Edge AI: una scelta strategica quando la sicurezza è prioritaria

Che cosa accade quando un dispositivo raccoglie dati sensibili e li invia a un’infrastruttura cloud distante, magari situata in un altro Paese? Ogni trasferimento di dati implica latenza, dipendenza dalla connettività della rete e, in alcuni casi, un rischio non trascurabile per la sicurezza dei dati e della privacy.

Ci sono contesti particolarmente sensibili in cui la sicurezza del dato, la governance e la tutela della privacy sono imprescindibili. In questi casi l’IA in cloud, l’approccio oggi più adottato per la maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale, potrebbe non essere quello più adeguato, rendendo necessario valutare architetture cosiddette “edge”.

Oggi si stima che il mercato globale dell’edge AI valga 25,65 miliardi di dollari e si prevede che raggiungerà circa 143,06 miliardi di dollari entro il 2034, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 21,04%.

Ma che cos’è realmente l’edge AI? Quali sono le differenze rispetto ad altre modalità di implementazione dell’IA e in quali scenari diventa una scelta strategica?

L’edge AI consiste nell’integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale con l’edge computing, ossia con un approccio informatico che permette di elaborare i dati in loco, nel punto stesso o più vicino possibile al luogo fisico in cui vengono generati, per ridurre i tempi di latenza e aumentare il controllo sul dato.

Questo significa che i dati possono essere raccolti e analizzati direttamente su sensori industriali, telecamere di sorveglianza, dispositivi medici indossabili e persino smartphone, smartwatch o dispositivi IoT. Ma anche su gateway locali e server on-prem vicini alla rete.

Ed è proprio in questo che risiede la maggiore differenza con la cloud AI, che al contrario raccoglie i dati alla fonte e poi li invia nel cloud perché vengano successivamente trattati, analizzati o archiviati.

Il cloud è oggi il sistema di gestione dati più diffuso, perché il più adatto a diverse applicazioni, specie quando si tratta di modelli ad alta intensità computazionale, come reti neurali profonde e sistemi avanzati di elaborazione del linguaggio naturale. Infatti, in questi casi è necessario sfruttare la forte potenza di calcolo e le grandi capacità di storage delle infrastrutture cloud, offerte dai più conosciuti fornitori globali.

Ma ci sono contesti in cui l’edge AI si sta affermando come la scelta preferibile: stiamo parlando di scenari in cui c’è necessità di una maggior tutela di sicurezza e rispetto della privacy.

L’edge AI è infatti spesso considerata sinonimo di maggior sicurezza, perché può evitare che i dati grezzi lascino il perimetro locale, riducendo l’esposizione legata alla trasmissione verso un’infrastruttura distante.

L’edge AI offre diversi vantaggi che si rivelano strategici in determinati scenari.

Innanzitutto, l’elaborazione immediata e in locale dei dati permette di prendere decisioni in tempo reale abbattendo i tempi di risposta. Immaginiamo ad esempio un reparto ospedaliero di terapia intensiva dove i pazienti sono collegati a dispositivi che ne monitorano costantemente i parametri vitali. Un sistema di edge AI integrato nei dispositivi può rilevare immediatamente le anomalie e generare un allarme istantaneo, per permettere ai medici di intervenire più velocemente.

L’edge AI può anche risultare economicamente vantaggiosa perché tutti i dati vengono analizzati localmente. Questo implica un paradigma molto diverso rispetto ai contesti non edge in cui, solitamente, ogni richiesta di elaborazione dei dati implica una chiamata ad un servizio esterno che addebita costi in base al numero di richieste effettuate.

Infine, è importante ricordare che i dispositivi edge funzionano anche in assenza di connessione internet e per questo garantiscono la continuità dei servizi riducendo la dipendenza da server centrali più vulnerabili.

Da questo approccio deriva un vantaggio chiave dell’edge AI, ossia la protezione dei dati, specie quelli sensibili, legato a:

• riduzione dei rischi di attacchi informatici: poiché i dati restano in locale e non vengono trasferiti all’esterno, si riduce il rischio che vengano intercettati nel transito e che siano oggetto di attacchi informatici.
• sovranità del dato e rispetto delle norme sulla privacy: quando i dati vengono elaborati e conservati all’interno di infrastrutture locali, si riduce la necessità di trasferimenti verso ambienti esterni, facilitando il mantenimento del controllo giuridico e operativo da parte dell’azienda o dell’ente. Questo può semplificare l’aderenza alle normative vigenti nel Paese, come il GDPR, e rafforzare la governance del dato, definendo in modo più diretto chi può accedervi e gestirlo.

