Di per sé, l'IoT collega miliardi di dispositivi in tutto il mondo, creando un flusso costante di dati in tempo reale su tutto, dalle condizioni ambientali alle prestazioni delle apparecchiature. L'AI, invece, fornisce la potenza analitica per trasformare queste informazioni grezze in intuizioni, previsioni e azioni significative. Se combinata, l'AIoT consente alle organizzazioni di andare oltre la semplice raccolta di dati per comprenderli effettivamente, prevedere gli eventi futuri e prendere decisioni più intelligenti, più rapide e più efficienti in termini di costi.
Perché l'AIoT è importante ora
La crescita dell'AIoT è guidata da diversi fattori: il rapido aumento dei dati provenienti dai dispositivi connessi, la necessità di elaborare questi dati più vicino al luogo in cui vengono generati e il valore commerciale dell'analisi predittiva e del processo decisionale automatizzato. Gli sviluppi del 5G e dell'edge computing rendono inoltre possibile l'intelligenza in tempo reale su scala.
AIoT non è solo una parola d'ordine. Sta rapidamente diventando una pietra miliare delle strategie di trasformazione digitale in tutti i settori.
Core vs. edge: dove vive l'AI nell'IoT
L'intelligenza artificiale può essere implementata a diversi livelli all'interno di un sistema IoT e ciascuno di essi porta con sé vantaggi unici.
- Al centro (cloud o data center): I modelli di IA possono analizzare grandi volumi di dati IoT per fornire analisi predittive e rilevamento di anomalie. Ad esempio, in un ambiente industriale, l'intelligenza artificiale può prevedere quando i macchinari necessitano di manutenzione prima che si verifichi un guasto, contribuendo a evitare tempi di fermo e riparazioni inutili.
- Ai margini (sul dispositivo o sul gateway): L'intelligenza artificiale elabora i dati più vicino al luogo in cui vengono generati, riducendo così la necessità di trasmettere ogni punto di dati al cloud. Ciò consente di risparmiare larghezza di banda, ridurre la latenza e migliorare la privacy. Per applicazioni come i veicoli autonomi, i dispositivi medici connessi o il monitoraggio della sicurezza, l'IA edge consente di agire in pochi millisecondi. In questi casi, affidarsi esclusivamente a server remoti potrebbe essere troppo lento o addirittura pericoloso.
Molte organizzazioni stanno adottando modelli ibridi di AIoT, combinando l'intelligenza basata sul cloud con le funzionalità edge per ottenere il meglio da entrambi i mondi.
Casi d'uso generali dell'AIoT
L'AIoT sta già trasformando i settori industriali consentendo operazioni predittive, automatizzate e basate sui dati.
Alcuni dei casi d'uso di maggiore impatto includono:
Città intelligenti
I comuni stanno adottando l'AIoT per migliorare la gestione del traffico, ridurre il consumo energetico e aumentare la sicurezza pubblica. I sensori IoT forniscono un flusso costante di dati provenienti da semafori, monitor della qualità dell'aria e sistemi di sorveglianza. L'intelligenza artificiale analizza questi flussi di dati per ottimizzare il flusso del traffico, ridurre la congestione e attivare avvisi per attività insolite.
Produzione industriale
Fabbriche e impianti stanno sfruttando l'AIoT per la manutenzione predittiva, il controllo qualità e l'ottimizzazione dei processi. I sensori IoT monitorano le prestazioni, le vibrazioni e la temperatura delle macchine. I modelli di intelligenza artificiale prevedono quando è probabile che le apparecchiature si guastino, consentendo di eseguire la manutenzione in modo proattivo. In questo modo si riducono i tempi di inattività, si abbassano i costi e si prolunga la durata di vita degli asset.
Energia e servizi pubblici
I fornitori di servizi pubblici utilizzano l'AIoT per bilanciare la domanda di energia, rilevare i guasti e integrare le fonti rinnovabili in modo più efficace. I contatori e i sensori intelligenti generano dati sui modelli di consumo e l'AI può prevedere i picchi di domanda, ottimizzare la distribuzione e identificare le anomalie. Questo non solo garantisce un servizio affidabile, ma contribuisce anche a ridurre l'impatto ambientale.
