Sbloccare il potenziale dei sistemi IoT: il ruolo del Deep Learning e dell’intelligenza artificiale

L'Internet delle cose (IoT), una rete di dispositivi interconnessi dotati di sensori e software, ha rivoluzionato il modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda, consentendoci di raccogliere e analizzare dati come mai prima d'ora.

Man mano che la tecnologia avanza e diventa più accessibile, sempre più oggetti sono dotati di connettività e funzionalità di sensori, rendendoli parte dell’ecosistema IoT. Si prevede che il numero di sistemi IoT attivi raggiungerà i 29,7 miliardi entro il 2027, segnando un aumento significativo rispetto ai 3,6 miliardi di dispositivi registrati nel 2015. Questa crescita esponenziale richiede un’enorme domanda di soluzioni per mitigare le sfide di sicurezza e computazionali delle applicazioni IoT. In particolare, l’IoT industriale, l’automotive e le case intelligenti sono tre aree principali con requisiti specifici, ma condividono la necessità comune di sistemi IoT efficienti per consentire funzionalità e prestazioni ottimali.

Aumentare l’efficienza dei sistemi IoT e liberarne il potenziale può essere ottenuto attraverso l’intelligenza artificiale (AI), creando architetture AIoT. Utilizzando sofisticati algoritmi e tecniche di machine learning, l’intelligenza artificiale consente ai sistemi IoT di prendere decisioni intelligenti, elaborare grandi quantità di dati ed estrarre informazioni preziose. Ad esempio, questa integrazione guida l’ottimizzazione operativa nell’IoT industriale, facilita i veicoli autonomi avanzati e offre una gestione intelligente dell’energia ed esperienze personalizzate nelle case intelligenti.

Tra i diversi algoritmi di intelligenza artificiale, il Deep Learning che sfrutta le reti neurali artificiali è molto appropriato per i sistemi IoT per diversi motivi. Uno dei motivi principali è la sua capacità di apprendere ed estrarre automaticamente le funzionalità dai dati grezzi dei sensori. Ciò è particolarmente utile nelle applicazioni IoT in cui i dati possono essere non strutturati, rumorosi o avere relazioni complesse. Inoltre, il Deep Learning consente alle applicazioni IoT di gestire in modo efficiente i dati in tempo reale e in streaming. Questa capacità consente analisi e processi decisionali continui, che sono cruciali in applicazioni sensibili al fattore tempo come il monitoraggio in tempo reale, la manutenzione predittiva o i sistemi di controllo autonomi.

Nonostante i numerosi vantaggi del Deep Learning per i sistemi IoT, la sua implementazione presenta sfide intrinseche, come l’efficienza e la sicurezza, che devono essere affrontate per sfruttarne appieno il potenziale. ILVeryEefficienteDeeplguadagnarciIoT(VEDLIoT) mira a risolvere queste sfide.

Una panoramica di alto livello dei diversi componenti VEDIoT è fornita in Fig. 1. L’IoT è integrato con il Deep Learning dal progetto VEDIoT per accelerare le applicazioni e ottimizzare l’efficienza energetica dell’IoT. VEDIoT raggiunge questi obiettivi attraverso l'utilizzo di diversi componenti chiave:

VEDIoT si concentra su alcuni casi d'uso, come i metodi di interazione orientati alla domanda nelle case intelligenti (vedere Fig. 2), le applicazioni IoT industriali come la classificazione delle condizioni dei motori e il rilevamento degli archi e il sistema di frenata automatica di emergenza pedonale (PAEB) nel settore automobilistico ( vedere Fig. 3). VEDIoT ottimizza sistematicamente tali casi d'uso attraverso un approccio dal basso verso l'alto impiegando tecniche di ingegneria e verifica dei requisiti, come mostrato in Fig. 1. Il progetto combina conoscenze di livello esperto provenienti da diversi domini per creare un solido middleware che facilita lo sviluppo attraverso test, benchmarking, e framework di distribuzione, garantendo in definitiva l’ottimizzazione e l’efficacia degli algoritmi di Deep Learning all’interno dei sistemi IoT. Nelle sezioni seguenti, presentiamo brevemente ciascun componente del progetto VEDIoT.

Sono disponibili vari acceleratori per un'ampia gamma di applicazioni, dai piccoli sistemi embedded con budget di potenza nell'ordine dei milliwatt alle piattaforme cloud ad alta potenza. Questi acceleratori sono classificati in tre gruppi principali in base ai loro valori di prestazione di picco, come mostrato in Fig. 4.

Il primo gruppo è la categoria a bassissimo consumo (< 3 W), che comprende core in stile microcontrollore ad alta efficienza energetica combinati con acceleratori compatti per specifiche funzioni di Deep Learning. Questi acceleratori sono progettati per applicazioni IoT e offrono interfacce semplici per una facile integrazione. Alcuni acceleratori di questa categoria forniscono interfacce audio o videocamere, consentendo attività di elaborazione visiva o audio efficienti. Possono offrire un'interfaccia USB generica, che consente loro di funzionare come dispositivi acceleratori collegati a un processore host. Questi acceleratori a bassissimo consumo sono ideali per le applicazioni IoT in cui l'efficienza energetica e la compattezza sono considerazioni chiave, fornendo prestazioni ottimizzate per attività di deep learning senza potenza eccessiva.