IoT e Big Data per interazioni 4.0

Si potrebbe parlare di IoT sempre, in ogni occasione. Con gli strumenti giusti quasi ogni cosa che ci circonda può essere connessa e interagire sulla rete. Si potrebbe farlo sempre ma prima è necessario capire quando. Bisogna stabilire quando, in uno scenario realistico, IoT e BigData diventano un’opportunità per nuove forme d’interazione tra l’uomo, la rete e il mondo che lo circonda diventando di conseguenza un business strategico.

Sono certo che per muoversi in questa direzione, verso relazioni e industrie 4.0, solo l’hardware non è sufficiente, per quanto avanzato e miniaturizzato possa essere. La cosa che può fare la differenza è una meta precisa verso la quale muoversi, una congiunzione di hardware, software e idee che renda davvero “smart” i device IoT. L’obiettivo potrebbe essere l’uso dei dispositivi connessi come rete di sensori avanzati e la tecnologia per portare avanti questa vision riguarda Big Data, Machine Learning e altre forme di AI.

IoT e BigData

Dove c’è connessione ci sono dati, ed è in questo settore dove i dispositivi Iot possono davvero fare la differenza trasformandosi in sensori in grado di comunicare qualcosa di utile alle persone, in grado di descrivere, valutare, misurare e ispezionare il mondo che li circonda raccogliendo dati grezzi e trasformandoli in informazioni.

Il peso dell’Internet of Things nel business e nell’industria 4.0 non sta negli oggetti in se ma nei dati che riescono a raccogliere e in misura ancora maggiore nelle tecnologie in grado di estrarre informazioni strategiche da questa miniera.

Bisogna comunque discriminare tra dato utile e dato superfluo perché la quantità non è in se sufficiente a garantire che ci saranno informazioni da estrarre. I dati raccolti devono essere coerenti con il contesto e possibilmente confrontabili e valutabili con informazioni già note provenienti altre fonti.

Per capire questa discriminazione possiamo portare ad esempio un rilevatore di temperatura che effettua migliaia di misurazioni al giorno. Un dispositivo di questo tipo risulterebbe inutile se pensato in un contesto domestico, molti dati a disposizione ma nessuna informazione chiave da estrarre. Al contrario, lo stesso device che raccoglie lo stesso dato in un contesto industriale, magari lungo più punti di una linea di produzione, e lo compara con valutazioni e misurazioni relative al prodotto finito che esce dalla linea può diventare una fonte di informazioni indispensabile.

 

IoT e AI

Estrarre pattern e informazioni rilevanti da grandi quantità di dati è la specialità degli algoritmi di Machine Learning. Con l’hardware di ultima generazione e i servizi cloud l’analisi può essere effettuata in real time e questo rende l’informazione estratta ancora più utile.

La via più semplice per l’analisi in tempo reale è il cloud, con questa opzione l’apprendimento automatico diventa “pronto all’uso” demandando a terzi la fase di ricerca, sviluppo e training dei sistemi. Per chi cerca l’agilità l’AaaS (Analytics as a Service) è la soluzione, economica e scalabile.

La via più complessa della progettazione in-house è necessaria in caso di soluzioni particolarmente verticalizzate. In questo caso lo sviluppo diventa più articolato ma non insostenibile per una startup. L’apprendimento automatico ha raggiunto una maturità adeguata e le decine di framework disponibili rendono le cose

 

Il futuro dell’Internet of things? Il successo sarà di chi riuscirà a utilizzare IoT e BigData per creare nuove reti in grado di generare nuove interfacce di comunicazione tra l’uomo e la macchina e tra l’uomo e il mondo che lo circonda.