Edge AI e cloud AI: qual è la differenza?

Sebbene in alcuni aspetti si assomiglino, ci sono anche differenze cruciali che vale la pena considerare quando le si valuta per determinati scopi aziendali.  

Con edge AI si intende il processo di utilizzo di algoritmi e modelli AI su dispositivi edge o Internet of Things (IoT) come smartphone, termostati e dispositivi di monitoraggio della salute indossabili. L'edge AI prende il nome dall'edge computing, un tipo di elaborazione distribuita che avvicina le applicazioni alle fonti di dati.

La cloud AI, invece, è un tipo di AI che, per funzionare, dipende dal cloud computing, cioè l'accesso su richiesta alle risorse di calcolo virtuali su internet.

Sebbene entrambe supportino l'elaborazione avanzata dei dati e l'analisi, sono diverse nel modo in cui eseguono i modelli AI e dove memorizzano ed elaborano i dati, offrendo loro applicazioni e benefici diversi.

L'edge AI è un tipo di AI che implementa algoritmi di intelligenza artificiale sui dispositivi "perimetrali" di una rete, ovvero vicini al confine con il mondo reale, dove poi perde la connettività. Questi dispositivi, comunemente denominati dispositivi edge o Internet of Things (IoT), includono smartwatch, smartphone, sensori industriali e monitor di stato di salute indossabili.

L'edge AI utilizza determinati tipi di algoritmi per elaborare i dati più vicino alla fonte anziché spostarli prima nel cloud. In questo modo abilita un processo decisionale in tempo reale, una funzionalità importante nei dispositivi che alimenta.

L'edge AI sta diventando popolare anche come metodo per ottimizzare i workflow in settori complessi come la supply chain e la gestione della supply chain, perché permette alle aziende di ridurre il traffico e la latenza attraverso le loro reti.

A differenza di altri tipi di AI, i dispositivi edge AI possono funzionare anche offline, il che li rende ideali per applicazioni che non devono dipendere da una connessione a internet costante per funzionare.

Con cloud AI si intende un tipo di intelligenza artificiale che si basa sull'infrastruttura cloud per l'elaborazione e l'analisi dei dati. Nella cloud AI, i dati vengono raccolti alla fonte e spostati nel cloud tramite una connessione internet, dove possono accedere alle risorse virtuali connesse per il trattamento, l'analisi e il data storage.

Anche se è più vecchia e non è considerata così avanzata come l'edge AI, la cloud AI ha ancora molte applicazioni per le aziende moderne. Aiuta gli sviluppatori a implementare applicazioni AI troppo complesse e ad alta intensità di calcolo per essere distribuite all'edge. Alcuni esempi includono la formazione di modelli di deep learning (DL) e alcuni tipi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per l'analisi delle tendenze e l'analytics predittiva. 

Sia i modelli di edge AI che quelli di cloud AI sono addestrati tramite machine learning, una branca dell'AI che è diventata la spina dorsale della maggior parte dei sistemi di AI moderni.

Tuttavia, sebbene lo scopo dell'edge AI e quello della cloud AI sia elaborare e analizzare i dati per potenti applicazioni di intelligenza artificiale, svolgono queste attività in diversi modi: l'edge AI elabora i dati a livello locale su dispositivi di piccole dimensioni, mentre la cloud AI utilizza tutta la potenza di calcolo del cloud. Diamo uno sguardo più da vicino a ciascuna di esse.

L'edge AI utilizza modelli AI addestrati per identificare gli oggetti utilizzando reti neurali e deep learning. Mentre l'edge AI stessa viene implementata sui dispositivi, i processi di formazione utilizzati per creare i suoi modelli dipendono da un'infrastruttura cloud centralizzata. Per l'elaborazione in tempo reale di grandi volumi di dati, essenziali per scopi di formazione, sono necessari i data center  .

Una volta implementati, i modelli di edge AI "imparano" nel tempo, migliorando gradualmente le proprie capacità finché non riescono a individuare i dati che non sono in grado di elaborare a livello locale, che vengono quindi spostati nel cloud. Attraverso questo metodo di feedback costante, il modello di edge AI iniziale che è stato implementato viene infine sostituito da uno nuovo addestrato nel cloud nel tempo.

A differenza dell'edge AI, la cloud AI si affida alla massiccia potenza di calcolo e alle capacità di storage dell'infrastruttura cloud per la sua funzionalità. In genere, questi servizi cloud sono offerti da grandi fornitori globali come Amazon (AWS), Google e Microsoft.

Questo approccio rende la cloud AI una scelta migliore rispetto all'edge AI per le attività ad alta intensità di calcolo come la big data analytics, il calcolo ad alte prestazioni (HPC) e la formazione di foundation model per applicazioni di AI avanzate come visione artificiale e NLP.

Integrando i sistemi AI nelle piattaforme cloud pubbliche e private, la cloud AI aiuta le organizzazioni a implementare applicazioni di AI avanzate a livello aziendale. Queste applicazioni servono a vari scopi, come l'ottimizzazione dei processi aziendali, la generazione di approfondimenti e l'implementazione di chatbot per il servizio clienti.  

Esistono differenze importanti tra edge AI e cloud AI che le rendono più o meno adatte ai diversi casi d'uso.

Ora che le aziende che si affrettano a creare nuove applicazioni di AI e AI generativa (gen AI), l'interesse per i modelli di cloud AI ed edge AI è alle stelle.

