Progetti open source di edge AI

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 questo articolo, esploreremo nel dettaglio le tecnologie chiave che rendono possibile l'implementazione dell'AI ai bordi e le sue applicazioni open source più promettenti.

Introduzione

Cos'è l'edge AI? Immaginiamo un mondo in cui i dispositivi tecnologici non solo rispondono ai nostri comandi, ma li anticipano, prendendo decisioni intelligenti in tempo reale senza bisogno di un server remoto. Questo è il concetto fondamentale dietro la tecnologia di edge AI, un paradigma che porta la capacità di elaborazione direttamente sui dispositivi periferici. Che si tratti di smartphone, telecamere di sicurezza o sensori industriali, questi dispositivi possono analizzare i dati localmente, riducendo la latenza e aumentando la sicurezza. Grazie all'elaborazione locale, l'IA ai bordi tutela la privacy degli utenti poiché i dati sensibili non vengono inviati su reti esterne, limitando così i rischi di violazioni. Il modello edge AI è particolarmente utile per applicazioni che richiedono una risposta immediata, come i veicoli autonomi o i sistemi di monitoraggio medico.

L'obiettivo raggiunto con l'edge AI è stato possibile grazie alle tecnologie avanzate (vedi Figura 1) su cui si basa, che la rendono non solo fattibile, ma anche efficiente e scalabile. Queste sono:

Hardware Specializzato: l'evoluzione dell'hardware ha svolto un ruolo cruciale nel rendere l'edge AI una realtà. Chip come NVIDIA Jetson, Google Edge TPU e Intel Movidius sono progettati per eseguire modelli di Intelligenza Artificiale direttamente sui dispositivi, offrendo prestazioni elevate con un consumo energetico minimo. Inoltre, dispositivi come ASIC e FPGA garantiscono un'elaborazione personalizzata e altamente efficiente, mentre i microcontrollori avanzati portano l'AI anche sui dispositivi più piccoli e leggeri, come i sensori IoT.
Software e Framework: il software è il cervello che sfrutta appieno le capacità dell'hardware. Framework come TensorFlow Lite e ONNX Runtime sono ottimizzati per l'esecuzione su dispositivi periferici, offrendo strumenti semplici ma potenti per sviluppatori. OpenVINO di Intel, ad esempio, consente di accelerare l'inferenza su piattaforme diverse, ottimizzando le prestazioni su CPU, GPU e VPU.
Algoritmi Ottimizzati: le innovazioni nei modelli di AI sono essenziali per sfruttare al meglio le risorse limitate dei dispositivi edge. Tecniche come la quantizzazione e il pruning riducono la complessità dei modelli e diminuiscono il consumo energetico senza compromettere le prestazioni. La knowledge distillation, invece, permette di trasferire l'intelligenza di modelli complessi in versioni più leggere, ideali per l'edge.
Connettività e Comunicazione: l'infrastruttura di comunicazione è altrettanto fondamentale. Protocolli IoT come MQTT e CoAP garantiscono uno scambio dati sicuro ed efficiente, mentre le reti 5G abilitano applicazioni che richiedono velocità di trasmissione elevate e latenza quasi inesistente. Questo rende possibili scenari come il monitoraggio remoto in tempo reale o la guida autonoma.
Sistemi Operativi Ottimizzati: i dispositivi richiedono sistemi operativi progettati per massimizzare l'efficienza. Linux Embedded, con distribuzioni leggere come Yocto e Ubuntu Core, offre una base flessibile per lo sviluppo. Per applicazioni che necessitano di risposte predeterminate, i sistemi operativi in tempo reale (RTOS) rappresentano la scelta ideale.

