Obiettivo primario? Sviluppare uno strumento in grado di riprodurre e imitare il funzionamento del cervello e del corpo umano.

Gli studiosi ed i ricercatori che erano al convegno presentarono il Logic Theorist, un primo software sviluppato per imitare la capacità innata di problem solving degli esseri umani.

L’Intelligenza Artificiale che conosciamo oggi a distanza di più di mezzo secolo è un insieme complesso di diverse tecnologie, dal natural language processing al machine learning, strumenti utili soprattutto per l’interazione con l’essere umano.

Un’innovazione del genere, come era ovvio, correva il rischio di essere risucchiata dentro un vortice di bizzarre teorie, di speculazioni etiche o controverse ideologie, ma ciò che conta maggiormente è ciò che è stato sinora prodotto e che tuttora funziona: ricordate, ad esempio, il caso del campione mondiale di scacchi Garri Kasparov battuto il 10 febbraio 1996 dal supercomputer Deep Blue? Se non si trattava già allora di AI, quale oscura e segreta tecnologia c’era dietro?

I numeri del 2020 sull’ AI

Lo scorso 2020 il mercato dell’AI registrava una sensibile crescita (+15%) di cui una grossa fetta (il 77%) commissionata da imprese italiane.

Una spesa del genere è stata guidata in primo luogo dallo sviluppo di software industrializzati e Taylor-made, mentre un discreto margine è stato ritagliato anche per certi servizi di System Integration o determinati servizi di consulenza. Andando più a fondo nella nostra analisi, si rintraccia anche un’alta percentuale di investimenti dedicati a sistemi di Intelligent Data Processing, senza contare tutte le iniziative (sempre più affidabili soprattutto in termini di risorse) come sviluppo e lancio di Virtual Assistant o Chatbot.

Sinora abbiamo affrontato l’argomento basandoci su aspetti che attengono esclusivamente al campo della logica delle reti neurali, che si riferiscono alla rappresentazione del sapere e alla simulazione vera e propria delle attività celebrali. Ma se passassimo, invece, alle metodologie con cui, spesso inconsapevolmente, siamo soliti risolvere i nostri problemi dobbiamo considerare la combinazione di due nuovi elementi: intuizione e ragionamento.

L’Intuizione Artificiale

Se c’è una soglia, una fine all’espansione e alla crescita di una realtà come l’Intelligenza Artificiale essa è senz’altro l’Intuizione Artificiale. Si, ma di cosa si tratta nello specifico?

Banalmente sembrerebbe un upgrade dell’IA in quanto anche gli algoritmi, grazie all’applicazione dell’Intuizione Artificiale, mentre “lavoreranno” per prepararsi autonomamente con dei dataset, avranno quella capacità tutta “sensibile”, tipica e innata dell’essere umano, di riconoscere e intercettare eventuali errori, senza bisogno di comandi o richieste esterne.

Tutto ciò è possibile con l’aiuto di sviluppo di modelli qualitativi che forniscano alle macchine delle guide per il riconoscimento degli identificatori “anormali”.  Inoltre, tutti gli elementi che non trovano spazio correttamente nell’infrastruttura vengono etichettati come sospetti.

Un’innovazione del genere è quello che manca e che si attende tanto all’interno di numerosi settori produttivi. Ad esempio, un supporto come quello della Intuizione Artificiale gioverebbe tanto al mondo finanziario, la prima industry interessata al rivelamento di dati e al riconoscimento di reati di varia natura, dalla semplice criminalità informatica, all’hacking, passando per il riciclaggio di denaro, la frode finanziaria e la pirateria digitale.

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Perfino l’universo Tech è stato coinvolto dal trend della sostenibilità e manifesta ambizioni green, impegnandosi per un’innovazione sostenibile.

Ma come la ricerca di sostenibilità si può conciliare con la necessità di imprese e industrie di rendere, tramite l’impiego della tecnologia, processi operativi più veloci e servizi più efficienti?

La tecnologia può essere planet-friendly, scopriamo insieme in che modo.

Data Center Hyperscale ed elaborazione dei data

Conseguenza diretta della crescente adozione di tecnologie digitali nelle imprese e nella vita professionale e privata è la produzione di una massiva quantità di dati che devono essere elaborati e gestiti in modo che risultino sempre disponibili per trarne insight e informazioni utili per abilitare nuovi servizi e a generare nuovo valore.

La gestione di questi dati si basa su una complessa infrastruttura di reti e cloud connessi a un Data Center (in particolare a quelli di più grandi capacità, gli Hyperscale Data Center), il cui funzionamento prevede l’impiego di massicce quantità di elettricità e di enormi computer, più un complesso sistema di raffreddamento per impedire che questi si surriscaldino.

