IoT e AI: una combinazione di valore

Internet delle cose e intelligenza artificiale, sono tra le tecnologie e i trend di mercato più discussi nell’ultimo periodo. Attraverso l’IoT siamo in grado di rendere intelligenti dispositivi.

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L’intelligenza artificiale, invece, ci aiuta a svolgere elaborazioni sofisticate che valorizzano, sfruttano e integrano una molteplicità di tecniche e metodi sviluppati sin dalla nascita dell’informatica come: la statistica, la ricerca operativa e l’analisi dei Big Data.

Insomma, IoT e AI costituiscono oggi due leve importanti e sono al centro della creazione di nuovi o rinnovati prodotti, servizi e processi.

Le due tecnologie possono essere utilizzate insieme ma come?

Queste due tecnologie sono anelli importanti della catena del valore del dato, cioè quel processo attraverso il quale si riesce ad estrarre il valore dai dati.

Per esempio, analizzare le prestazioni di un’auto permette di poter raffinare i parametri di funzionamento del mezzo in base allo stile di guida del conducente, ottimizzando le prestazioni e diminuendo i consumi. Oltre al consumatore anche l’azienda produttrice può migliorare il produttrice può migliorare il prodotto.

 

Questa catena del valore del dato è strutturata secondo uno schema composto da sei livelli:

  1. Sensoristica: il livello delle componenti hardware e software che hanno il compito di tradurre segnali fisico-chimici in rappresentazioni numeriche. Un sensore svolge esattamente questo compito: associa a un fenomeno del mondo reale una rappresentazione numerica che lo descrive (per esempio, la temperatura o la pressione rilevati in un punto preciso di una macchina).
  2. Fog computing: sistemi periferici per la raccolta e lo storage temporaneo delle informazioni raccolte.
  3. Wide Area Network: i sistemi di telecomunicazione che si occupano di convogliare i dati raccolti e trasmetterli alle diverse parti interessate alla loro elaborazione.
  4. Repositories: conservano e organizzano i dati (tipicamente in cloud), integrandoli con quelli di altri sistemi aziendali (per esempio, sito web o ERP) o che siano stati prodotti direttamente dagli esseri umani (clienti o operatori aziendali). È essenziale notare che questi dati sono sempre più storicizzati e di natura multimediale e/o destrutturata.
  5. Algoritmi: elaborano i dati raccolti al fine di estrarre informazione e conoscenza utili ad affrontare lo specifico problema applicativo considerato.
  6. Visualisation & feedback: l’insieme delle componenti digitali che presentano i risultati delle elaborazioni alle diverse categorie di utenti o ad altri sistemi e componenti digitali (machine-to-machine).

Cefriel (Istituto di ricerca di Milano) ha adottato un approccio per aiutare le aziende a sviluppare la catena del valore del dato che si basa si un processo di: Progettazione, Sperimentazione e Sviluppo agile.

Uno dei punti di forza, per utilizzare al meglio queste tecnologie, sta nel disporre una serie di asset riutilizzabili come:

  • modelli di assessment e maturità: permettono di valutare la bontà, completezza e grado di sviluppo/innovazione digitale di un processo, prodotto o servizio.
  • Componenti Hardware/Software: componenti generici che possono essere specializzati, estesi e/o adattati per costruire specifiche soluzioni.
  • Reference architecture: schemi di architetture e soluzioni che possono essere riusate in una varietà di contesti e scenari applicativi.
  • Modelli di visualizzazione dei dati: kit per lo sviluppo di interfacce grafiche che massimizzino l’esperienza dei diversi utenti finali che useranno i dati per prendere decisioni.

Questi asset riusabili, combinati con metodi e processi di lavoro agili, costituiscono il modo più moderno ed efficace per affrontare in modo innovativo la sfida e le opportunità offerte dallo sviluppo di moderne e potenti tecnologie come IoT e AI.

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