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LEAF Labs · Edge AI

AI che funziona dove i dati vengono generati.

Sviluppiamo modelli AI che vengono eseguiti direttamente su dispositivi, gateway e server locali: vicino a sensori e macchine, su hardware con limiti reali di calcolo, memoria ed energia.

Parliamo di un caso d'uso edge AI
Che cos'è

Inferenza vicino alla fonte.

L'edge AI sposta l'inferenza dei modelli da un data center remoto al dispositivo, o a un nodo locale accanto a esso. I dati vengono elaborati dove sono prodotti e devono viaggiare solo risultati, eventi o sintesi.

A seconda dell'architettura del modello, del carico di lavoro e dell'hardware di destinazione, l'inferenza edge può ridurre in modo sostanziale la latenza di rete e la dipendenza dal cloud. Introduce però vincoli che l'AI in cloud non ha, per questo ogni progetto edge parte dall'hardware, dai dati e dall'ambiente operativo, non dal solo modello.

Perché l'edge

Quando l'elaborazione locale è la scelta progettuale migliore

Elaborazione locale a bassa latenza

Le decisioni vengono prese accanto al sensore o alla macchina, senza un viaggio di andata e ritorno sulla rete. Utile quando una risposta deve seguire un evento in modo rapido e prevedibile.

Privacy grazie all'elaborazione locale

I dati grezzi, come immagini, audio o segnali di processo, possono restare sul dispositivo o in sede. Ne esce solo l'informazione davvero necessaria.

Minore dipendenza dal cloud

Meno dati da trasmettere e archiviare centralmente e meno chiamate a servizi remoti. Il cloud resta disponibile per l'addestramento, la gestione della flotta di dispositivi e le analisi aggregate.

Resilienza e funzionamento offline

I sistemi continuano a funzionare quando la connettività è intermittente o assente: sul campo, negli impianti, nei siti remoti e negli ambienti schermati.

Che cosa costruiamo

Sistemi di edge AI, dal sensore alla decisione

Pipeline di elaborazione dei dati da sensori

Acquisizione, filtraggio, estrazione delle feature e inferenza su dati di vibrazione, acustici, ambientali, elettrici e di immagine. Progettiamo l'intera catena, perché la qualità del modello dipende da come il segnale viene acquisito e preparato.

AI embedded su hardware con risorse limitate

Modelli selezionati e adattati per dispositivi con calcolo, memoria ed energia limitati, con tecniche come quantizzazione, pruning e knowledge distillation, e runtime ottimizzati per il chip di destinazione.

Architetture edge e cloud

Una divisione chiara tra ciò che viene eseguito in locale e ciò che viene eseguito centralmente: flussi di dati, sincronizzazione, aggiornamenti dei modelli, monitoraggio e comportamento di ciascun nodo quando la rete non è disponibile.

Deployment industriale

Integrazione con macchine, controllori e sistemi di impianto esistenti, con attenzione all'ambiente fisico, all'accesso per la manutenzione e alle persone che useranno il sistema ogni giorno.

Come lavora Labs

Prototipare, sviluppare, validare, industrializzare.

01

Valutare i vincoli

Fonti di dati, tempi di risposta richiesti, connettività, budget energetico, ambiente e costo per unità definiscono che cosa deve fare il dispositivo.

02

Prototipare su hardware reale

Costruiamo una prima versione su hardware e dati rappresentativi, così i compromessi tra dimensione del modello, accuratezza e velocità vengono misurati, non ipotizzati.

03

Validare sul campo

Il sistema viene testato nelle sue condizioni operative, dove rumore, temperatura, interferenze e uso reale spesso differiscono da quelli del laboratorio.

04

Industrializzare

Meccanismi di aggiornamento, monitoraggio, documentazione e passaggio di consegne trasformano un prototipo funzionante in un sistema che può essere distribuito e mantenuto.

Hardware di destinazione

Scelto in base al carico di lavoro, non il contrario

Lavoriamo sull'intera gamma di hardware edge, per esempio:

  • Moduli con accelerazione GPU come NVIDIA Jetson, per la visione e i modelli più pesanti
  • Acceleratori di inferenza dedicati come Google Coral, o Raspberry Pi 5 con acceleratore Hailo (usato da LEAF per l'inferenza su camere e video)
  • PC industriali e gateway vicini a macchine e linee
  • Microcontrollori, per modelli molto piccoli su nodi sensore a basso consumo

Le prestazioni effettive dipendono dal modello, dal runtime e dal carico di lavoro. Le misuriamo sul tuo hardware di destinazione invece di citare valori generici.

Limiti espliciti

Quando l'edge non è la risposta giusta

  • I modelli molto grandi potrebbero non essere compatibili con la memoria, l'energia o il costo del dispositivo di destinazione.
  • Le tecniche di compressione possono ridurre l'accuratezza, e la perdita va misurata caso per caso.
  • Una flotta distribuita di dispositivi è più difficile da aggiornare e monitorare rispetto a un servizio centrale.
  • Quando la connettività è affidabile e la latenza non è critica, l'inferenza in cloud può essere più semplice.

