In un’intervista a Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big dataAlessandro Grande, Responsabile Prodotto presso Impulso del bordohanno discusso le questioni relative allo sviluppo di modelli di machine learning per dispositivi edge con risorse limitate e come superarli.
Durante la discussione, Grande ha fornito prospettive approfondite sulle sfide attuali, su come Edge Impulse sta aiutando ad affrontare queste difficoltà e sull’enorme promessa dell’intelligenza artificiale on-device.
Principali ostacoli all’adozione dell’intelligenza artificiale edge
Grande ha evidenziato tre principali punti critici che le aziende devono affrontare quando tentano di produrre modelli di machine learning all’avanguardia, tra cui le difficoltà nel determinare strategie ottimali di raccolta dati, la scarsa esperienza nell’intelligenza artificiale e le barriere di comunicazione interdisciplinare tra hardware, firmware e team di data science.
“Molte aziende che costruiscono dispositivi edge non hanno molta familiarità con l’apprendimento automatico”, afferma Grande. “Unire questi due mondi è la terza sfida, in realtà, far sì che i team comunichino tra loro e siano in grado di condividere conoscenze e lavorare verso gli stessi obiettivi.”
Strategie per modelli snelli ed efficienti
Alla domanda su come ottimizzare per gli ambienti edge, Grande ha sottolineato innanzitutto la necessità di ridurre al minimo i dati del sensore richiesti.
“Stiamo vedendo molte aziende lottare con il set di dati. Quali dati sono sufficienti, quali dati dovrebbero raccogliere, quali dati da quali sensori dovrebbero raccogliere i dati. E questa è una grande lotta”, spiega Grande.
La selezione di architetture di rete neurali efficienti aiuta, così come le tecniche di compressione come la quantizzazione, a ridurre la precisione senza incidere sostanzialmente sull’accuratezza. Bilancia sempre i vincoli del sensore e dell’hardware con la funzionalità, le esigenze di connettività e i requisiti software.
Edge Impulse mira a consentire agli ingegneri di convalidare e verificare i modelli stessi prima della distribuzione utilizzando metriche di valutazione ML comuni, garantendo affidabilità e accelerando il time-to-value. La piattaforma di sviluppo end-to-end si integra perfettamente con tutte le principali piattaforme cloud e ML.
Potenziale trasformativo dell’intelligenza on-device
Grande ha evidenziato prodotti innovativi che già sfruttano l’intelligenza edge per fornire approfondimenti personalizzati sulla salute senza fare affidamento sul cloud, come il monitoraggio del sonno con Anello Oura.
“Ha venduto oltre un miliardo di pezzi ed è qualcosa che tutti possono sperimentare e tutti possono avere un’idea della potenza dell’intelligenza artificiale edge”, spiega Grande.
Esistono altre interessanti opportunità legate alla manutenzione industriale preventiva tramite il rilevamento di anomalie sulle linee di produzione.
In definitiva, Grande vede un enorme potenziale nell’intelligenza artificiale integrata nel dispositivo per migliorare notevolmente l’utilità e l’usabilità nella vita quotidiana. Anziché limitarsi a fornire dati grezzi, i dispositivi edge possono interpretare gli input dei sensori per fornire suggerimenti attuabili ed esperienze reattive precedentemente impossibili, annunciando una tecnologia più utile e una migliore qualità della vita.
Sbloccare il potenziale dell’intelligenza artificiale sui dispositivi edge dipende dal superamento degli attuali ostacoli che ne impediscono l’adozione. Grande e altri importanti esperti hanno fornito approfondimenti all’edizione di quest’anno Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big data su come abbattere le barriere e liberare tutte le possibilità dell’intelligenza artificiale edge.
“Mi piacerebbe vedere un mondo in cui i dispositivi con cui abbiamo a che fare fossero effettivamente più utili per noi”, conclude Grande.
Guarda la nostra intervista completa con Alessandro Grande qui sotto:
(Fotografato da Niranjan _ Fotografie SU Unsplash)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
