Qualsiasi sia il tema trattato, oggi non manca mai un aggancio all’intelligenza artificiale. Del resto, la crescita della produzione dipende dalla continua ricerca di nuovi modi per aumentare le performance, ridurre i rischi e migliorare l’efficienza. Le macchine e i sistemi AI-based si propongono perfettamente per questi obiettivi. Ma l’AI richiede un apprendimento automatico, che a sua volta richiede analisi. Quest'ultima necessita di dati, o meglio di una Data/Information Architecture, il che suggerisce che senza un’architettura che consenta il flusso dati non esisterebbero soluzioni AI.
Le fonti di questi dati sono molteplici, e particolare importanza viene data a quelli generati realtime dai processi, il che porta direttamente all’IoT. Si afferma poi che il vero valore dell’IoT risiede nei dati e, più specificamente, nell’analizzare i dati giusti al momento giusto, tal per cui si deve tener conto di molteplici fattori complessi che influenzano quali dati sono raccolti, come vengono trasmessi, quando e dove sono analizzati e dove e in che quantità sono archiviati. Come elementi base di un sistema IoT vi sono:
- la rete che consente lo spostamento dei dati;
- il software, che definisce le modalità di interazione;
- i dispositivi, che raccolgono, condividono e talvolta anche elaborano i dati.
Concentrandosi sulla rete, assume importanza la sua architettura, cioè il modo in cui i servizi e gli oggetti sono integrati per soddisfare le esigenze di connettività dei dispositivi e delle applicazioni. In altri termini, un’architettura di rete si riferisce al suo layout strutturale e logico, e descrive come sono collegati i dispositivi e le regole che governano il trasferimento dei dati tra loro. Esistono molti modi per affrontare la progettazione di un’architettura di rete, che dipendono dallo scopo e dalle dimensioni della rete stessa, soprattutto per un’ambientazione IoT.
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