Si stima che l’industria IT rappresenti da sola il 3% delle emissioni mondiali di CO2, alla pari con l’industria aeronautica. In più, l’assemblaggio di dispositivi tecnologici depaupera le risorse ambientali e crea problemi di smaltimento.

Eppure si aprono nuovi scenari di collaborazione tra innovazione tecnologica e sostenibilità, sempre più collegate virtuosamente. Le moderne tecnologie sono in grado oggi di misurare in modo sempre più dettagliato l’impatto ambientale delle nostre azioni. Nel settore agroalimentare, ad esempio, centinaia di start up sono impegnate nella ricerca di soluzioni anti-wasting basate sul monitoraggio dei consumi e sul riuso, promuovendo una sostenibilità ambientale e sociale.

Nell’ambito IT una buona pratica, che però sta prendendo timidamente campo soltanto nelle grandi corporation dei Paesi Occidentali, è quella di alimentare i propri Data Center esclusivamente con energia elettrica proveniente da fonti rinnovabili.

Altro goal importante riguarda l’Edge Computing, l’architettura informatica alternativa al Data Center Hyperscale, perché meno onerosa in termini di dispendio energetico.

L’Edge Computing è l’alternativa sostenibile

L’Edge Computing è l’architettura IT con sistema decentralizzato di elaborazione dei dati. Questi ultimi, anziché essere trasportati per migliaia di chilometri fino ai Data Center centrali, vengono analizzati a livello locale, ai margini della rete, limitando enormemente la quantità di bytes/informazioni da trasferire al cloud. Ciò riduce drasticamente i tempi di latenza e di attesa, abilitando la fruizione di dati in tempo reale anche da più dispositivi connessi.

Nel pieno della rivoluzione dell’Internet of Things (IoT), ossia della connessione alla rete di qualsiasi tipo di apparecchio e dispositivo in ambito domestico e industriale, l’Edge Computing dota ogni dispositivo di un’adeguata capacità computazionale per un’elaborazione dei dati a livello locale.

La potenza di calcolo viene così distribuita in più punti, limitando enormemente il traffico di rete e il lavoro dei Data Center, e quindi l’energia richiesta dagli stessi, abbattendo il fabbisogno legato al raffreddamento dalle apparecchiature hardware e il dispendio energetico richiesto dal trasporto dei dati.

Inoltre mentre i Data Center cloud rimangono sempre attivi anche se inutilizzati, i micro-Data Center Edge, invece, possono essere progettati come risorse “dormienti” nei momenti off. Questo non significa che l’era del cloud stia per concludersi, ma solo che, spostando parte della capacità di calcolo sull’Edge, si può puntare su un sistema ibrido in cui il cloud si attiva solo per le elaborazioni di dati importanti in ottica lungo termine.

Snam: da azienda energetica a Edge data company

Le potenzialità del cloud ibrido Edge in termini di efficienza a ridotto impatto ambientale è stata già colta da Snam, una delle più grandi società di infrastrutture energetiche del mondo, la prima azienda in Europa per estensione della rete di trasporto del metano. A Snam dobbiamo la metanizzazione della Penisola, o ancora il Transmed, il gasdotto che attraversa il Mediterraneo anche a seicento metri di profondità.

La tecnologia informatica è essenziale nel campo in cui Snam opera. Il monitoraggio dei consumi, le valutazioni sulla richiesta di gas e la necessità di dirigerlo verso questa o quella parte della rete, nonché tutte le attività di efficientamento, non possono prescindere dall’analisi dei dati.

Soprattutto se consideriamo che il principale obiettivo di Snam è quello di diventare una società zero net carbon entro il 2040, investendo cioè su una miscela di metano e idrogeno, l’azienda ha bisogno di implementare nuovi device per raccogliere dati in grado di predire, grazie ad algoritmi sofisticati, l’esatta taratura dell’attività delle turbine che comprimono la miscela di gas su cui punta per la transazione energetica.

Il piano è quello di usare un Cloud ibrido, che l’azienda ha sviluppato con Microsoft, e di posizionare nei punti nodali della rete 600 dispositivi Edge, destinati ad elaborare circa il 30% dei dati raccolti proprio lì dove sono stati generati. I device di IoT ed Edge servono soprattutto per monitorare consumi, emissioni, pressione e portata dei gas. Le informazioni più “pregiate” e meno time-sensitive, saranno invece convogliate verso il cloud, preservato così dal sovraccarico.

L’esempio di Snam dimostra che sostenibilità e digitalizzazione non sono in antitesi, anzi la seconda può favorire e incentivare la prima.

Un mondo più sostenibile è possibile, anche grazie alla tecnologia e all’innovazione. Se hai bisogno di sapere di più su come la tecnologia può aiutare il tuo business verso una transazione sostenibile contattaci qui.

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