Gli sviluppatori di Internet of Things (IoT), robotica, visione artificiale e applicazioni industriali si trovano ad affrontare una pressione crescente per incorporare l'intelligenza nei loro progetti edge altamente connessi. Per i team che lavorano con scadenze ravvicinate, questa pressione si estende oltre lo sviluppo del software applicativo. Selezionare l’hardware in grado di eseguire sistemi operativi di alto livello come Linux insieme a funzioni deterministiche in tempo reale è già abbastanza impegnativo, ma quando l’intelligenza viene adattata all’infrastruttura esistente, come nelle applicazioni di automazione industriale e di smart building, sorgono ulteriori requisiti di idoneità della piattaforma.
Ciò di cui gli sviluppatori hanno bisogno è una piattaforma familiare, comprovata, flessibile e capace per prototipare e sviluppare rapidamente progetti pronti per la produzione.
Questo articolo illustra le sfide che gli sviluppatori devono affrontare con i progetti di elaborazione e retrofit ai margini della rete. Quindi mostra come è possibile utilizzare un computer a scheda singola (SBC) Arduino per affrontare queste sfide.
Costruire edge intelligence con rigorosi vincoli di risorse
L'edge intelligence comprende l'inferenza e il processo decisionale dell'intelligenza artificiale (AI), in esecuzione su una piattaforma locale. I principali vantaggi dell’intelligenza edge-based includono la minore dipendenza dalla connettività sempre attiva, una migliore privacy e sicurezza e una latenza ultra-bassa, tutti aspetti a vantaggio dei progettisti di sistemi robotici e di sicurezza industriale.
Per i dispositivi robotici, l’intelligenza edge consente il controllo del movimento in tempo reale, l’elusione degli ostacoli e il comportamento adattivo, fornendo tempi di risposta deterministici fondamentali per il funzionamento autonomo. Per i sistemi di sicurezza industriale, l'edge intelligence consente il rilevamento immediato dei pericoli, la manutenzione predittiva e gli arresti rapidi, riducendo al minimo i danni alle apparecchiature e i rischi per i lavoratori. Nel complesso, l’edge intelligence fornisce la reattività, la resilienza e l’affidabilità necessarie per le applicazioni IA in tempo reale.
Ma le risorse hardware limitate impongono vincoli significativi. I sistemi basati su cloud possono scalare in base alle necessità, mentre l’intelligenza basata sull’edge deve bilanciare l’elaborazione integrata con i limiti di potenza e i vincoli termici. I carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale in tempo reale come la visione artificiale, la fusione dei sensori e il controllo robotico possono saturare le risorse di elaborazione, aumentando il consumo energetico e la generazione di calore. Un carico termico eccessivo su un processore può portare a prestazioni di inferenza ridotte, instabilità del sistema o limitazione termica, in cui il processore rallenta automaticamente per raffreddarsi quando diventa troppo caldo.
Le limitazioni dell’inviluppo di potenza sono altrettanto critiche quando i sistemi edge funzionano con batterie, sistemi di alimentazione mobili o alimentatori altrimenti limitati, dove l’efficienza energetica influisce direttamente sull’autonomia e sull’affidabilità. Il retrofit introduce spesso delle sfide. Le piattaforme esistenti in genere hanno uno spazio limitato, il che rende difficile aggiungere acceleratori AI, sistemi di raffreddamento o memoria aggiuntiva. I sistemi legacy potrebbero avere interfacce obsolete o proprietarie che richiedono adattatori o integrazione personalizzata per connettere l'hardware moderno alla tecnologia esistente.