Rivoluzione Artificial Intelligence of Things: quando gli oggetti che si parlano diventano intelligenti
Dalle smart cities alla sanità, dalla domotica ai trasporti: l’unione tra Internet delle Cose e machine learning promette di essere la più dirompente delle innovazioni tecnologiche. Ecco come funzionerà.
Dai veicoli a guida autonoma alla telemedicina, dall’agricoltura di precisione all’automazione industriale, dalla manutenzione predittiva allo smart retail e al fitness personalizzato: l’Artificial Intelligence of Things (AIoT) si annuncia come la più dirompente delle rivoluzioni digitali dietro l’angolo.
Sì, perché sarà in grado di unire due motori tecnologici di eccezionale potenza sotto un unico cofano. Da una parte l’Intelligenza artificiale, ovvero la riproduzione del funzionamento di alcune capacità della mente umana da parte delle macchine: fondamentale, per esempio, per l’analisi di enormi big data e il miglioramento del decision making. Dall’altra l’Internet delle Cose (IoT), ossia - secondo la definizione Treccani - una rete di oggetti collegati fra loro e in grado di comunicare sia reciprocamente sia verso punti nodali del sistema, in un enorme “network di cose”.
L’AIoT di fatto quindi non solo connette gli oggetti, ma li rende anche intelligenti: i prodotti si adattano a gusti ed esigenze dei singoli utilizzatori, mentre le industrie sono in grado di costruirli in modo più rapido, efficiente e con una qualità di gran lunga migliore.
Fonte: indagine Kpmg
Due tecnologie d’avanguardia
Ma facciamo un passo indietro per capire meglio. Per processare l’enorme mole di dati che generano, i tipici device IoT sono connessi a piattaforme di cloud computing che però hanno un limite: una potenza di calcolo ancora limitata. Ma quando entrano in gioco l’AI e il machine learning (ovvero l’apprendimento automatico da parte delle macchine), la mole di dati viene processata alla velocità della luce, in modo non solo da effettuare previsioni e fornire feedback in tempo reale, ma anche da rendere l’intero sistema più robusto, sicuro e scalabile. Tutto questo si traduce in una migliore efficienza operativa, in una data analytics effettuata dalla stessa AI, nell’abilità di “riparare” in tempo reale potenziali problemi del sistema di IoT e soprattutto nella scalabilità del tutto, con l’aumento del numero di oggetti connessi (reso possibile anche dall’avvento delle tecnologie 5G). Ericsson stima che entro il 2027 gli oggetti IoT connessi tra loro supereranno i 30 miliardi: senza le tecnologie AI of Things tutto questo sarebbe impossibile.
Le smart cities
Ma vediamo qualche esempio di applicazione pratica. La più classica è la smart city, dove il traffico viene monitorato in tempo reale da droni che raccolgono masse di dati e le inviano all’intelligenza artificiale: un inizio di congestione stradale, per esempio, può essere evitata grazie all’instradamento di parte del traffico verso percorsi alternativi, a un aggiustamento dei tempi dei semafori o al ritocco dei limiti di velocità. L’AIoT è un prezioso alleato anche nella gestione delle flotte aziendali, dove l’intelligenza artificiale applicata all’Internet delle Cose (con sensori, GPS e telecamere) aiuta a ridurre il consumo di carburante, a programmare la manutenzione, a monitorare i diversi stili di guida.
Gli smart buildings
Molto interessante è anche il settore degli smart buildings, per esempio gli uffici, dove la combinazione tra sensori IoT e sistemi di intelligenza artificiale può gestire riscaldamento, condizionamento e illuminazione in modo quasi “personalizzato”, evitando inutili sprechi energetici. Il che è vero anche nelle singole abitazioni, dove i vari elettrodomestici “dialogano” tra loro ottimizzando consumi, temperatura, illuminazione e sistemi di sicurezza.
Sanità e wearables
Nel settore sanitario l’AIoT è particolarmente preziosa per la possibilità di processare in tempo reale le informazioni sul singolo paziente, con assistenti digitali personali che forniscono tutte le “dritte” necessarie su una data medicina o terapia, gestendo la corretta assunzione dei farmaci. Di più: le potenzialità di analisi predittiva della AIoT aiutano i medici a fare scelte tempestive e lungimiranti, monitorando a distanza in tempo reale (grazie a dispositivi wireless) le reazioni del paziente a una data terapia. Tutto questo implica un balzo nell’utilizzo dei “device indossabili”: nel settore sanitario, ma anche per sport e fitness, i wearables rappresenteranno un partner fondamentale per i sistemi di AIoT, arrivando secondo le stime di Gartner a toccare un giro d’affari di 109 miliardi di dollari entro il 2024.
L’AIoT è già tra noi
Fu un’analisi pubblicata quattro anni fa da Kpmg a ipotizzare, entro il 2040, l’avvento di un network in cui ciascun oggetto connesso agli altri contiene anche la sua AI, creando valore in tempo reale grazie a questa “intelligenza sciame” (swarm intelligence). In realtà ci stiamo arrivando ben prima del 2040. Sul sito del colosso industriale tedesco Bosch già si legge della piattaforma Inteox di traffic management che - grazie alla gestione di milioni di immagini da parte di reti neurali (ovvero di sistemi di computer in grado di interagire con il mondo reale come un “sistema nervoso”) - permette di ottimizzare i flussi di traffico regolando le tempistiche dei semafori, oltre naturalmente a intervenire con grande rapidità in caso di incidenti.
E ancora: i forni Serie 8 del costruttore tedesco utilizzano i dati raccolti dai sensori, immagazzinati in cloud e analizzati da sistemi di intelligenza artificiale per calcolare i migliori tempi di cottura in funzione della temperatura, dell’umidità e soprattutto del palato di ogni singolo utilizzatore. Il futuro sarà servito anche a tavola, insomma, grazie all’AIoT.
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