Quando un'architettura centralizzata o ibrida è più adatta al problema, lo diciamo durante la valutazione.

Dai nostri Labs

Argo: edge AI applicata all'acquisizione da sensori.

Argo è il sistema wireless di acquisizione dati da sensori sviluppato in LEAF Labs. Combina l'acquisizione sincronizzata su nodi distribuiti con l'inferenza di machine learning locale, ed è il contesto in cui buona parte del nostro lavoro sull'edge AI viene testata in condizioni reali.

Esplora Argo Scopri LEAF Labs
FAQ

Domande e risposte

Domande frequenti sull'edge AI.

Chiedici quello che vuoi

Edge AI significa eseguire modelli AI direttamente su dispositivi, gateway o server locali, vicino al punto in cui i dati vengono generati, invece di inviare ogni input a un servizio cloud remoto per l'elaborazione. In LEAF è una competenza Labs: progettiamo, sviluppiamo e validiamo sistemi di edge AI sull'hardware su cui verranno eseguiti.

L'AI in cloud centralizza la potenza di calcolo e scala facilmente, ma ogni richiesta viaggia su una rete. L'inferenza edge esegue il modello in locale. A seconda dell'architettura del modello, del carico di lavoro e dell'hardware di destinazione, questo può ridurre in modo sostanziale la latenza di rete e la dipendenza dal cloud. Il compromesso sono le risorse limitate di calcolo, memoria ed energia del dispositivo, ed è per questo che molti sistemi reali combinano l'inferenza locale con servizi cloud per l'addestramento, la gestione della flotta di dispositivi e le analisi aggregate.

Le piattaforme tipiche includono moduli con accelerazione GPU come NVIDIA Jetson, acceleratori di inferenza dedicati come Google Coral o un Raspberry Pi 5 con acceleratore Hailo (che LEAF usa per l'inferenza su camere e video), PC industriali e gateway, e microcontrollori per modelli molto piccoli. La scelta giusta dipende dal modello, dal budget energetico, dall'ambiente operativo, dai volumi previsti e dal costo per unità.

Le tecniche comuni sono la quantizzazione (uso di numeri a precisione ridotta per pesi e attivazioni), il pruning, la knowledge distillation in modelli più piccoli, la scelta di architetture progettate per l'efficienza e la compilazione del modello con un runtime ottimizzato per l'hardware di destinazione. Ogni tecnica scambia dimensioni o precisione con accuratezza, per questo misuriamo l'effetto sui tuoi dati e sul dispositivo di destinazione prima del deployment.

Aiuta. Quando i dati grezzi vengono elaborati vicino alla fonte, non devono uscire dal dispositivo o dal sito, e questo riduce l'esposizione. Da solo non è una garanzia: la sicurezza del dispositivo, il controllo degli accessi, i meccanismi di aggiornamento e i dati che vengono comunque trasmessi vanno progettati in modo consapevole. Per un'infrastruttura AI privata che vada oltre i singoli dispositivi, si veda la nostra competenza AI confidenziale.

Sì: quando il modello e le sue dipendenze sono eseguiti in locale, l'inferenza può continuare senza connettività di rete. La progettazione deve anche definire che cosa succede a risultati, log e aggiornamenti in sospeso mentre il dispositivo è offline, e come si risincronizza quando la connessione torna disponibile.

I modelli distribuiti hanno bisogno di un percorso di aggiornamento controllato: versionamento, aggiornamenti firmati, rilascio graduale e possibilità di rollback. Serve un monitoraggio per rilevare quando i dati reali si discostano dai dati di addestramento. Progettiamo questo percorso come parte del sistema, perché l'approccio giusto dipende dalla connettività, dalle dimensioni della flotta e da quanto sono accessibili i dispositivi.

Argo è il sistema wireless di acquisizione dati da sensori sviluppato in LEAF Labs. Combina acquisizione sincronizzata e inferenza di machine learning locale sui nodi, ed è un esempio concreto di come applichiamo l'edge AI ai dati da sensori sul campo.

Di solito con una valutazione tecnica del caso d'uso: fonti di dati, requisiti di latenza e connettività, vincoli hardware e ambiente di deployment. Labs può poi costruire un prototipo su hardware rappresentativo e validarlo prima dell'industrializzazione. Se il caso d'uso non è ancora definito, LEAF Advisory può aiutare prima a individuarlo e a stabilirne la priorità.

Hai dati che andrebbero elaborati dove vengono generati?

Raccontaci i tuoi sensori, dispositivi e vincoli. Ti diremo se l'edge AI è adatta e come potrebbe essere un primo prototipo.

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