Dispositivi embedded edge

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Dispositivi embedded edge

Si riferisce a dispositivi integrati che eseguono elaborazioni dati avanzate direttamente alla "periferia" della rete, cioè vicino alla fonte dei dati stessi.

Una tecnologia embedded edge si riferisce a dispositivi integrati che eseguono elaborazioni dati avanzate direttamente alla "periferia" della rete, cioè vicino alla fonte dei dati stessi. Questo approccio è particolarmente utile in scenari di Internet of Things (IoT) e altre applicazioni dove è necessaria una bassa latenza e una risposta rapida ai dati raccolti.

I dispositivi Edge elaborano i dati direttamente sul dispositivo stesso, riducendo la necessità di inviare tutti i dati grezzi ai data center o al cloud per l'elaborazione. Questo porta a una minore latenza e a risposte più rapide.

Essendo progettati per operare in ambienti remoti o con risorse limitate, questi dispositivi sono ottimizzati per consumare poca energia, spesso utilizzando microcontrollori e processori a basso consumo.

 Elaborando i dati localmente, si riduce la quantità di dati che deve essere trasmessa su reti pubbliche, diminuendo il rischio di intercettazioni e aumentando la sicurezza dei dati.

La dipendenza da connessioni di rete continue viene ridotta, rendendo i sistemi più resilienti a interruzioni di rete o latenza eccessiva.

L'architettura edge consente di aggiungere nuovi dispositivi senza la necessità di espandere significativamente l'infrastruttura centrale, rendendo il sistema complessivo più scalabile.

Applicazioni comuni:

  • Automazione Industriale: Sistemi di controllo e monitoraggio di macchinari e processi industriali che richiedono tempi di risposta rapidi.
  • Smart Cities: Gestione dell'illuminazione stradale, monitoraggio del traffico e gestione dei rifiuti, dove le decisioni devono essere prese in tempo reale.
  • Veicoli Autonomi: Elaborazione di grandi quantità di dati dai sensori per la navigazione e la prevenzione degli incidenti.
  • Healthcare: Monitoraggio dei pazienti in tempo reale e diagnosi assistita da IA.

Esempi di tecnologie e dispositivi:

  • NVIDIA Jetson: Serie di moduli e kit di sviluppo progettati per l'AI at the edge.
  • Google Coral: Dispositivi e moduli progettati per accelerare i modelli di machine learning a livello edge.
  • Raspberry Pi: Utilizzato in vari progetti embedded per applicazioni edge computing grazie alla sua versatilità e alla comunità di supporto.
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