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Edge computing e intelligenza artificiale, continua l'innovazione AWS per l'IoT

Dal tir Snowmobile per il trasporto – letterale – di carichi estremi di dati alla soluzione Snowball, che permette di scremare le informazioni prodotte dagli oggetti connessi: capacità di calcolo e storage non hanno più limiti di connettività. Gli oggetti IoT diventano intelligenti grazie al deep learning e a interfacce sempre più umanizzate. Parla Danilo Poccia, EMEA Evangelist di AWS

Danilo Poccia, EMEA Evangelist di AWS

Se il dato non va al data center, è il data center ad andare dal dato. Una prospettiva che supera il concetto di edge computing, fondamentale per la nuova dimensione dell’Internet of Things, e che Amazon Web Services ha deciso di adottare per offrire al mercato capacità di storage e di calcolo senza limiti di connettività. Insieme a piattaforme di artificial intelligence e deep learning, fronti su cui AWS è intenzionata a progredire per permettere agli utenti di costruire in pochi passaggi soluzioni leggere e personalizzate. Alle spalle di tutto questo fai-da-te 2.0 c’è naturalmente l’immensa infrastruttura di Amazon, che continua a espandersi non solo in termini dimensionali, ma anche rispetto ai servizi erogati: nel 2016 sono cresciuti al ritmo di tre al giorno, con 1017 nuove feature nel corso dei 12 mesi.

AWS per i partner anche con i contributo di Enel nella Smart Energy

È di questo che ha parlato Danilo Poccia, EMEA Evangelist di AWS, incontrando la stampa specializzata per approfondire i contenuti e gli annunci del Re Invent 2016, evento dello scorso novembre attraverso il quale la società di Andy Jassy ha condiviso strategie e strumenti con i partner, i clienti e la comunità degli sviluppatori. Tra gli ospiti c’erano start up come Slack e Pinterest e grandi multinazionali provenienti dai settori più svariati, come Vodafone, Dow Jones, Coca Cola, Kellog’s ed Enel. Il gruppo italiano ha tenuto uno dei primi keynote, portando a esempio la partnership con AWS per la gestione degli apparati di smart metering in chiave IoT.

Ciò che ha fatto più scalpore, però, è stato l’ingresso sul palco di Snowmobile, un vero e proprio tir attrezzato con un hardware da 100 Petabyte installato nel rimorchio, grazie al quale i clienti di Amazon che hanno la necessità di spostare grandi (o meglio: enormi) carichi di dati possono farlo superando gli attuali limiti della fibra ottica. Si collega la propria infrastruttura al rimorchio, attrezzato con una porta da 500 Gb/s, si scaricano temporaneamente i dati e poi li si trasporta fisicamente al data center AWS più vicino. «Per spostare un Exabyte di dati con le connessioni in fibra attualmente disponibili ci vorrebbero 26 anni», ha spiegato Poccia ricorrendo a un esempio estremo. «Abbiamo stimato che con lo Snowmobile, per svolgere lo stesso lavoro, impiegheremmo invece sei mesi». Oggi ordini di grandezza come quello dell’Exabyte suonano ancora come qualcosa di lontano e irraggiungibile anche per l’organizzazione più data-driven, ma l’IoT e le immagini video ad altissima risoluzione sono destinati a cambiare drasticamente la nostra percezione di vastità dell’informazione. E Amazon giustamente si porta avanti.

