Nell’industria ormai l’IA e le tecnologie di apprendimento automatico sono state ampiamente adottate come metodo di ottimizzazione dei processi. In questo articolo esaminiamo il futuro dell’IA e dell’Intelligenza Artificiale Distribuita (DAI) nel campo della lavorazione dei metalli.
Cos’è l’IA distribuita? La DAI, o intelligenza artificiale distribuita, descrive un approccio all’implementazione dell’IA in una serie di nodi interdipendenti l’uno dall’altro. Un nodo è il luogo in cui avviene l’elaborazione, un’idea ispirata ai neuroni nel cervello umano. Come nel caso dell’IA tradizionale, i nodi distribuiti e la DAI sfruttano algoritmi di apprendimento automatico e altre tecnologie per prendere decisioni automatizzate.
Tuttavia, a differenza dell’IA tradizionale (o centralizzata), la natura distribuita della DAI può consentire ai nodi, talvolta denominati agenti, di lavorare in maniera collaborativa, coordinando le conoscenze e competenze di più nodi intelligenti per raggiungere un unico obiettivo. Oppure, in caso di bisogno, di lavorare in maniera indipendente verso obiettivi individuali. Il passaggio a questo modello si definisce spesso come fusione dell’IA.
Perché la fusione dell’IA è essenziale
L’IA viene tuttora considerata una nuova tecnologia. Eppure, le sue attuali applicazioni stanno già diventando obsolete. L’IA centralizzata, che trasferisce i dati in una fonte centrale, è la tipologia adottata più comunemente nei contesti industriali, ma è alquanto limitata.
La più grande barriera che caratterizza l’IA centralizzata è la necessità di affidarsi a data center e architetture centrali. Per elaborare i dati in maniera efficiente, l’IA centralizzata deve raccoglierli a livello del nodo e trasferirli da un’altra parte perché siano elaborati e analizzati. Nei contesti industriali con decine di macchinari complessi, la quantità di dati generati può essere colossale.
Passando a un modello distribuito la sfida si inverte, con gli algoritmi che vengono portati ai dati anziché il contrario.
Nei metodi decentralizzati sono gli algoritmi a spostarsi verso i dati, indipendentemente dal fatto che questi vengano raccolti al margine o nella piattaforma. I vantaggi includono un minor bisogno di connettività a banda larga, poiché i dati non devono viaggiare dalla macchina al data center per poi essere ritrasferiti.
La DAI in termini pratici
Nei contesti industriali, la DAI permette di raccogliere automaticamente ampi volumi di informazioni su ciascun processo — ma il suo vantaggio più importante è la capacità di eseguire azioni automatizzate. A seconda del nodo in cui si trova la DAI, tali azioni si basano sugli obiettivi individuali del processo, ad es. ridurre gli sprechi o il consumo di energia, oppure contribuire all’obiettivo principale dello stabilimento. La DAI funziona in collaborazione con la tanto discussa elaborazione al margine. Per elaborazione al margine si intende l’acquisizione, l’elaborazione e l’analisi dei dati che avvengono in tempo reale su un dispositivo al margine del processo.
Come la DAI, l’elaborazione al margine funziona in maniera decentralizzata, consentendo l’ottimizzazione a livello della macchina anziché richiedere il trasferimento in un archivio centralizzato. Mentre l’elaborazione al margine elabora i dati, la DAI agisce in base a essi.
Agenti con capacità di apprendimento
Nell’ambito di un sistema di Intelligenza Artificiale Distribuita i vari nodi funzionano in maniera indipendente, spesso distribuiti in vari punti dello stabilimento. Nella lavorazione dei metalli, tali nodi potrebbero trovarsi in corrispondenza dell’utensile o di un’applicazione di tornitura, ad esempio.
Poiché i dati vengono generati e raccolti al margine del processo, possono fornire dettagli complessi che sfuggirebbero all’elaborazione centralizzata. Nel caso di un nodo in corrispondenza dell’utensile, l’elaborazione e l’analisi al margine consentirebbero l’acquisizione di dati nel processo stesso, mentre il taglio è in corso. Questi potrebbero includere temperatura della macchina, precisione del taglio, flessione dell’utensile e molto altro.
L’elaborazione al margine del processo permette di ottenere informazioni più rapidamente di quanto sarebbe possibile se i dati venissero inviati a un archivio centralizzato. Inoltre, può ridurre i costi associati alla larghezza di banda, poiché soltanto i dati più importanti vengono inviati al cloud. Nella lavorazione dei metalli, l’analisi al margine può segnalare che il prossimo taglio sarà impreciso. In combinazione con l’IA, il sistema può quindi eseguire automaticamente un arresto. In gergo, questo tipo di nodo si definirebbe un agente reattivo — ossia che reagisce ai dati che lo circondano. L’elaborazione parallela dei vari nodi in un sistema DAI consente di condividere tali informazioni con gli altri nodi presenti in una struttura.
La natura reattiva, deliberativa o ibrida dei nodi determinerà la loro capacità di sfruttare tali informazioni. Gli agenti deliberativi hanno la capacità di raccogliere dati dal mondo esterno ed eseguire azioni per raggiungere obiettivi, mentre quelli ibridi possiedono entrambe le abilità. In un mondo ideale, la maggior parte dei nodi sarebbe ibrida.
Perché scegliere un sistema distribuito?
In ambito industriale, i vantaggi della DAI risultano ovvi. Il suo scopo è risolvere i problemi di ragionamento, pianificazione e percezione dell’IA tradizionale, soprattutto nella gestione di gruppi di dati molto estesi.
Gli ambienti industriali includono spesso un gran numero di processi, che influiscono su produttività, qualità e risultati generali della struttura. Analizzando tali processi e ottimizzandoli in maniera automatica, l’elaborazione al margine e l’IA rendono tutto molto più facile.
Nonostante la rappresentazione poco lusinghiera nella cultura pop, l’IA industriale è ben lontana dai malvagi robot spesso visti in televisione. Semmai, la DAI è l’opposto: consente di lavorare in team in totale armonia, ma con una potenza di elaborazione molto superiore ai suoi predecessori umani.
