La convergenza tra AI e fibra otticaFibra ottica È un cavo realizzato con una fibra di vetro attraverso il quale viene trasmesso un segnale luminoso anche su grandi distanze per l’accesso di reti a banda larga. Rispetto ai cavi in rame, la fibra ottica è in grado di trasmettere segnali molto più velocemente, fino a 40 Gigabit al secondo. È, pertanto, ideale per grandi quantità di dati da trasferire rapidamente; è inoltre insensibile alle interferenze esterne (interferenze elettromagnetiche, variazioni di temperatura, ecc.). Mentre la velocità, la qualità e la sicurezza della trasmissione dei dati sono indubbiamente i vantaggi della fibra ottica, il costo elevato della loro installazione costituisce uno svantaggio limitante per chi realizza la rete. Leggi la news per saperne di più: “Fibra ottica, cos’è e come funziona”. sta rivoluzionando diversi settori della vita cittadina, sottolineando la necessità di continue innovazioni nelle infrastrutture di reteRete Nel linguaggio informatico il termine rete definisce un insieme di dispositivi hardware e software che, collegati tra loro, permettono lo scambio e la condivisione di risorse, dati o informazioni. In una rete di computer i dispositivi che generano, instradano e terminano i dati sono chiamati nodi della rete..
AI e fibra ottica sono un binomio indissolubile e le capacità delle intelligenze artificiali attuali stanno spingendo sempre più in là i limiti delle reti in fibra ottica.
Per supportare le moderne applicazioni di AI e machine learning sono necessarie alta larghezza di banda e bassa latenzaLatenza Indica il lasso di tempo che intercorre tra la stimolazione di un sistema e l’osservazione dell’effetto che ne risulta. Nelle telecomunicazioni per estensione indica il tempo che occorre ad un pacchetto di dati per viaggiare dal computer sorgente a quello di destinazione.. Il rischio che si corre altrimenti è che le intelligenze artificiali diventino… molto meno intelligenti!
Analizziamo insieme il futuro delle reti in fibra ottica nell’era dell’AI.
- Come sta cambiando il rapporto tra AI e aziende?
- La differenza tra inferenza e apprendimento nei processi AI
- Intelligenza artificiale e reti in fibra ottica FTTH
- Banda ultra larga e bassa latenza: i requisiti fondamentali
Come sta cambiando il rapporto tra AI e aziende?
Secondo una ricerca del Politecnico di Milano, il mercato dell’intelligenza artificiale in Italia sta vivendo uno sviluppo senza precedenti. Nel 2023 ha raggiunto un valore di 760 milioni di euro, pari a una crescita del +52%, notevolmente più alta rispetto al +32% del 2022.
La ricerca ha evidenziato come il 61% delle grandi imprese abbia avviato un progetto legato alle applicazioni AI. La maggior parte degli investimenti è in soluzioni di analisi testuale, ricerche semantiche e di classificazione, sintesi e spiegazione di documenti.
I progetti di Generative AI sono ancora pochi – circa il 5% del totale – ma 2 aziende su 3 hanno discusso internamente riguardo a questa tipologia di applicazioni. Di queste, circa il 17% ha avviato un qualche tipo di sperimentazione.
Infine, secondo uno studio McKinsey, le aziende più all’avanguardia nell’adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, crescono molto più velocemente: circa il 10-20% in più rispetto ai concorrenti in un arco di 2-3 anni.
La differenza tra inferenza e apprendimento nei processi AI
L’era dell’AI sta riscrivendo il nostro modo di intendere i processi aziendali, soprattutto quando si tratta di analisi dei dati. I processi più comuni che vedono coinvolte le AI in ambito aziendale sono quelli di inferenza e apprendimento.
Il processo di apprendimento si svolge su un tempo più lungo e riguarda l’addestramento delle IA a partire da modelli di dati. I processi di inferenza riguardano l’utilizzo di quegli stessi modelli dopo che l’addestramento è avvenuto. Un tipico processo di inferenza è il real time decision making.
Perché i processi di inferenza si svolgano in maniera fluida non è richiesto un elevato potere di calcolo, ma sono necessarie velocità molto alte per la trasmissione di dati, in modo che l’IA possa svolgere il suo compito in tempo reale.
Quando si tratta di apprendimento, invece, i requisiti cambiano. Poiché i data set utilizzati per l’addestramento sono di dimensioni notevoli – si parla, infatti, di Big Data – saranno necessari un elevato potere computazionale e un’ampia larghezza di banda per il trasferimento delle informazioni durante tutto il periodo necessario all’addestramento.
Un esempio pratico di apprendimento e inferenza è dato dall’integrazione dell’IA in un circuito di sicurezza basato su videocamere. In questo scenario, l’intelligenza artificiale viene addestrata a riconoscere pattern e comportamenti sospetti. Nel momento in cui gli algoritmi di AI vengono integrati nei circuiti di sorveglianza, i processi di inferenza consentono alle intelligenze artificiali di mettere in atto autonomamente strategie difensive se questi comportamenti vengono riconosciuti dalle videocamere.