Secondo un recente report, il mercato globale dell'edge AI era valutato a 20,45 miliardi di dollari nel 2023, e dovrebbe raggiungere quasi 270 miliardi di dollari entro il 2032.¹ Praticamente nello stesso periodo, il mercato globale della cloud AI dovrebbe passare da 78 miliardi di dollari a quasi 590 miliardi di dollari.²

Ecco uno sguardo più da vicino ai benefici aziendali di entrambi i tipi di AI e al modo in cui le aziende li utilizzano per raggiungere i propri obiettivi.

• Processo decisionale in tempo reale: sfruttando la potenza del trattamento dei dati in tempo reale al perimetro delle reti, le soluzioni di AI edge consentono ai dispositivi IoT di migliorare i tempi di risposta. Le applicazioni di AI per questa tecnologia sono in aumento vertiginoso, da veicoli a pilotaggio remoto o autonomi, come i droni, a strutture completamente automatizzate che si basano su dispositivi IoT, come sensori e telecamere.
• Privacy dei dati: l'elaborazione dei dati a livello locale anziché nel cloud li protegge dagli attacchi informatici e riduce i rischi di mala gestione. Per questo motivo, l'edge AI sta ricevendo una notevole attenzione da settori soggetti a limitazioni sulla sovranità dei dati, come quello dei servizi finanziari e dell'assistenza sanitaria.
• Risparmi sui costi: l'edge AI è molto meno costosa della cloud AI perché riduce il workload per i computer cloud. Elaborando i dati a livello locale, l'edge AI riduce la quantità di dati che dipendono dalle risorse cloud, riducendo notevolmente i costi operativi dell'implementazione della tecnologia.

• Maggiore scalabilità: la cloud AI è intrinsecamente più scalabile dell'edge AI grazie alla sua dipendenza da risorse di calcolo virtuali che possono essere scalate più facilmente sia verso l'alto che verso il basso per soddisfare le richieste. L'edge AI richiede investimenti in hardware on-premise (ad esempio, dispositivi edge, IoT e sensori) che possono essere distribuiti vicino alle fonti di dati per l'elaborazione locale.
• Prestazioni più elevate: la cloud AI in genere raggiunge livelli di prestazioni più elevati rispetto all'edge AI grazie al suo accesso alle risorse e alla potenza di elaborazione che il cloud può offrire. L'edge AI, invece, è limitata alla potenza di calcolo e alle risorse dei singoli dispositivi edge e IoT.
• Accesso a set di dati su larga scala: grazie al loro accesso alle risorse cloud, i modelli di cloud AI sono preparati per gestire workload AI di dimensioni maggiori rispetto all'edge AI. La formazione intensiva dei modelli di deep learning, ad esempio, richiede set di dati di grandi dimensioni a cui è possibile accedere solo tramite il cloud anziché tramite elaborazione locale.

I casi d'uso dell'edge AI e della cloud AI a livello aziendale sono molto diversi, dati i punti di forza specifici di ciascuno dei modelli. Ecco quelli più popolari per ciascuna tipologia.

• Operazione di veicoli autonomi: i dispositivi edge aiutano i veicoli autonomi come satelliti, droni e auto a guida autonoma a reagire ai cambiamenti in tempo reale nei loro ambienti, come la commutazione dei segnali stradali o degli oggetti sul loro percorso.
• Dispositivi sanitari indossabili: i dispositivi edge AI sono integrati in molti monitor indossabili per aiutare i pazienti e gli operatori sanitari a tenere traccia di informazioni vitali come frequenza cardiaca, pressione sanguigna e livelli di ossigeno.
• Processi di produzione: le aziende stanno distribuendo l'edge AI negli stabilimenti e all'interno di sistemi di produzione complessi per automatizzare i processi, rilevare i cambiamenti nelle prestazioni delle macchine e aumentare l'efficienza.
• Negozi retail: le aziende Business-to-Consumer (B2C) utilizzano l'edge AI per offrire esperienze di cassa intelligenti, tenere traccia dell'inventario e creare raccomandazioni più personalizzate basate su dati in tempo reale elaborati localmente su dispositivi edge.

• Analisi dei big data: l'integrazione dell'IA con i data warehouse e i data lake sul cloud consente alle aziende di scoprire le tendenze dei dati quasi in tempo reale, un processo noto come big data analytics. Per effettuare un'analytics di questo tipo, un team di dipendenti umani impiegherebbe anni.
• NLP su larga scala per l'analisi del sentiment: l'NLP a larga scala si affida alla cloud AI per elaborare il testo e altri dati utilizzati per l'analisi del sentiment, una preziosa applicazione dell'AI che determina se il testo esprime un sentiment positivo o negativo.
• Ottimizzazione dei modelli AI: la cloud AI garantisce che modelli AI più sofisticati abbiano accesso all'enorme potenza di calcolo e alle risorse necessarie per la formazione e lo sviluppo continui, un aspetto fondamentale della tecnologia di AI.
• Chatbot: i chatbot più diffusi, come ChatGPT, Gemini e IBM® watsonx, sfruttano tutti la notevole potenza e le risorse di calcolo della cloud AI per la maggior parte delle loro funzionalità. Questo uso include l'automazione dei workflow, la conversazione naturale con gli utenti e l'analisi di grandi dataset alla ricerca di pattern e insight.