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Un mondo sempre più app-centrico

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Un mondo sempre più app-centrico

04 Luglio 2020 Gian Carlo Lanzetti
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Gian Carlo Lanzetti
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Oggi grazie a tecnologie come l’Edge computing, il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale possiamo guardare a ciò che è possibile fare con le aziende, i governi e le comunità locali che pianificano le prossime mosse in un mondo per il quale nessuno era preparato. Il crescente ruolo dell’intelligent computing. Joe Baguley, VP & CTO VMware EMEA, illustra la situazione e le prospettive.

Ciò che collega i vari scenari è la velocità del processo decisionale: la persona giusta in possesso delle informazioni giuste al momento giusto è in grado di agire con rapidità.

E, mentre una serie di tecnologie sta rendendo possibile questo - cloud, mobile, networking solo per citarne alcune - proprio l'uso del Machine Learning, dell’Intelligenza Artificiale e dell’Edge Computing a supporto della delivery di applicazioni fa sì che l'informazione arrivi in maniera intelligente nelle mani degli utenti realizzando nuove possibilità in un mondo che stiamo cercando di mappare.  L'intelligent computing che le tecnologie ML/AI rendono possibile, combinato con lo spostamento dei dati e dei calcoli nel luogo in cui è necessario (e che l’Edge Computing è in grado di fornire), può migliorare i tempi di risposta e giocare un ruolo fondamentale nelle strategie di contact tracing e negli sforzi di distanziamento sociale per aiutare le persone a vivere e lavorare in sicurezza e le imprese a operare il più possibile in una situazione di normalità. 

Nel settore sanitario, l'AI viene utilizzata nelle applicazioni di monitoraggio, tracciamento e test per fornire informazioni accurate e in tempo reale. Questo tipo di applicazioni può aiutare nel contenimento del contagio da COVID all’interno di piccoli gruppi sociali dove sono presenti focolai infettivi, evitando di costringere un intero Paese allo stallo. Nei processi di controllo e monitoraggio, dove l'AI è integrata nelle telecamere di sorveglianza, gli operai potrebbero essere monitorati nei cantieri edili per assicurarsi che indossino mascherine o indumenti protettivi quando è essenziale che lo facciano - consentendo all'industria edilizia di essere operativa e al contempo sicura.  Naturalmente, questo tipo di tecnologia di sorveglianza ha insito in sé il rischio di poter essere utilizzata anche per altre ragioni, decisamente meno nobili e più pericolose. IBM ha recentemente dichiarato che non svilupperà più tecnologie di riconoscimento facciale per una scelta etica opponendosi “all’utilizzo delle tecnologie di AI applicate alla sorveglianza e alla profilazione razziale”. Quindi, dobbiamo sempre specificare e considerare i singoli casi nel nostro modo di procedere e al contempo andare avanti nel nostro percorso e mostrare come queste tecnologie possano rappresentare una forza per il bene. 

Osserva poi Baguley: prendete le infrastrutture per il trasporto, essenziali per far ripartire qualsiasi economia, e la criticità che assumerà la micro-gestione di volumi massicci di persone in un mondo che dovrà essere riprogettato sulla base del distanziamento sociale. Che si tratti del numero di passeggeri su una banchina della stazione ferroviaria, del numero di persone su un autobus o della capacità dei veicoli in arrivo e in partenza, siamo di fronte a situazioni che richiedono la capacità di effettuare decisioni immediate per contare, ad esempio, il numero di persone in transito o considerare i percorsi che ciascuna di esse prenderà. Questo rappresenta un possibile esempio di applicazione di queste tecnologie emergenti in cui un sistema di Intelligenza Artificiale combinato con sensori potrebbe valutare in modo olistico la gestione della domanda e identificare i punti critici in tempo reale. Grazie al posizionamento nell’Edge, le informazioni generate dall'AI possono essere trasmesse allo staff istantaneamente per implementare un rapido deployment di aggiornamenti, re-routing o capacità aggiuntive a seconda delle necessità. E, muovendo l'applicazione da un data center cloud-based all’Edge, tutto questo può essere eseguito in microsecondi, risparmiando altrettanti preziosi secondi se non addirittura minuti. 

