L’edge AI rappresenta una delle evoluzioni più interessanti nel campo dell’Intelligenza Artificiale applicata all’Internet of Things (IoT). Permette l’elaborazione dei dati direttamente sul dispositivo, senza necessità di inviarli a server remoti. In questo contesto, i microcontrollori con capacità di Machine Learning aprono nuove opportunità applicative nello sviluppo di sistemi intelligenti, compatti ed a basso consumo energetico. Dispositivi come ESP32, STM32 e Raspberry Pi Pico, se opportunamente combinati con tecnologie di TinyML, diventano il cuore di soluzioni autonome e reattive, capaci di apprendere e adattarsi all’ambiente circostante. Edge AI: Intelligenza Artificiale ai bordi della rete L’Intelligenza Artificiale all’edge consente di …

Nell'attuale dinamico panorama tecnologico, comprendere le funzioni e le capacità distinte di Intelligenza Artificiale edge (IA edge) e di Intelligenza Artificiale cloud (IA cloud) è essenziale per le aziende che mirano a utilizzare efficacemente l'Intelligenza Artificiale, per la quale devono considerare i vantaggi, gli svantaggi ed i costi associati. Questo articolo confronta le due tecnologie per offrire ai progettisti di sistemi IA una scelta tecnologica idonea per il miglior progetto. Introduzione a IA Edge e IA Cloud IA edge è l'implementazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale direttamente su dispositivi locali al "confine (edge)" della rete, anziché dipendere da server …

L’implementazione dell’Intelligenza Artificiale su microcontrollori richiede un approccio mirato, in quanto questi dispositivi operano con risorse computazionali limitate. Per ottenere prestazioni efficienti è fondamentale adottare strategie di ottimizzazione che consentano di ridurre il consumo energetico e migliorare la velocità di elaborazione senza compromettere la qualità dell’inferenza. In questo articolo, analizzeremo le principali strategie per massimizzare l’efficienza computazionale di un modello AI, focalizzandoci su aspetti che vanno oltre la semplice riduzione della dimensione del modello, esplorando tecniche avanzate di gestione della memoria, utilizzo del processore e riduzione del consumo energetico. Ottimizzazione della Memoria e Allocazione Efficiente Uno degli aspetti più …

L’edge AI rappresenta la combinazione tra Intelligenza Artificiale ed edge computing, ovvero la possibilità di raccogliere dati, elaborarli e fornire risultati per prendere decisioni informate, direttamente sul dispositivo locale "ai margini" della rete, senza la necessità di inviare dati al cloud. Oltre ad essere uno dei punti cardine della democratizzazione dell'Intelligenza Artificiale, l'elaborazione edge è fondamentale in applicazioni che richiedono bassa latenza, riservatezza dei dati, ridotto consumo energetico e operatività offline, come nel caso di robotica, domotica, droni e dispositivi IoT. Per supportare questi scenari, sono necessarie schede elettroniche capaci di bilanciare prestazioni AI e ottimizzazione hardware, ed è …

Le tecnologie che alimentano lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale diventano sempre più sofisticate, ma soprattutto più simili al modo in cui funziona il cervello umano. Tra le innovazioni più promettenti spiccano i memristori, componenti elettronici in grado di unire memoria e calcolo in un unico punto fisico. Il cambiamento architetturale ha implicazioni profonde: si parla di una nuova generazione di chip neuromorfici capaci di apprendere, adattarsi, ed eseguire compiti complessi con una sorprendente efficienza. Introduzione Nel panorama internazionale della ricerca, il KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology) si è distinto per aver compiuto un avanzamento importante nello sviluppo …

L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale su microcontrollori rappresenta una sfida affascinante nel campo dell’elettronica embedded. Dopo aver esplorato la creazione e l’addestramento di un modello di Machine Learning, è ora fondamentale comprendere come implementarlo correttamente su una scheda Arduino, garantendo al contempo efficienza e ottimizzazione delle risorse hardware. L’obiettivo principale è riuscire a ottenere inferenze rapide e accurate senza compromettere il consumo energetico o sovraccaricare il microcontrollore. Per farlo, è necessario adottare una serie di strategie di ottimizzazione che spaziano dalla gestione della memoria alla riduzione della latenza di esecuzione, garantendo che il modello funzioni in modo stabile anche in applicazioni …

L’Intelligenza Artificiale è diventata una delle tecnologie più rivoluzionarie del nostro tempo. I progressi raggiunti in pochi anni hanno trasformato profondamente numerosi settori: dalla sanità all’industria automobilistica, dai servizi finanziari all’intrattenimento. Ciò che invece, spesso, si tende a trascurare, è quanto il progresso dell’AI sia legato non solo a nuovi algoritmi, ma anche ad un cambiamento radicale nell’hardware utilizzato per addestrare questi sistemi. In particolare, le GPU hanno assunto un ruolo centrale nello sviluppo di modelli sempre più potenti ed efficienti. GPU e CPU: due architetture a confronto Perché le GPU sono fondamentali per le moderne applicazioni di Intelligenza …

