Edge AI: Deploying Machine Learning Models on IoT Devices in Italy

Perché l’Edge AI è cruciale

L’Edge AI porta l’elaborazione dei dati direttamente sul dispositivo, riducendo la dipendenza dalla rete cloud. Questo approccio è fondamentale in ambiti come la manutenzione predittiva, la sicurezza e il monitoraggio ambientale, dove la latenza deve essere inferiore a pochi millisecondi.

Ottimizzazione del modello per dispositivi limitati

• Quantizzazione: riduce i bit per parametro (es. FP32 → INT8) senza perdita significativa di accuratezza.
• Pruning: elimina neuroni o connessioni inutili, diminuendo il numero di operazioni.
• Knowledge Distillation: trasmette la conoscenza di un modello grande a uno più piccolo e leggero.

Framework e strumenti per l’Edge deployment

I principali ecosistemi includono:

• TFLite for Microcontrollers: supporta modelli TensorFlow Lite su MCU con RAM limitata.
• ONNX Runtime Mobile: permette di eseguire modelli ONNX su Android e iOS con ottimizzazioni native.
• Caffe2Go: offre un runtime leggero per dispositivi embedded con API C++.