La tecnologia che abilita la potenzialità dell’IoT

È innegabile che oggi il ricorso all’IoT abiliti innumerevoli applicazioni che erano impensabili solo poco tempo fa. Un ruolo basilare nell’ottenere questi risultati lo riveste l’evoluzione tecnologica, soprattutto la disponibilità del 5G e dell’edge computing, ma anche l’integrazione dell’intelligenza artificiale e del machine learning

All’esplosione del ricorso all’Internet of Things ha sicuramente contribuito l’evoluzione tecnologica. In particolare, la disponibilità delle reti 5G e le tecnologie di edge computing hanno consentito connessioni più veloci, sbloccando nuovi casi d’uso in vari settori. Inoltre, l’impiego dell’intelligenza artificiale e del machine learning ha fornito la possibilità di eseguire analisi avanzate e di ottenere capacità predittive.

La potenza del 5G e dell’edge computing

L’emergere delle reti 5G e delle tecnologie di edge computing ha accelerato la connettività IoT, garantendo bassa latenza, connessioni rapide ed elaborazione immediata dei dati. Questi progressi stanno alimentando la crescita e il potenziale delle applicazioni IoT, consentendo collegamenti più veloci e affidabili, una maggiore larghezza di banda, download più rapidi e una minore latenza dei dispositivi. Inoltre, la connettività è più affidabile e la copertura viene estesa anche ad aree che potrebbero non avere un’infrastruttura wireless adeguata. Questa migliore connettività apre la via a nuove possibilità per le applicazioni IoT, dalle infrastrutture delle città intelligenti alle soluzioni sanitarie avanzate fino alle applicazioni nell’ambito dell’agricoltura intelligente. Dal canto suo, l’edge computing consente l’elaborazione dei dati più vicino ai dispositivi IoT, migliorando ulteriormente latenza, sicurezza e scalabilità. Distribuendo le risorse di elaborazione vicino all’utente finale, l’edge computing riduce la distanza che i dati devono percorrere, con tempi di risposta più rapidi e utilizzo ottimizzato della larghezza di banda. Questo approccio decentralizzato migliora anche la sicurezza e la privacy, poiché i dati vengono elaborati e analizzati ai margini della rete, attenuando le minacce e le vulnerabilità.

La tecnologia che abilita la potenzialità dell’IoT, La tecnologia che abilita la potenzialità dell’IoT

L’integrazione di intelligenza artificiale e machine learning

A estrarre utili indicazioni dalla grande quantità di dati che consente di raccogliere l’IoT ci pensano l’intelligenza artificiale (IA) e il machine learning (ML). Sono queste tecnologie che si fanno carico di effettuare analisi sofisticate, che rendono disponibili funzionalità predittive e che permettono di avere processi decisionali intelligenti. Elaborando e analizzando l’enorme mole di informazioni generate dai dispositivi IoT, IA e ML sbloccano nuove intuizioni e opportunità, stimolando l’innovazione e trasformando i modelli di business tradizionali.

Questo abilita molteplici applicazioni, come, per esempio, la manutenzione predittiva, ovvero la possibilità di rilevare segnali anomali dai macchinari e prevenire guasti inattesi. Questo permette di intervenire in momenti in cui il fermo non impatta in modo sostanziale sul flusso di lavoro e anche di avere macchine sempre al massimo dell’efficienza. In modo analogo, ma agendo in tutt’altro ambito, i dati raccolti dai sensori possono consentire di intuire le preferenze di un consumatore in fase di acquisto e quindi suggerirgli i prodotti potenzialmente di maggiore interesse. L’insieme di intelligenza artificiale e machine learning potrebbe poi essere impiegato per avere un’efficace gestione del traffico all’interno di una smart city. In tal senso, con le informazioni ricevute delle telecamere intelligenti i software di video analytics possono rielaborare le immagini e riconoscere situazioni di pericolo, segnalandole. Le applicazioni IoT e di machine learning stanno rivoluzionando diversi settori, dalle auto a guida autonoma agli elettrodomestici intelligenti, fino all’automazione industriale. Sfruttando le tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico, i dispositivi IoT possono imparare dall’ambiente circostante, adattarsi alle preferenze degli utenti e prendere decisioni intelligenti.

