Firmware 2.0 #53: Artificial Intelligence/Edge AI

IA

E' disponibile online da oggi il nuovo numero di Firmware 2.0. In questa uscita troverete articoli esclusivi dedicati all'Intelligenza Artificiale e all'Edge AI, insieme alle tecnologie più innovative del settore elettronico. Inoltre, la rivista propone progetti pratici, guide dettagliate, tutorial a puntate e approfondimenti sulle ultime tendenze del mercato dell’elettronica. Ecco alcuni degli articoli presenti in questo numero: "Conosciamo Whisper di OpenAI", "Corso di Elettronica per ragazzi - Puntata 27", "Hardware e software embedded spingono l’Intelligenza Artificiale verso l’edge", e molto altro.

EDITORIALE

Dal Cloud all’Edge: l’evoluzione intelligente dell’elettronica

Cari lettori,

nel vasto panorama tecnologico contemporaneo, l’Intelligenza Artificiale non è più soltanto materia da laboratori accademici o grandi data center cloud. Oggi, l’AI si avvicina sempre di più al punto in cui vengono generati i dati: il bordo della rete, o più semplicemente, l’Edge. È proprio da questa trasformazione che nasce il tema del nuovo numero di Firmware 2.0: “Artificial Intelligence - Edge AI”. L’Edge AI rappresenta un cambio di paradigma: se fino a poco tempo fa era necessario inviare dati a server remoti per ottenere analisi complesse o previsioni intelligenti, ora l’elaborazione può avvenire direttamente sul dispositivo. Che si tratti di una telecamera di sicurezza, di un sensore industriale o di uno smartphone, la decentralizzazione apre le porte ad una nuova era dell’elettronica, più intelligente, più efficiente e più autonoma. I vantaggi sono numerosi. Il primo è la riduzione della latenza, dal momento che elaborare dati in loco implica risposte più rapide ed essenziali per applicazioni in tempo reale come la guida autonoma o l’automazione industriale. C’è poi un miglioramento della privacy e della sicurezza, poiché i dati sensibili non devono lasciare il dispositivo. Inoltre, si riducono i costi legati alla trasmissione e allo storage nel cloud. L’evoluzione non sarebbe possibile senza i recenti progressi sia nell’hardware che nel software. Sul fronte hardware, assistiamo alla nascita di chip specializzati, progettati specificamente per eseguire modelli AI in ambienti a bassa potenza, basti pensare ai microcontrollori con acceleratori neurali integrati, come quelli basati su architettura ARM o RISC-V. Allo stesso tempo, framework come TensorFlow Lite, PyTorch Mobile o TinyML stanno rendendo più semplice l’ottimizzazione e la distribuzione di modelli compatti. Nel mondo industriale, l’Edge AI sta già trasformando la manutenzione predittiva, la visione artificiale, il controllo qualità e l’analisi energetica. Le macchine raccolgono dati e, allo stesso tempo, imparano da essi, si adattano, ottimizzano i processi e rilevano anomalie in tempo reale. Si tratta di un passo decisivo verso la fabbrica intelligente e la produzione sostenibile. Parallelamente, la diffusione dell’AI all’Edge richiede nuovi obiettivi per gli sviluppatori di firmware e sistemi embedded. Come bilanciare le prestazioni con il consumo energetico? Come garantire l’affidabilità e la sicurezza di sistemi sempre più complessi? E come mantenere aggiornati i modelli AI una volta distribuiti sul campo? Sono quesiti aperti che rendono questa fase di transizione tanto entusiasmante quanto impegnativa. In questo numero esploreremo da vicino le tecnologie, i casi d’uso e le strategie di implementazione che stanno rendendo possibile l’Edge AI. Vi presenteremo strumenti pratici e vi guideremo alla scoperta delle soluzioni che stanno modellando il futuro dell’elettronica intelligente.

Buona lettura!

AI

LEGGI ORA L'ANTEPRIMA DELLA RIVISTA DIGITALE FIRMWARE 2.0 #53

(QUESTO E' SOLO UN ESTRATTO, LA RIVISTA COMPLETA E' DISPONIBILE IN FONDO ALLA PAGINA)

ECCO COSA LEGGERAI ALL'INTERNO DI FIRMWARE 2.0 #53:

Conosciamo Whisper di OpenAI

Progetto di un sistema edge AI industriale per il rilevamento dei difetti nei materiali

Progetti open source di edge AI

Il meccanismo di attenzione neurale in ChatGPT

Funzionamento e applicazioni dell’algoritmo K-Nearest Neighbors

Le GPU e il loro ruolo nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale

IA edge vs IA cloud

Arduino Stella e Portenta UWB Shield: rivoluzione nel tracciamento di precisione per l’IoT

Le migliori schede elettroniche per l’Intelligenza Artificiale nel 2025: guida alle soluzioni più performanti

AI open source o proprietarie: quali sono le differenze e quale soluzione scegliere

Corso di Elettronica per ragazzi - Puntata 27  

Panoramica hardware e software del TinyML

Hardware e software embedded spingono l’Intelligenza Artificiale verso l’edge

Intelligenza Artificiale con Arduino: introduzione al Machine Learning su microcontrollori

Intelligenza Artificiale con Arduino: creare e addestrare un modello di Machine Learning

Intelligenza Artificiale con Arduino: implementazione e ottimizzazione di un modello AI su microcontrollori

Intelligenza Artificiale con Arduino: ottimizzazione delle prestazioni AI su microcontrollori

Intelligenza Artificiale con Arduino: integrazione di sistemi AI su microcontrollori per applicazioni avanzate

CLICCA QUI SOTTO PER LEGGERE A SCHERMO INTERO LA RIVISTA COMPLETA

[...]

ATTENZIONE: quello che hai appena letto è solo un estratto, l'Articolo Tecnico completo è composto da ben 750 parole ed è riservato agli ABBONATI. Con l'Abbonamento avrai anche accesso a tutti gli altri Articoli Tecnici che potrai leggere in formato PDF per un anno. ABBONATI ORA, è semplice e sicuro.

Scarica subito una copia gratis

Scrivi un commento

Seguici anche sul tuo Social Network preferito!

Send this to a friend