Figura 1: Tecnologie coinvolte nell'edge AI

Progetti Open Source

Esistono innumerevoli progetti applicativi che vengono sviluppati in diversi contesti, e che offrono una varietà di strumenti e framework per sviluppare e implementare soluzioni di Intelligenza Artificiale direttamente sui dispositivi edge. Qui di seguito vi elenco 6 tra i progetti open source maggiormente di interesse ad oggi:

Figura 2: Sito web ufficiale di Edge X Foundry

EdgeX Foundry: è una piattaforma open source che fornisce una soluzione molto versatile per l'interoperabilità tra dispositivi edge e sistemi cloud o aziendali (Figura 2). La piattaforma è stata progettata per supportare una vasta gamma di protocolli IoT (Internet of Things) e permette agli sviluppatori di poter integrare velocemente dispositivi eterogenei in un'unica infrastruttura, garantendo dunque l'interoperabilità. Con una modularità unica nel suo genere, il framework di EdgeX Foundry consente anche di personalizzare componenti come la raccolta dei dati, l'elaborazione locale e la gestione del ciclo di vita. EdgeX Foundry è ideale per implementazioni in settori come l'Industria 4.0 e le smart cities, offrendo sia un'elevata scalabilità che un elevato grado di sicurezza.
EVE-OS: è un sistema operativo Linux-based che offre una base aperta ma al contempo sicura per il calcolo distribuito in applicazioni edge. Supportato da LF Edge, è progettato per gestire applicazioni su hardware diversificato e garantisce un livello elevato di portabilità degli algoritmi sviluppati. Inoltre, EVE-OS include funzionalità avanzate per la virtualizzazione, il provisioning remoto e la sicurezza, rendendolo una scelta potente per applicazioni IoT e Industria 4.0. La sua architettura modulare semplifica l'integrazione di nuovi servizi, promuovendo un ecosistema aperto e innovativo.
SensiML Analytics Studio è una piattaforma AutoML progettata per creare modelli di Intelligenza Artificiale leggeri e ottimizzati per dispositivi periferici. Ideale per applicazioni che utilizzano sensori, il software semplifica la raccolta e l'etichettatura dei dati, automatizzando la generazione di modelli ad alte prestazioni. Supporta una vasta gamma di dispositivi IoT e microcontrollori con un'inferenza in tempo reale ed un impatto minimo sulle risorse. Questa soluzione è particolarmente utile in applicazioni di monitoraggio industriale e consumer health.
InfiniEdge AI è un framework open source rivoluzionario progettato specificamente per applicazioni edge AI. Con un focus su prestazioni e scalabilità, supporta la creazione di pipeline AI ottimizzate per dispositivi a risorse limitate. Grazie a una combinazione di algoritmi ottimizzati e supporto per hardware diversificato, InfiniEdge AI rende possibile l'implementazione di modelli avanzati in settori come la sicurezza, la sanità e la logistica. La sua architettura modulare permette inoltre di personalizzare le applicazioni secondo necessità.
KubeEdge-Sedna (integrazione di KubeEdge con Sedna) offre un ambiente avanzato per l'esecuzione di applicazioni AI distribuite all'edge. Il sistema combina orchestrazione Kubernetes con ottimizzazioni specifiche per AI, come l'apprendimento federato e la gestione del ciclo di vita dei modelli. KubeEdge-Sedna è ideale per sviluppare soluzioni di Intelligenza Artificiale in settori che richiedono bassa latenza, come la guida autonoma e la sorveglianza.
OpenEI è un framework open source che punta a migliorare la capacità di elaborazione e la condivisione dei dati nei dispositivi edge. Progettato con un'architettura flessibile, consente la creazione di applicazioni AI scalabili che sfruttano l'elaborazione locale per ridurre la latenza. OpenEI si distingue per l'adozione di protocolli standardizzati e la compatibilità con hardware eterogeneo, facilitando l'integrazione in ecosistemi IoT complessi.

Altre risorse utili

Oltre ai progetti open source elencati in precedenza, esistono anche molte risorse utili ai progettisti. Qui di seguito riporto 4 risorse molto utili ai progettisti di edge AI: [...]

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