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La Rivoluzione IoT: Come gli Oggetti Intelligenti Stanno Trasformando la Nostra Vita Quotidiana

L'Alba della Smart Connectivity: Scopri l'Impatto dell'Internet delle Cose da Domotica a Industria 4.0

Internet Of Things

 

Cosa sta succedendo alle cose che utilizziamo quotidianamente ? Che sono sempre più interconnesse.
Per coloro che, come me, negli anni ottanta erano adolescenti in casa avevamo il termostato del riscaldamento. Il primo oggetto di domotica con il quale abbiamo avuto il contatto.

Ma l'Internet delle cose è un passaggio ulteriore, è una estensione di Internet al mondo degli oggetti. In pratica, gli oggetti acquisiscono una propria identità digitale, consentendo di comunicare tra loro e di fornire servizi agli utenti.

In quali settori trova applicazione IoT:

Domotica: Il settore della smart home utilizza dispositivi connessi per aumentare il comfort e l'efficienza energetica, nonché per migliorare la sicurezza domestica.

Agricoltura: L'agricoltura di precisione impiega sensori IoT per monitorare condizioni come umidità, temperatura del suolo e crescita delle colture, ottimizzando l'uso di risorse come l'acqua e i fertilizzanti.

Sanità (e-Health): Nella sanità, l'IoT consente il monitoraggio remoto dei pazienti, la gestione degli asset ospedalieri e la tracciabilità dei farmaci.

Industria 4.0: La manifattura si avvale di IoT per la manutenzione predittiva, l'automazione delle linee di produzione e la logistica intelligente.

Energia: Nel settore energetico, l'IoT aiuta a ottimizzare la produzione e distribuzione di energia, nonché a gestire le risorse rinnovabili in modo più efficiente.

Trasporti e Logistica: I veicoli connessi e i sistemi di tracciamento delle spedizioni migliorano l'efficienza e la trasparenza della catena di approvvigionamento.

Città intelligenti (Smart Cities): I dispositivi IoT contribuiscono alla gestione del traffico, al monitoraggio ambientale, all'illuminazione pubblica intelligente e alla gestione dei rifiuti.

Retail: I negozi utilizzano IoT per l'inventario intelligente, il tracciamento dei clienti e la personalizzazione dell'esperienza di acquisto.

Gestione dell'acqua: Sensori e dispositivi connessi monitorano il consumo e la qualità dell'acqua, aiutando a prevenire sprechi e contaminazioni.

Assicurazioni: I dispositivi IoT forniscono dati per i modelli di assicurazione basati sull'uso e aiutano a ridurre i rischi attraverso la prevenzione.

Ecco alcuni esempi:

Domotica: Nella smart home, i sistemi IoT possono includere termostati intelligenti che apprendono le preferenze di temperatura e regolano automaticamente il riscaldamento o il raffreddamento. Ci sono anche luci intelligenti che si possono programmare o controllare da remoto, sistemi di sicurezza con telecamere IP che inviano notifiche e streaming video in tempo reale, e assistenti vocali che controllano vari dispositivi attraverso comandi vocali.

Automobili: Per l'intrattenimento e la sicurezza nell'automotive, l'IoT si manifesta in sistemi come l'infotainment connesso che sincronizza media e informazioni personali dallo smartphone e fornisce aggiornamenti in tempo reale sul traffico e la navigazione. Per la sicurezza, ci sono sistemi di assistenza alla guida come l'avviso di collisione frontale e il monitoraggio degli angoli ciechi che utilizzano sensori IoT per rilevare potenziali pericoli.

E-health: Nel monitoraggio della salute, i dispositivi wearable IoT come gli smartwatch possono tracciare vari parametri come il battito cardiaco, i livelli di ossigeno nel sangue e la qualità del sonno. Ci sono anche dispositivi medicali connessi, come i glucometri per diabetici, che inviano dati direttamente ai medici per un monitoraggio costante.

Industria: Nell'industria, gli strumenti IoT includono macchinari con sensori che raccolgono dati sulle prestazioni e la manutenzione predittiva, robot connessi che comunicano tra loro per ottimizzare le operazioni, e sistemi di tracciamento dell'inventario che utilizzano l'RFID per monitorare i materiali in tempo reale

un sistema complesso:

Dispositivi con Sensori: La base dell'IoT sono i dispositivi dotati di sensori che raccolgono dati dall'ambiente circostante, come temperatura, movimento, luce, umidità, pressione, e altro ancora.

