Machine learning e realtà ibrida per il futuro della fabbrica

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In un talk durante Codemotion Roma, Matteo Valoriani di FifthIngenium descrive come aiutare le aziende manifatturiere che stanno evolvendo grazie a delle soluzioni che integrano machine learning e realtà ibrida.

HTML.it ha intervistato Matteo per discutere delle soluzioni nel dettaglio.

"Oggi nella fabbrica ci sono i caschetti che dispongono di sensori che servono per registrare l'ambiente circostante, ma che non sono in grado di capire gli oggetti. È come se guardassi una parete, ma non sai che è una parete."

Oggi c'è bisogno di accelerazione hardware per computare algoritmi di machine learning direttamente on-device necessaria per dare la 'visione'.

"In particolare, Intel ha progettato uno stick, chiamato Myriad."

Il chip di cui parla Matteo è la VPU, Vision Processing Unit, Intel Movidius Myriad, oggi preinstallato su sempre più dispositivi.

"[Ad esempio] la stessa applicazione che gira su una macchina con un core e 2 GB di RAM, senza stick fa 1 frame ogni 3 secondi, con la stick fa 30 frame al secondo. Giusto per dare un'idea di performance."

FifthIngenium è una società specializzata in realtà ibrida per l'industria secondaria e il medicale, con una unità dedicata alla custom vision.

"Cerchiamo la migliore tecnologia a prescindere dal brand e la facciamo parlare con le altre migliori tecnologie. Oggi non ha più senso avere un verticale di una sola tecnologia. Ad esempio, [potremmo fare] un modello AutoML custom vision di Google che gira su una pennetta di Intel e che parla con un Hololens.
L'operatore, con l'Hololens, può far girare un modello di machine learning sul dispositivo, ma avrebbe una capacità computazionale di un frame ogni mezzo secondo."

"Prendi l'immagine, la mandi in rete locale ad un server che ha l'accelerazione hardware [a cui] aggiungi lo stick Myriad di Intel e un modello precedentemente allenato con AutoML."

In realtà è edge computing, ma su un dispositivo intermedio. È in fabbrica, ma non è sul caschetto dell'operaio.

Le nuove generazioni di dispositivi indossabili per realtà aumentata e ibrida avranno tutti processori di computer vision (VPU) a bordo: quello sarà edge computing vero e proprio.

"Dipende dove vuoi fare l'edge computing: sull'Hololens, su un server in fabbrica o in cloud.

In molti casi le aziende non vogliono i loro dati in cloud, quindi è necessario elaborare tutti i dati in loco. Il 5G potenzierà tantissimo l'uso delle infrastrutture cloud, ma quando vuoi affidabilità, massime performance e sicurezza non puoi non portare [la capacità computazionale] in locale.

[C'è tutta una serie di] casi in cui la distanza con il [luogo dove si esegue il] calcolo è critica. Ci sono dei processi critici che non possono andare offline, che devono girare sempre in locale.

È vero, il 5G offre grandi potenzialità, ma [bisogna ricordarsi] dove sono collocate oggi le fabbriche. Bello il 5G in città, ma per arrivare nelle fabbriche ci vorrà ancora del tempo. Non è così immediato: per avere copertura in quelle zone serviranno anni."