La fusione di intelligenza artificiale e machine learning con i sistemi IoT consente alle organizzazioni di prendere decisioni informate, aumentare l’efficienza operativa, migliorare l’esperienza degli utenti, garantire la sicurezza e promuovere la sostenibilità. Questa sinergia è fondamentale per promuovere l’innovazione e massimizzare il potenziale delle applicazioni IoT.

Il futuro dell’IoT

Come denotano le previsioni degli analisti, per l’Internet of Things si prospetta una crescita sostenuta, grazie a un sempre più rapido ed efficace progresso tecnologico. Questo si traduce in un potenziale senza limiti apparenti nel migliorare l’efficienza, la sostenibilità e la qualità della vita. Con l’evoluzione e la maturazione delle tecnologie IoT, emergeranno nuovi casi d’uso e applicazioni che porteranno innovazione e trasformeranno molteplici settori. Questo, negli anni a venire, porterà facilmente l’IoT ad assumere un ruolo cruciale nel plasmare il nostro mondo, abilitando nuove possibilità e ridefinendo il nostro modo di vivere e lavorare.

Standardizzazione e interoperatività ancora difficili

Con la costante espansione dell’IoT (IDC prevede che il numero di dispositivi connessi raggiungerà i 41,6 miliardi entro il 2025), l’interoperabilità è diventata essenziale per il suo sviluppo. Permettere a dispositivi e sistemi diversi di comunicare e lavorare insieme senza ostacoli offre numerosi vantaggi sia per le aziende sia per i consumatori.

Tuttavia, oggi mancano precisi standard per l’IoT e ciò rappresenta una sfida significativa per aziende e organizzazioni perché comporta complessità inutili, costi elevati e rischi per la sicurezza. Un’indagine della Eclipse Foundation ha rilevato che il 40% degli sviluppatori IoT considera la mancanza di standard una sfida importante nello sviluppo di applicazioni IoT. Però rendere sistemi IoT interoperabili non è semplice. Uno dei principali problemi è di natura tecnica. Esistono molteplici dispositivi e sistemi IoT, che spesso per comunicare usano protocolli e standard differenti. Questo causa facilmente incompatibilità e quindi impedisce ai dispositivi stessi di funzionare in modo cooperativo senza mostrare problemi. Un’altra sfida è di tipo commerciale. I produttori spesso impiegano protocolli e standard proprietari, mostrando una limitata disponibilità a collaborare tra loro. Va da sé che ciò rappresenta un ulteriore ostacolo per l’interoperabilità tra dispositivi e sistemi. Anche i diritti di proprietà intellettuale e le questioni di licenza possono limitare l’uso di alcuni protocolli e standard, complicando l’interoperabilità. Per superare queste sfide sono necessarie collaborazione e cooperazione tra le parti interessate, che possono non essere solo aziende e organizzazioni industriali, ma anche governi. Però, superare queste difficoltà è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’IoT e trarne i più ampi benefici. Secondo un rapporto di McKinsey, l’interoperabilità può ridurre i costi di sviluppo e implementazione fino al 30%, generando un valore potenziale globale tra 1.800 e 4.000 miliardi di dollari all’anno entro il 2025.

Va sottolineato che ci sono sviluppi positivi in questo campo, con diverse organizzazioni e consorzi industriali che lavorano per creare standard IoT in modo da facilitare l’interoperabilità. La Open Connectivity Foundation (OCF), per esempio, ha sviluppato uno standard che permette l’interoperabilità tra piattaforme ed ecosistemi diversi. Allo stesso modo, l’Industrial Internet Consortium (IIC) ha creato un’architettura di riferimento per lo sviluppo di sistemi IoT interoperabili.

LEGGI ANCHE: Internet of Things: trasformare i dati in decisioni aziendali

LASCIA UN COMMENTO

Per favore inserisci il tuo commento!
Per favore inserisci il tuo nome qui

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.

LEGGI ANCHE

Gli ultimi articoli