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Gestire grandi centri commerciali - e il volume e flusso di persone connessi - è un’operazione molto difficile. Utilizzando sensori multifunzionali per tracciare gli spostamenti delle persone e il traffico, le applicazioni situate nell’Edge che utilizzano l'AI possono aiutare a rivelare e prevedere quali sono i luoghi in cui è più probabile che si concentri il maggior numero di persone e trasmettere così le informazioni ai team che possono mettere in atto le contromisure necessarie per evitare assembramenti, da quelle per limitare il numero di persone che entrano nel centro commerciale, all'allerta automatica dei sistemi di sicurezza per limitare gli accessi quando il numero massimo è stato raggiunto.  

Baguley svolge poi alcune riflessioni anche sulla gestione del magazzino. Un recente studio tra i consumatori ha rilevato un aumento del 96% degli ordini online da aprile 2019 ad aprile 2020 (per avere un’idea, marzo 2020 si è chiuso con un aumento del 21% del numero degli ordini rispetto al 2019). Pensate alla pressione esercitata sul back-end di magazzino e distribuzione, soprattutto in un momento in cui il personale è ridotto… Anche con un numero minimo di lavoratori in loco, le tecnologie Edge e AI possono supportare la scalabilità dell'attività in modo sicuro - aiutando a gestire le risorse umane nel modo più efficace, garantendo al tempo stesso il distanziamento sociale e, attraverso la manutenzione predittiva, rilevando anche le più piccole anomalie in modo proattivo e reindirizzando le risorse prima che qualsiasi minaccia alle operazioni e alle persone diventi reale. 

L’uso dell’inferenza 

Quello che tutti questi casi d'uso dimostrano è che sempre più governi e aziende necessitano di applicazioni capaci di risolvere problemi con rapidità per affrontare il processo decisionale.  Questo è ciò che AI e Edge, o meglio una combinazione delle due tecnologie, possono realizzare: elaborare i dati più vicini alla fonte per migliorare radicalmente i tempi di risposta, ridurre la latenza e risparmiare larghezza di banda. 

Per decenni, l'Intelligenza Artificiale ha “vissuto” nei data center, dove era disponibile una sufficiente potenza di calcolo per eseguire task decisamente impegnativi per il processore. Questo può funzionare quando la velocità non è un aspetto fondamentale, ma oggi sempre più applicazioni necessitano di reazioni istantanee o quasi istantanee riguardo le informazioni che stanno fornendo. Spostare quelle informazioni all’Edge, e poi applicare l'Intelligenza Artificiale nello stesso punto, permette ai sistemi AI di usare l'inferenza (ovvero come l'AI usa l'osservazione e le informazioni di scenario per raggiungere una conclusione logica) per un più rapido processo decisionale. 

Tuttavia, è fondamentale rendersi conto dei rischi per la sicurezza. Elaborando una quantità maggiore di dati nell’Edge, l'impronta digitale di un'azienda aumenta e tutto questo deve essere necessariamente messo in sicurezza. Il resto dell'applicazione risiede nel cloud o in un data center. Così facendo, le aziende possono garantire la sicurezza e la conformità, senza compromettere il risultato e l’esperienza complessivi. 

Tuttavia, in ogni endpoint, il trasferimento dei dati comporta dei rischi per la sicurezza. Ecco perché l’Edge non sostituirà le applicazioni basate sul cloud, ma potrà affiancarsi ad esse come elemento complementare e necessario per consentire alle organizzazioni di ottenere il massimo dalle loro applicazioni e dai loro dati. Così facendo, le organizzazioni potranno garantire che i dati siano sicuri e conformi, senza compromettere experience e risultati. Essere in grado di controllarli e gestirli in modo sicuro e semplificato sarà fondamentale, così come affiancare la coerenza globale come collante del tutto.        

Guardare all’Edge come parte del tutto significa essere in grado di apportare le modifiche quando richiesto, rendere sicure le applicazioni in modo appropriato e, con l'uso dell'Intelligenza Artificiale, essere capaci di prendere le decisioni migliori e più velocemente. L’Edge aiuta le organizzazioni a gestire la disruption trovando un modo per realizzare quegli stessi “margini” innovativi intelligentemente in questo nuovo scenario.        

 

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