L’algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) è uno dei metodi più semplici ed efficaci nel campo del Machine Learning supervisionato. Utilizzato principalmente per la classificazione e, in alcuni casi, per la regressione, KNN si basa sul confronto diretto tra osservazioni per prendere decisioni intelligenti. In questo articolo esploriamo come funziona KNN, quali sono i suoi vantaggi, le sue limitazioni e come può essere applicato in contesti reali come la diagnostica medica, la sicurezza informatica ed i sistemi di raccomandazione. Scoprirai anche le migliori pratiche per migliorare le prestazioni dell’algoritmo, come la normalizzazione dei dati, la scelta ottimale del parametro k e …

L’Intelligenza Artificiale su dispositivi embedded sta rivoluzionando il settore dell’elettronica, permettendo di eseguire operazioni complesse con risorse computazionali limitate. Dopo aver esplorato i fondamenti del TinyML e la sua integrazione con Arduino, è arrivato il momento di affrontare uno degli aspetti più critici: la creazione e l’addestramento di un modello di Machine Learning ottimizzato per microcontrollori. Questo processo richiede una comprensione approfondita di diverse fasi, dalla selezione dell'algoritmo alla raccolta dei dati, fino all'ottimizzazione del modello per essere eseguito su hardware a basso consumo. Ogni passaggio deve essere attentamente studiato per garantire efficienza, accuratezza e prestazioni adeguate all'applicazione finale. …

L'edge AI è una delle tecnologie più innovative e rivoluzionarie degli ultimi anni, in quanto è capace di trasformare il modo in cui i dati vengono elaborati e utilizzati. A differenza dell'Intelligenza Artificiale tradizionale che si basa pesantemente sul cloud, questa tecnologia porta la potenza di calcolo direttamente sui dispositivi periferici, riducendo la dipendenza dalla connessione a internet e migliorando la velocità e la sicurezza delle operazioni. Si tratta di un approccio che consente di raggiungere un'analisi dei dati più rapida, una miglior gestione della protezione dei dati secondo le normative sulla privacy, e una maggiore efficienza energetica. In …

In un precedente articolo abbiamo parlato di ChatGPT, un prototipo di chatbot basato sull'Intelligenza Artificiale e specializzato nella conversazione con un utente umano tramite testo scritto. Il "meccanismo di attenzione neurale" è la componente segreta che rende ChatGPT così naturale da sembrare quasi umano. In questo articolo, cercheremo di capire intuitivamente il meccanismo dell'attenzione, ma per farlo occorrerà rivedere rapidamente il panorama delle architetture di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) nell'ultimo decennio. Introduzione Lo sviluppo del percettrone multistrato ha permesso di impilare più percettroni e organizzarli in strati, per creare modelli che rappresentino al meglio problemi complessi. Il percettrone …

Phidata è una soluzione open source pensata per semplificare lo sviluppo, il deployment e il monitoraggio di agenti AI avanzati. Grazie a questa piattaforma, è possibile realizzare sistemi agentici intelligenti, capaci di interagire con l’ambiente circostante, conservare informazioni sulle interazioni passate e sfruttare strumenti esterni per ampliare le proprie funzionalità. La sua architettura flessibile consente di creare agenti AI multimodali altamente specializzati per diversi settori, una proprietà che permette di ottimizzare l’elaborazione delle informazioni e migliorare l’esperienza utente. Creazione e gestione degli Agenti AI con Phidata Utilizzando Phidata è possibile trasformare qualsiasi modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) in …

L'innovazione tecnologica cinese ha recentemente introdotto Manus, un agente di Intelligenza Artificiale (IA) completamente autonomo e sviluppato dalla startup Monica. L'agente cinese rappresenta oggi uno step evolutivo nel campo dell'IA, tematica più attuale che mai, che continua a suscitare interesse e dibattito a livello globale. La Cina, da tempo impegnata in una corsa all'innovazione, ha mostrato con Manus il potenziale di una nuova generazione di IA capaci di operare in maniera indipendente e ridurre la necessità di supervisione umana. Ciò che è certo è che si tratta di una visione completamente rinnovata pronta a proiettarsi verso nuovi orizzonti nel …

Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale ha fatto passi da gigante nel riconoscimento del linguaggio, nella generazione di immagini e nella risoluzione di problemi complessi. Nonostante ciò, la sua capacità di affrontare compiti pratici e dinamici, come il controllo di un videogioco, è ancora un campo di studio in piena evoluzione. Proprio per analizzare queste capacità, alcuni ricercatori hanno deciso di mettere alla prova diversi modelli AI con il leggendario Super Mario Bros, ottenendo risultati davvero sorprendenti. L’esperimento è stato condotto dall'Hao AI Lab, un centro di ricerca dell’Università della California di San Diego. Durante il test, i modelli di …