Snowball Edge: l’edge computing in soccorso dell’IoT

Lo Snowmobile è come detto una soluzione estrema. Per casi d’uso più vicini all’esperienza e alla necessità attuale, AWS propone Snowball Edge, che come suggerisce il nome, oltre a essere uno strumento di storage (con una capacità di 100 Terabyte) delle dimensioni di un desktop, grazie alle nuova funzionalità di clustering si configura anche come un hub per l’edge computing, sia per scaricare i network dai workload necessari all’elaborazione dei dati, sia per permettere alle organizzazioni che non dispongono momentaneamente di connessioni affidabili di non rinunciare alle prerogative tipicamente offerte dal Cloud.  I casi d’uso sono più frequenti di quanto si possa immaginare: nelle moderne miniere i sensori sono essenziali per garantire la sicurezza degli addetti ai lavori, ma portare la connettività a banda larga in profondità nel sottosuolo è ancora problematico. I centri di ricerca che svolgono le proprie indagini in condizioni estreme, ai poli come in alto mare, possono raccogliere e cominciare a scremare i dati per poi trasferirli ed elaborarli sui server in un secondo momento. Anche gli ospedali, che nell’ordinaria amministrazione non dovrebbero avere grossi problemi di connessione, hanno ora la possibilità di gestire grandi moli di informazioni (basti pensare ai file che contengono immagini e referti) pure in situazioni d’emergenza. La tecnologia, ha spiegato Poccia, è stata per esempio integrata nella soluzione Healthsuite di Philips per permettere agli utenti di continuare a immagazzinare ed elaborare dati anche in assenza di rete. Il software alla base dell’edge computing di AWS è Greengrass, che sfrutta gli stessi modelli di programmazione di AWS Lambda utilizzati nel Cloud, e consente di programmare Snowball affinché filtri i dati localmente e trasmetta solo quelli necessari alle applicazioni in uso, riducendo i costi di trasporto dell’informazione. «I requisiti di sistema sono molto bassi, ed è per questo che la soluzione è ideale anche per gli agricoltori che utilizzano strumenti di precision farming, o per la gestione di reti smart home negli edifici privati e pubblici», ha detto Poccia.

AI, deep learning e interfacce umanizzate al servizio del business

Di pari passo con lo sviluppo di strumenti per l’elaborazione dei dati ubiqua, AWS sta anche mettendo a punto diversi supporti per aiutare gli sviluppatori a creare applicazioni in grado di supportare nuovi modelli di business e nuovi use case a contatto con l’utente finale. Fondante in questo senso la capacità dei sistemi di apprendere rapidamente a interagire con le controparti umane attraverso algoritmi di deep learning. «Sul piano dell’image recognition, la piattaforma Rekognition è basata su reti neurali molto profonde che analizzano e riconoscono oggetti, scene e volti, limitandosi a salvare metadati che non inficiano la privacy dei soggetti ripresi – ha spiegato Poccia, delineando diversi scenari applicativi, dal retail – con sistemi intelligenti che riconoscono se per esempio il cliente porta occhiali o meno, si rade oppure no. E sono per questo in grado di proporre offerte personalizzate – Sino alla gestione del magazzino, use case adottato dalla stessa Amazon per ottimizzare il servizio Prime. Ma tra i primi a integrare Rekognition ci sono anche Motorola, che fornisce alle forze di polizia americane device per l’identificazione di persone scomparse, e Bynder, società di digital asset management, che sfrutta la piattaforma per venire a capo dei propri archivi fotografici. Come? Letteralmente bypassando la ricerca tramite keyword: ci pensa Rekognition a scovare le immagini giuste riconoscendo gli oggetti in esse contenuti. L’altro senso digitale coinvolto è l’udito: attraverso Polly, che innanzitutto dà voce ad Alexa, l’assistente domestico di Amazon. AWS sta mettendo a disposizione degli sviluppatori un’intelligenza artificiale che comprende e parla 24 lingue, italiano incluso, con 47 tipi di impostazione vocale. La soluzione è già adottata per esempio da Duolingo, società specializzata in corsi linguistici digitali interattivi. LEX è invece, come suggerisce il nome, il cuore stesso di Alexa, ed è il motore NLU (Natural Language Understanding) che lavora sulle Interfacce Conversazionali e riconosce voce e testo equipaggiando già i chatbot al servizio del marketing di diverse imprese.
Ma l’innovazione in AWS non si arresta, e altre novità dovrebbero fare capolino ben prima del prossimo Re Invent. «La spinta continua arriva dai nostri Two-pizza-team», ha confermato Poccia, alludendo ai gruppi di lavoro che si occupano di innovazione e R&D. «Perché si chiamano così? Perché sono strutture talmente snelle e focalizzate che per sfamare un intero team sono sufficienti due pizze. Di quelle americane però».

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29 novembre 2016