Dispositivi sanitari e medici
L'AIoT sta rivoluzionando l'assistenza ai pazienti combinando dispositivi medici connessi con analisi in tempo reale. I dispositivi e i sensori indossabili possono monitorare la frequenza cardiaca, i livelli di glucosio nel sangue o la saturazione di ossigeno. L'intelligenza artificiale interpreta queste letture, identificando i primi segnali di allarme e allertando gli operatori sanitari prima che una condizione diventi critica.
Trasporti e logistica
Gli operatori delle flotte e le aziende di logistica stanno utilizzando l'AIoT per ottimizzare i percorsi, monitorare le condizioni dei veicoli e garantire la sicurezza del carico. I dispositivi IoT tengono traccia della posizione e delle prestazioni dei veicoli, mentre l'intelligenza artificiale ottimizza i percorsi e monitora le condizioni ambientali per proteggere le merci sensibili.
Monitoraggio ambientale
L'AIoT svolge un ruolo crescente nella sostenibilità. Dai sensori di qualità dell'aria nelle città ai sistemi di monitoraggio dell'acqua nelle aree rurali, l'AIoT aiuta a identificare le fonti di inquinamento, a prevedere i rischi e a migliorare la gestione delle risorse. Analizzando i dati in tempo reale dei sensori ambientali, i governi e le organizzazioni possono intraprendere azioni mirate per proteggere gli ecosistemi e le comunità.
Esempi reali con i clienti Com4
In Com4 vediamo come l'AIoT stia già creando valore nella pratica.
- Sensorita utilizza sensori IoTe l'intelligenza artificiale per ottimizzare la raccolta dei rifiuti. Analizzando i livelli di riempimento dei contenitori e il tipo di rifiuti, i comuni e i fornitori di servizi di gestione dei rifiuti possono evitare viaggi inutili, ridurre le emissioni e risparmiare sui costi.
- Soundsensing sfrutta l' IoT e l'AI per il monitoraggio intelligente del rumore negli edifici commerciali. Identificando modelli sonori insoliti, i gestori degli edifici possono affrontare tempestivamente i problemi, prevenire i disturbi e migliorare la soddisfazione degli inquilini.
Questi esempi illustrano come l'AIoT trasformi flussi di dati grezzi in intuizioni attuabili, aiutando le organizzazioni a passare da strategie reattive a strategie predittive.
Il futuro dell'AIoT
L'AIoT è già in fase di implementazione in tutti i settori e continuerà ad accelerare con l'avanzare delle tecnologie 5G, edge computing e cloud. Il futuro sta nell'incorporare l'intelligenza nell'intero stack IoT, dai sensori e dai gateway alla rete e al cloud. Ogni livello avrà un ruolo nell'elaborazione dei dati, nella riduzione delle sollecitazioni del sistema e nella possibilità di prendere decisioni in tempo reale su scala.
Per le imprese, il potenziale è enorme. L'AIoT consente di operare in modo più efficiente, rispondere più rapidamente, ridurre i rischi e scoprire opportunità che altrimenti rimarrebbero nascoste nei dati grezzi.
Noi di Com4 crediamo che una connettività affidabile sia alla base di ogni soluzione AIoT. Senza una connettività IoT sicura, scalabile e flessibile, non è possibile ottenere informazioni significative. Per questo motivo collaboriamo con organizzazioni di tutto il mondo per garantire il successo dei loro progetti AIoT: dal proof of concept alle implementazioni su larga scala.
- Sensorita utilizza sensori IoTe l'intelligenza artificiale per ottimizzare la raccolta dei rifiuti. Analizzando i livelli di riempimento dei contenitori e il tipo di rifiuti, i comuni e i fornitori di servizi di gestione dei rifiuti possono evitare viaggi inutili, ridurre le emissioni e risparmiare sui costi.
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