Intelligenza artificiale e reti in fibra ottica FTTHFTTH "Fiber to the Home" è la tecnologia che collega i POP, siti nelle centrali, alle unità immobiliari degli utenti finali con la fibra ottica.
Nell’attuale scenario tecnologico, non può esistere intelligenza artificiale senza la rete in fibra ottica. Si tratta, per certi versi, di un circolo virtuoso, poiché entrambi i fattori si supportano a vicenda nei relativi avanzamenti tecnologici. Più le AI diventano potenti e in grado di analizzare sempre maggiori quantità di dati, più la necessità di infrastrutture che possano supportarle aumenta. Allo stesso modo, più le reti in fibra ottica abilitano i processi di intelligenza artificiale, più quest’ultima è in grado di offrire prestazioni sempre più elevate, aprendo nuove opportunità di utilizzo. La convergenza tra AI e fibra ottica sta rivoluzionando settori come la sanità e le smart city, sottolineando la necessità di continue innovazioni nelle infrastrutture di rete.
Una connettività basata su banda ultra larga e bassa latenza può supportare processi AI avanzati che si traducono in maggiore efficienza, affidabilità e scalabilità nei processi aziendali e cittadini.
Ecco alcuni esempi:
- Reti di trasporto metropolitane o locali: grazie alla bassa latenza delle infrastrutture in fibra ottica, i processi di inferenza possono essere utilizzati per la gestione automatizzata dei trasporti, con decisioni in tempo reale e trasmissione dei dati priva di interruzioni
- Veicoli a guida autonoma: come nell’esempio precedente, perché lo scorrimento dei veicoli avvenga in maniera sicura sulle strade cittadine, è fondamentale che le AI alla guida degli stessi possano interagire tra loro in tempo reale e senza lag o ritardi nella comunicazione
- Servizi di telemedicina: le capacità predittive dell’AI in ambito di healthcare fanno affidamento su connessioni ad alta velocità per l’elaborazione di dati nella comparazione dei casi clinici e la creazione di diagnosi
- Smart Cities: l’interconnessione di telecamere e sensori attraverso l’uso della fibra ottica consente una gestione del traffico automobilistico e della sicurezza urbana mediante l’uso di AI e Big Data, garantendo una maggiore efficienza e reattività delle infrastrutture cittadine.
- Industria 4.0Industria 4.0 La dicitura fa riferimento alla quarta rivoluzione industriale e immagina un processo produttivo che sia fondato sulla connessione tra sistemi fisici e digitali, analisi complesse attraverso Big Data e adattamenti real-time. In altre parole: utilizzo di macchinari connessi al web, analisi delle informazioni ricavate dalla rete e possibilità di una gestione più flessibile del ciclo produttivo. Le tecnologie abilitanti spaziano dalle stampanti 3D ai robot programmati per determinate funzioni, passando per la gestione di dati in cloud e l’analisi dei dati per rilevare debolezze e punti di forza della produzione. É l’IoT applicata alla produzione industriale./5.0: anche in questo caso, la combinazione di AI e fibra ottica migliora le prestazioni dei sensori e dei robot industriali, aumentando la precisione, la velocità e l’affidabilità delle operazioni produttive.
- Gaming: la bassa latenza e l’alta velocità delle reti in fibra ottica sono essenziali. L’intelligenza artificiale può migliorare l’interazione tra giocatori e ambienti di gioco, offrendo partite fluide e senza interruzioni.
Banda ultra larga e bassa latenza: i requisiti fondamentali
Perché gli algoritmi di inferenza possano funzionare in maniera appropriata, banda ultra larga e bassa latenza sono un requisito fondamentale. Alla base del funzionamento delle IA c’è un costante flusso di dati che viene generato ed elaborato continuamente.
Una rete in fibra ottica FTTH come quella di Open Fiber possiede le 3 caratteristiche fondamentali per il supporto alle sempre crescenti necessità delle intelligenze artificiali:
- Affidabilità: la composizione e la struttura dei cavi non consentono solo la trasmissione dei dati in tempo reale ma anche l’identificazione di eventuali guasti o manomissioni in maniera puntuale e precisa. Questo si riflette anche sulla sicurezza dei dati stessi, che possono essere preservati in maniera più efficiente, grazie all’implementazione di misure di protezione e crittografia avanzate
- Velocità di trasmissione e bassa latenza: in applicazioni in tempo reale, come ad esempio l’analisi video, una connessione a bassa latenza è cruciale per garantire risposte immediate e accurate. Altrettanto fondamentale è la stabilità della connessione: velocità troppo variabili nel tempo potrebbero portare alla perdita di pacchetti nel lungo andare
- Adattabilità: la fibra ottica è future-proof, cioè è strutturata in modo da adattarsi alle evoluzioni tecnologiche future. Poiché i sistemi IA sono in continua evoluzione, e diventano sempre più esigenti, la possibilità di aumentare la larghezza di banda nel tempo è un ulteriore punto a favore per la fibra ottica
Il cablaggio della rete in fibra ottica prosegue senza sosta. Segui l’avanzamento dei lavori sulla pagina dedicata.