IA edge vs IA cloud

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 cloud centralizzati remoti, un approccio che consente l'elaborazione dei dati nel punto di produzione degli stessi o in prossimità di esso. Nell’elaborazione dei dati in locale, l'IA elabora i dati all'istante sui dispositivi da cui vengono raccolti. L'elaborazione sul dispositivo elimina la necessità di trasmettere i dati in rete, con conseguenti tempi di risposta più rapidi e una migliore sicurezza. A questa categoria di devices appartengono anche i dispositivi IoT come i termostati intelligenti, le telecamere di sicurezza, i dispositivi indossabili come smartwatch e fitness tracker che monitorano e analizzano i dati direttamente sul corpo dell'utente, e molti altri dispositivi connessi che acquisiscono ed elaborano i dati in locale. Oltre ad essi, essenzialmente sensori intelligenti, ci sono i server edge, server locali che forniscono capacità di elaborazione in loco per sistemi più grandi come quelli negli stabilimenti di produzione o nelle catene di vendita al dettaglio. La Figura 1 mostra un server edge della Dell.

Figura 1: Server edge Dell

La Figura 2 mostra il circuito integrato ISM330BX della ST, un sensore edge industriale embedded per elaborazioni IA.

Figura 2: ISM330BX sensore edge industriale embedded per elaborazioni IA

L’adozione della tecnologia IA edge offre alcuni importanti vantaggi. Operare localmente, ossia senza la necessità di inviare dati e riceverne l’inferenza via web, consente di ottenere una latenza ridotta e risposte in tempo reale ottimizzate: elaborazione immediata dei dati senza il ritardo associato all'invio di informazioni al cloud. Anche la privacy e la sicurezza sono migliorate: i dati sensibili sono gestiti in loco, riducendo il rischio di violazioni durante la trasmissione. E’ da evidenziare il risparmio sui costi operativi, poiché si riduce la necessità di risorse di cloud computing continue ed i costi di trasmissione dei dati.

A fronte dei su descritti considerevoli vantaggi, l’IA edge presenta anche alcuni svantaggi. Uno dei principali problemi è la potenza di elaborazione e archiviazione limitate: i dispositivi hanno infatti generalmente una potenza di elaborazione e una capacità di archiviazione inferiori rispetto ai server cloud. Inoltre, sono da considerare i costi hardware e la necessità di manutenzione: la configurazione iniziale e la manutenzione continua dei dispositivi possono essere più costose e complesse. Un fattore di rischio operativo è costituito da potenziali vulnerabilità della sicurezza: mentre i rischi di trasmissione dei dati sono inferiori, i dispositivi stessi possono essere vulnerabili ad attacchi fisici o informatici.

Comprendere le funzionalità e le limitazioni è fondamentale per le aziende che mirano a implementare in modo efficace soluzioni IA su misura per i loro specifici ambienti operativi e le loro esigenze. Proprio per questi obiettivi e necessità è altresì importante esplorare le capacità e le funzionalità dell’IA cloud descrivendone vantaggi e svantaggi, e affrontando anche alcune criticità che devono essere prese in considerazione. L’adozione di questa tecnologia implica l'utilizzo di server cloud centralizzati per l'elaborazione e l'archiviazione dei dati, consentendo l'esecuzione su larga scala di modelli e algoritmi IA dedicati complessi. Si tratta di un approccio che sfrutta le enormi risorse delle piattaforme di cloud computing, integrandosi senza sforzo con i servizi dei provider cloud. Gli aspetti chiave del suo funzionamento riguardano l’elaborazione, l'archiviazione dei dati e l'integrazione con piattaforme di cloud computing. Elaborando e archiviando i dati su server remoti, i sistemi di Intelligenza Artificiale cloud gestiscono grandi quantità di dati in remoto, fornendo la potenza di calcolo necessaria per eseguire complesse attività di elaborazione ben oltre le capacità dei dispositivi locali. Inoltre, mediante l’integrazione con piattaforme di cloud computing, l'Intelligenza Artificiale cloud è profondamente integrata con piattaforme che forniscono ambienti robusti e scalabili, e che supportano un'ampia gamma di funzionalità di IA. Uno dei principali vantaggi dell'Intelligenza Artificiale cloud è l’elevata potenza di elaborazione che rende l’IA cloud più adatta per attività impegnative che richiedono risorse di calcolo significative per svolgere compiti come apprendimento profondo e analisi dei dati su larga scala. Infatti, scalabilità e flessibilità facilitano la reattività di IA cloud alle esigenze di dati in crescita e applicazioni sempre più complesse, adattandosi alle fluttuazioni senza la necessità di modifiche all'infrastruttura fisica. L’accesso a grandi set di dati agevola un migliore training di modelli fornendo set estesi che sono spesso poco pratici da archiviare ed elaborare su dispositivi locali.

Uno dei più rilevanti svantaggi è costituito invece dai problemi di latenza nelle applicazioni in tempo reale: il tempo impiegato dai dati per viaggiare da e verso il cloud può causare ritardi, il che è un problema nelle applicazioni che richiedono un processo decisionale immediato. Altri problemi riguardano la sicurezza e privacy, poiché, mentre le piattaforme cloud dispongono generalmente di misure di sicurezza robuste, la trasmissione di dati sensibili da e verso il cloud può aumentare il rischio di violazioni. La dipendenza dalla necessità di disporre di connettività Internet stabile è un altro punto debole in quanto l'efficacia di questa tecnologia si basa fortemente proprio su un accesso a Internet coerente e affidabile, che può rappresentare una limitazione significativa in aree di rete remote o instabili. Sebbene le grandiose funzionalità di IA cloud siano notevoli per la gestione di attività di Intelligenza Artificiale su larga scala, devono essere analizzate attentamente per garantire la conformità con i requisiti ed i limiti dell'ambiente di distribuzione. Nella successiva sezione dell’articolo, confronteremo i due approcci esaminando applicazioni del mondo reale per consentire ai progettisti di valutare e decidere quale sia la tecnologia migliore fra le due per le esigenze progettuali inerenti ad una specifica applicazione.

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