IoT, l’evoluzione del mercato in Italia tra AI e nuove normative

L’AIoT (Artificial Intelligence of Things) è la combinazione di tecnologie di intelligenza artificiale con l’infrastruttura dell’Internet of Things per ottenere operazioni IoT più efficienti, migliorare le interazioni uomo-macchina e potenziare la gestione e l’analisi dei dati. Questa integrazione permette di sfruttare gli algoritmi di machine learning dell’AI per migliorare i processi decisionali, mentre l’Internet of Things contribuisce con connettività, sensoristica e capacità di scambiare dati.

I benefici dell’AIoT sono molteplici: l’unione tra AI e IoT non rappresenta un semplice aggiornamento incrementale, ma detiene la chiave per sbloccare maggiori efficienze operative, migliorare l’esperienza del cliente e ottenere maggiori guadagni di produttività in diversi settori. L’AIoT consente di sviluppare nuovi prodotti più rapidamente e di ottimizzarli durante il loro ciclo di vita, ad esempio tramite aggiornamenti over-the-air o aggiungendo funzioni supplementari. Inoltre, permette una raccolta e analisi dati più efficiente, trasformando le informazioni in valore strategico per il business.

L’AIoT funziona attraverso un’integrazione sinergica tra IoT e AI. L’Internet of Things funge da sistema nervoso centrale, responsabile della raccolta dei dati e della trasmissione di queste informazioni attraverso la sua rete, mentre l’Intelligenza Artificiale agisce come il cervello che prende queste informazioni, le analizza e decide come rispondere. Il processo inizia con i dispositivi IoT che raccolgono dati, questi vengono poi archiviati in modo strutturato per essere elaborati ed analizzati mediante algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, ampliando così le potenziali applicazioni dell’AIoT.

L’AIoT trova applicazione in numerosi settori. Nel campo della smart mobility, sistemi come l’AIoT Traffic Enforcement rilevano il comportamento di parcheggio dei conducenti grazie ai modelli di Visual Analytics, mentre per la mobilità elettrica esistono soluzioni come l’AIoT Smart Charging Station. L’AIoT può diventare un fattore abilitante per le Smart City ai fini del miglioramento dell’efficienza energetica, della riduzione dell’inquinamento e dell’ottimizzazione del traffico. Nel settore industriale, viene impiegato per la sicurezza nella smart factory e per la manutenzione predittiva di asset industriali e infrastrutture.

Uno degli esempi più ricorrenti in cui l’impiego dell’AIoT appare assai promettente è quello che si riferisce alla predictive maintenance, cioè alla manutenzione predittiva. Soprattutto nei contesti di Industry 4.0, l’IoT consente di accedere al monitoraggio in tempo reale di vari asset e impianti. L’AI associata all’IoT non solo innesca automaticamente le azioni appropriate da intraprendere per prevenire malfunzionamenti, ma garantisce che le ispezioni manuali vengano effettuate solo quando necessario. Questo approccio consente di identificare precocemente anomalie e anticipare i guasti alle attrezzature prima che causino fermi macchina, con un’indubbia riduzione in termini di spese per attrezzature e personale.

Diverse aziende stanno implementando soluzioni AIoT. Tra queste spicca il gruppo Bosch, il quale annuncia che entro il 2025 tutti i suoi prodotti incorporeranno l’intelligenza artificiale o saranno sviluppati impiegando l’AI. Un’altra azienda ad aver sviluppato soluzioni simili è Innodisk, fornitore di memorie flash, moduli DRAM e periferiche embedded per applicazioni industriali e commerciali. Il Gruppo Franchetti, specializzato nel campo della gestione, diagnostica e manutenzione di infrastrutture, ha sviluppato software proprietari che sfruttano le potenzialità congiunte di AI e IoT per stimare il ciclo di vita dell’infrastruttura e programmare al meglio gli interventi manutentivi.

Nel ciclo di vita di un dispositivo AIoT si possono identificare 4 fasi principali. Nella prima fase, i dati forniti dai dispositivi connessi vengono utilizzati durante la ricerca e lo sviluppo per migliorare le applicazioni e rivedere o integrare le funzioni. Nella seconda fase, i prodotti connessi generano dati quando sono utilizzati dai clienti, contribuendo ad arricchirne le potenzialità. Nella terza fase, i dati raccolti durante l’utilizzo vengono archiviati in modo strutturato per essere elaborati ed analizzati in qualsiasi momento. Infine, mediante gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning si ampliano le potenziali applicazioni dell’AIoT.

Il mercato dell’AIoT sta crescendo rapidamente. Per quanto riguarda il mercato IoT, Statista prevede che nel 2024 toccherà a livello globale la cifra di 1.387 miliardi di dollari. Sul versante dell’Intelligenza Artificiale, l’AI Outlook 2024 realizzato dagli analisti di Moody’s sostiene che la spesa totale per i sistemi AI crescerà dai 76 miliardi di dollari del 2023 a 521 miliardi nel 2027. In Italia, secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato dell’AI nel 2023 ha segnato un +52%, raggiungendo un valore pari a 760 milioni di euro, con una quota significativa (29%) legata a soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati.

L’AIoT può diventare un fattore abilitante per le Smart City ai fini del miglioramento dell’efficienza energetica, della riduzione dell’inquinamento e dell’ottimizzazione del traffico. L’aumento esponenziale del numero di sensori e della mole dei dati generati nelle aree urbane rende infatti essenziale un’elaborazione affidata a sistemi di Intelligenza Artificiale. Sistemi come l’AIoT Traffic Enforcement rilevano il comportamento di parcheggio dei conducenti grazie ai modelli di Visual Analytics che servono a evitare le violazioni del traffico, contribuendo così a una gestione più intelligente della mobilità urbana.

La protezione dei dati in un sistema AIoT è fondamentale. Per evitare che gli utenti perdano il controllo su ciò che li riguarda, vanno adottate tecniche di protezione e di digital identity che garantiscano titolarità e sovranità sui propri dati. Questo è particolarmente importante considerando che i dispositivi connessi raccolgono continuamente informazioni che vengono poi archiviate ed elaborate. La sicurezza dei dati deve essere garantita attraverso l’implementazione di protocolli di crittografia, autenticazione robusta e controlli di accesso, assicurando che solo le persone autorizzate possano accedere alle informazioni sensibili raccolte dai dispositivi AIoT.