Intelligenza artificiale per le città intelligenti
Di Martin Jezequel, Product Manager Datacenter Solutions e Mohamed Ali Hammami, AI Edge & Iot Program Manager - PNY Technologies
"Quali sono i fattori che accelerano l'uso dell'intelligenza artificiale e quale impatto potrebbe avere questa tecnologia sulla nostra vita quotidiana?
Molti esperti descrivono l'epoca attuale come una "quarta rivoluzione industriale" guidata dall'intelligenza artificiale (AI), dalla robotica, dall'editing del genoma e dalle neurotecnologie. Più di tre miliardi di persone vivono oggi in megalopoli. Questo aumento esponenziale aggrava i problemi della vita nelle città, portandoci a utilizzare intensamente l'IA come tecnologia predittiva e di riconoscimento per ridurre i costi di elaborazione dei dati e ottimizzare i processi coinvolti nelle nostre attività. Nel contesto di una città, una distribuzione multiuso dell'IoT (Internet of things) avrà un impatto positivo sulle interazioni e aumenterà il livello di sicurezza dei residenti.
Potrebbe spiegare qualche esempio concreto di utilizzo dell'IA in una smart city?
PNY Technologies, in qualità di fornitore globale di soluzioni AI, sta lavorando a progetti di intelligenza artificiale ai margini o EDGE AI. Questo tipo di architettura viene implementata dove le informazioni vengono create, quindi al di fuori del data center o del cloud. Un esempio emblematico di questo tipo di soluzione nel contesto delle smar city è la gestione del traffico stradale con l'installazione di unità di calcolo basate su schede grafiche embedded NVIDIA Jetson o modelli di computer specificamente addestrati a riconoscere diversi casi d'uso come l'identificazione di segni, colori, targhe, di veicoli sulla strada, il riconoscimento di comportamenti rischiosi dei conducenti, la gestione e la previsione del traffico stradale ecc." - Mohamed Ali Hammami
"Come possiamo associare l'EDGE AI all'AI dei data center e al deep learning?
Per ottenere l'EDGE, è necessario aver prima organizzato i dati grezzi, costruito una rete neurale, addestrato un modello, al fine di fare inferenze in periferia, come il monitoraggio del traffico, o il controllo, o le violazioni. I dati, che nel contesto delle Smart City possono essere foto di auto, segnali stradali, diagrammi della rete stradale, tutti a migliaia, sono dati organizzati ed etichettati e i vostri dati specifici, ora dovete inserirli nel vostro modello per addestrarlo e ottenere un risultato preciso. È qui che la potenza e l'efficienza di calcolo dell'hardware sono fondamentali. Dopo questa fase critica di addestramento, avrete un risultato di grande valore: il vostro modello addestrato, totalmente indipendente dal processo iniziale, e che può essere integrato in un dispositivo Edge AI come una telecamera intelligente a un incrocio, che si autoalimenta di nuove informazioni in tempo reale e opera in totale autonomia.
Quali prodotti della vostra offerta PNY rispondono a questa esigenza?
Le tecnologie di calcolo AI basate su GPU si sono evolute in modo esponenziale negli ultimi anni. Il risparmio di tempo sul calcolo offerto da queste soluzioni, che passa da diversi mesi a pochi giorni di formazione, giustifica ampiamente l'investimento. Offriamo il blocco AI di NVIDIA basato sulla principale architettura GPU del mondo, la DGX A100. Offriamo anche tutte le interfacce software relative all'hardware NVIDIA, nonché le soluzioni di networking NVDIDA di cui siamo distributori diretti da aprile 2021. Inoltre, abbiamo stretto partnership con operatori di storage globali come NMS e Net App. L'ottimizzazione del deep learning e della formazione è condizionata dalle prestazioni e dalla buona orchestrazione di questo pacchetto di calcolo, networking e storage. Questa capacità di offrire soluzioni complete ad alto valore aggiunto pone PNY come uno dei principali attori nel campo dell'AI e del machine learning." - Martin Jezequel
