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La crescita esponenziale del contactless

Il braccio in acciaio di un robot che serve da bere in un ristorante. Un minibar che si muove lungo i corridoi di un hotel. Auto a guida autonoma che – rapidamente – consegnano pasti a domicilio. Nella Corea del Sud, il mondo contactless è già una realtà. Il cosiddetto “untact” (l’opposto di «contatto o contact») è anche una delle principali priorità del piano strategico del paese per rilanciare l’economia da 55 miliardi di euro. E anche se all’avanguardia, la Corea del Sud non è l’unico paese a investire in tecnologie che rispettano il distanziamento sociale.

In Europa, lo sviluppo dei pagamenti contactless (utilizzando la tecnologia Near Field) è stato finora il miglior esempio di questo trend. Secondo un recente studio, essi hanno rappresentato il 65% di tutte le transazioni a giugno 2020, rispetto al solo 30% dei nove mesi precedenti. A livello tecnico, il metodo utilizza l’identificazione a radiofrequenza (RFID) per consentire al terminale di pagamento di collegarsi alla carta bancaria. Tuttavia, la parola «contactless» copre una realtà molto più ampia, in quanto include anche il campo più promettente della tecnologia dei prossimi anni: l‘internet delle cose (in inglese Internet of Things o Iot). Utilizzando la tecnologia RFID, Bluetooth, Wifi, 4G o presto 5G, la possibilità di collegare i dispositivi a Internet creerà enormi opportunità. Oltre a questo, i produttori saranno anche in grado di sfruttare la potenza dell’Intelligenza Artificiale (AI) per migliorare notevolmente la funzionalità dei dispositivi collegati a una vasta gamma di applicazioni, come telecamere di videosorveglianza, auto a guida automatica o assistenti attivati dalla voce. Per raggiungere questo obiettivo, due campi dell’AI saranno particolarmente coinvolti – riconoscimento facciale e vocale.

EDGE COMPUTING: UN BALZO IN AVANTI SENZA PRECEDENTI NELLA TECNOLOGIA

Se gli sviluppi in queste aree sono stati molto rapidi negli ultimi anni, la crescita di Edge Computing è stata esplosiva. “Appena due anni fa, il riconoscimento facciale o vocale richiedeva enormi risorse in termini di elaborazione e di energia, e quindi un sacco di soldi,” spiega Duncan Stewart, Research Director for Technology, Media and Telecommunications (TMT) presso Deloitte Canada. Il motivo? In pratica, i dispositivi connessi non erano così intelligenti. In effetti, erano noti come dispositivi «stupidi», perché erano in grado solo di registrare le informazioni e inviarle poi ai data center per l’elaborazione. “Dal 2018, sono stati fatti progressi fenomenali, con l’arrivo di chip di apprendimento automatizzati che pesano meno di un grammo e costano meno di 5 dollari”.

All’interno dei dispositivi stessi, un processore NPU (Neural Processing Unit) gestisce algoritmi basati sull’AI. Questi processori sono in grado di riconoscere i volti, rispondere alle domande e controllare i dispositivi utilizzando l’elaborazione vocale. In altre parole, possono eseguire queste attività localmente, senza essere collegati al cloud.

Tale progresso non ha eguali. Duncan Stewart ricorda come la legge di Moore predice notoriamente un raddoppio della potenza dei circuiti integrati, a costo costante, ogni 18 mesi. “Con i processori NPU, la potenza di elaborazione raddoppia… ogni mese. Sono 50 volte più potenti di un anno fa, mentre consumano energia 25 volte meno. È una rivoluzione. Una vera rivoluzione”.

LE CONDIZIONI PER UN SUCCESSO A LUNGO TERMINE

Anche se l’esplosione di queste tecnologie era già stata prevista prima della crisi sanitaria, quest’ultima ha certamente portato ad una drammatica accelerazione del loro sviluppo. “Abbiamo fatto 5 anni di progressi in 5 mesi”, dice Duncan Stewart. L’accesso agli uffici è ora controllato dal riconoscimento facciale, gli assistenti attivati dalla voce sono a portata di mano… le applicazioni sono illimitate. E tutto questo sta accadendo in un momento in cui limitare il contatto umano è diventato una necessità. Non a caso, le vendite di chip Edge AI dovrebbero raggiungere più di 600 milioni nel 2020 – e più di 1 miliardo nel 2021.

A parte l’attuale situazione sanitaria, questi chip forniscono anche una risposta alle principali sfide del prossimo decennio. Con decine di miliardi di dispositivi che dovrebbero essere collegati entro il 2025, una drastica riduzione della quantità di dati generati appare essenziale. Nel 2020, secondo Gartner, il 91% di tutti i dati saranno trattati in data center centralizzati. Con l’Edge AI, il 74% di tutti i dati saranno analizzati dai dispositivi stessi entro il 2022, riducendo così la pressione sulla larghezza di banda globale e utilizzando meno energia.

Tuttavia, il successo di questa tecnologia è garantito da un altro vantaggio: i dispositivi dotati di intelligenza artificiale possono gestire i dati in modo notevolmente più rapido rispetto ai dispositivi Iot collegati a server cloud. Ottenere informazioni, prendere decisioni e agire sarà possibile in tempo reale. Tutto questo sarà vitale per i veicoli autonomi, per esempio, dove ogni millisecondo conta.

Infine, un altro dettaglio tecnico merita di essere sottolineato: l’elaborazione dei dati all’interno del dispositivo stesso comporta un rischio di pirateria molto inferiore. La privacy dei dati è un tema importante per diverse applicazioni della tecnologia, come la videosorveglianza. Grazie all’apprendimento automatizzato, le telecamere possono elaborare i video localmente e identificare e seguire le persone in movimento. Allo stesso modo, in aeroporto, una telecamera termica è in grado di identificare i passeggeri con una temperatura superiore a 38° C, senza che i dati siano diffusi al di fuori dell’aeroporto. La sicurezza è un ulteriore argomento che rafforza la convinzione di Duncan Stewart che “questa tecnologia sarà qui per diversi decenni a venire.”

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