nRF52840 hanno mostrato che il sistema può ridurre l’uso di memoria per singolo nodo di oltre il novanta per cento, abbattere tempi di risposta e consumi energetici, migliorando nel contempo la precisione dell’addestramento rispetto a metodi convenzionali. I risultati suggeriscono che applicazioni come indossabili intelligenti, infrastrutture industriali autonome o sensori ambientali avanzati potranno beneficiare di modelli in costante evoluzione, capaci di apprendere sul campo e di adattarsi dinamicamente. RockNet si posiziona così come una piattaforma in grado di inaugurare una nuova stagione per l’Intelligenza Artificiale distribuita sull’edge, una trasformazione profonda del modo in cui i dispositivi a bassissima potenza elaborano, interpretano e migliorano i propri dati.
Riferimenti
RockNet: Distributed Learning on Ultra-Low-Power Devices