L’edge AI in azione: 4 casi d’uso in settori regolamentati

La crescita del mercato dell’edge AI è dovuta soprattutto alla sua applicabilità in ambiti come sanità, pubblica amministrazione, smart city e trasporti.

Vediamo alcuni casi concreti di applicazione dell’edge AI.

Assistente clinico per la trascrizione delle visite

L’edge AI può essere utilizzato negli studi medici per trascrivere e sintetizzare automaticamente le visite. Un sistema di IA installato sul computer del medico può analizzare in tempo reale la conversazione con il paziente, generando una sintesi e una prima bozza della cartella clinica.

Siccome l’elaborazione avviene direttamente sul dispositivo locale, i dati sanitari sensibili non vengono inviati a infrastrutture cloud esterne. Questo riduce i rischi legati alla trasmissione delle informazioni e facilita il rispetto delle normative sulla protezione dei dati, come il GDPR.

Guida autonoma e decisioni in tempo reale

Un esempio nel settore dei trasporti riguarda i sistemi di guida autonoma. I veicoli dotati di sensori e telecamere devono analizzare continuamente grandi quantità di dati per riconoscere ostacoli, pedoni o cambiamenti nelle condizioni del traffico.

Grazie all’edge AI, queste informazioni possono essere elaborate direttamente sull’hardware del veicolo. Questo approccio riduce la latenza e garantisce continuità operativa anche in assenza di rete.

Assistenza clienti multilingue tramite chioschi self-service

In molti aeroporti, centri commerciali o parchi tematici, si trovano chioschi informativi self-service su cui i visitatori possono fare domande nella propria lingua e ricevere indicazioni su servizi, negozi o percorsi all’interno della struttura.

Con modelli di elaborazione del linguaggio naturale eseguiti direttamente sul dispositivo, l’Edge AI permette di generare risposte quasi istantanee, indipendentemente dalla presenza della connessione e senza affidarsi a sistemi cloud remoti.

Assistenti vocali per operatori sul campo

L’edge AI può rivelarsi strategica su cantieri, impianti industriali o infrastrutture isolate, come un cantiere ferroviario o su una piattaforma marittima, dove la connettività di rete può essere limitata o instabile. Qui avere accesso ad assistenti vocali installati nei dispositivi locali aiuta gli operatori sul campo a lavorare con maggiore efficienza. Si possono infatti interrogare manuali tecnici, fare checklist o controllare procedure di sicurezza tramite comandi vocali, senza dipendere da infrastrutture cloud.

In queste situazioni l’uso dell’edge AI offre molteplici vantaggi, perché oltre all’efficienza in termini di tempo e risorse, aiuta a ridurre i rischi di gestione e trasmissione di dati sensibili.

Ma ci sono anche molti altri contesti in cui questa tecnologia può rivelarsi strategica, come la manifattura, gli uffici e persino le abitazioni private.

Per rispondere a esigenze applicative sempre più diversificate, la famiglia Velvet di Almawave comprende, accanto ai modelli linguistici di grandi dimensioni, soluzioni più leggere come Velvet 2B e Velvet Speech 2B, progettate per funzionare anche in ambienti edge.

Si tratta infatti di modelli in grado di funzionare efficacemente su infrastrutture leggere e ottimizzati per applicazioni che hanno necessità di essere eseguite in ambienti con risorse limitate.

Velvet 2B consente di implementare funzionalità di intelligenza artificiale in contesti dove potenza di calcolo e connettività sono vincolate, mentre Velvet Speech 2B è pensato per interazioni dinamiche con la capacità di elaborare e comprendere il linguaggio parlato.

Grazie alla possibilità di esecuzione locale, questi modelli possono contribuire a ridurre la latenza e a mantenere i dati all’interno dell’organizzazione, un aspetto molto rilevante in ambiti regolamentati come la sanità o la Pubblica Amministrazione.

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