L'Internet of Things (IoT) ha colpito un muro di mattoni: la latenza. Ogni nuovo dispositivo IoT aggiunge un flusso infinito di dati che non possono essere elaborati finché non raggiungono il cloud. Più il dispositivo è lontano dai tuoi server o più è facile navigare tra i dati, più tempo ci vorrà per trovare e agire sui dati pertinenti. Con circa 50 miliardi di dispositivi IoT nel mondo oggi, l'IoT tradizionale basato su cloud ha raggiunto un punto di rottura. Il calcolo dei dati richiede troppo tempo, compromettendo in primo luogo i vantaggi della raccolta dei dati. Ecco perché gli ingegneri si stanno rivolgendo al computing avanzato: consentire ai dispositivi di elaborare e rispondere ai dati localmente, eliminando il problema della latenza. Considera se una telecamera del traffico rileva un'auto incidentata o se un sensore di fabbrica rileva una perdita chimica. In genere, il tuo dispositivo non ha la potenza di calcolo per indicare che qualcosa è fuori dall'ordinario. Invia semplicemente un flusso costante di dati al cloud, dove gli ingegneri di sistema devono individuare un ago in un pagliaio di dati di routine da tutti gli altri dispositivi. Puoi ridurre i disastrosi tempi di sicurezza consentendo ai tuoi dispositivi periferici di interpretare i dati on-premise. Incorporati con la tecnologia dell'intelligenza artificiale, possono fornire risposte in una frazione di secondo senza intervento umano. Armati di algoritmi AI (Artificial Intelligence) e ML (Machine Learning), i dispositivi edge hanno un potenziale molto maggiore per le aziende, specialmente nei settori della sicurezza e dei trasporti. Le telecamere di sicurezza possono memorizzare dati locali per il riconoscimento facciale, consentendo l'identificazione immediata anche quando perdono la connessione ai loro server. Settori specializzati come i casinò possono utilizzare il deep learning per indagare su comportamenti sospetti e quindi inviare aggiornamenti alle loro telecamere in modo da poter avvisare immediatamente la sicurezza senza indugio. L'AIoT, che combina AI e IoT, è già diventata una parte essenziale della produzione per vari settori, come i veicoli autonomi e l'aerospaziale. I droni di consegna autonomi o le auto intelligenti non possono arrivare in ritardo perché devono prendere decisioni in una frazione di secondo in risposta agli stimoli o affrontare continui incidenti. Gli aerei hanno i piloti, ovviamente, ma i sensori AIoT incorporati in parti dell'aereo possono segnalare guasti alle apparecchiature più velocemente, riducendo i tempi di manutenzione e i ritardi dei voli. Potresti aver notato uno schema con questi esempi. L'AIoT funziona bene con la tecnologia essenziale per la sicurezza umana, il che significa che (A) deve essere completamente isolata dagli attacchi informatici e (B) deve anche essere protetta fisicamente da danni o manomissioni.