Connettività: I dispositivi IoT devono essere connessi a una rete per trasmettere i dati raccolti. Questa connettività può essere fornita attraverso Wi-Fi, Bluetooth, LTE, 5G, Zigbee, NB-IoT, o altre tecnologie wireless.

Elaborazione Dati: I dati raccolti devono essere processati, il che può avvenire a bordo del dispositivo (edge computing) o in un centro dati/cloud. L'elaborazione include l'analisi dei dati e la presa di decisioni basata su queste informazioni.

Piattaforme IoT: Si tratta di sistemi software che permettono l'integrazione, la gestione e l'analisi dei dati provenienti da vari dispositivi IoT. Forniscono anche l'interfaccia per l'utente per interagire con il sistema.

Standard e Protocolli: Per permettere la comunicazione e l'interoperabilità tra dispositivi diversi, l'IoT si basa su standard e protocolli come MQTT, CoAP, HTTP/HTTPS, e altri ancora.

Sicurezza: La protezione dei dati e la sicurezza dei dispositivi sono cruciali, quindi meccanismi come crittografia, autenticazione, e sicurezza a livello di rete sono essenziali per prevenire accessi non autorizzati e attacchi.

Interfacce Utente: Gli utenti interagiscono con i dispositivi IoT tramite interfacce come applicazioni mobile, web dashboard, comandi vocali, o altri sistemi di controllo.

Archiviazione dei Dati: I dati raccolti spesso necessitano di essere archiviati per l'analisi a lungo termine o per l'apprendimento automatico. Questo può richiedere database su cloud o locali.

Analisi e Intelligenza Artificiale: Per estrarre valore dai dati, vengono spesso utilizzate tecnologie di analisi dei dati e intelligenza artificiale per identificare tendenze, fare previsioni, e automatizzare le decisioni.

Alimentazione: I dispositivi IoT richiedono una fonte di energia, che può essere fornita da batterie, energia solare, o altre forme di energia rinnovabile, specialmente per dispositivi pensati per funzionare in ambienti remoti o difficili da raggiungere.

Tutti questi elementi devono essere integrati in un sistema per permettere alle soluzioni IoT di operare efficacemente e apportare benefici nei vari ambiti di applicazione.

Criticità Attuali:

Sicurezza: Gli attacchi informatici ai dispositivi IoT possono avere conseguenze gravi, specialmente se questi controllano sistemi critici o raccolgono dati sensibili. La sicurezza dovrebbe essere considerata sin dalla fase di progettazione (security by design) con l'implementazione di crittografia, autenticazione forte, gestione sicura delle patch e protezione dalle intrusioni.

Privacy: Molti dispositivi IoT raccolgono dati personali che devono essere trattati in conformità con le leggi sulla privacy, come il GDPR. È fondamentale che siano adottate politiche di privacy chiare e che i dati siano raccolti, archiviati e gestiti in modo responsabile.

Interoperabilità: Gli standard e i protocolli possono variare ampiamente, rendendo difficile la comunicazione tra dispositivi di diversi produttori. Favorire l'interoperabilità attraverso l'adozione di standard aperti è essenziale per il pieno potenziale dell'IoT.

Affidabilità: I dispositivi IoT devono funzionare correttamente e costantemente nel tempo. Interruzioni o malfunzionamenti possono portare a conseguenze serie, specialmente in applicazioni critiche come il monitoraggio della salute o i sistemi di controllo industriali.

Gestione dei dati: La vasta quantità di dati prodotta dai dispositivi IoT richiede una gestione efficace, includendo la capacità di archiviare, processare e analizzare i dati in modo efficiente.

Consumo energetico: Molti dispositivi IoT sono alimentati a batteria e devono operare per periodi prolungati senza manutenzione. L'efficienza energetica è pertanto una considerazione importante.

Consapevolezza degli utenti: Gli utenti devono essere consapevoli di come i loro dati sono utilizzati e di come possono controllare la loro privacy e sicurezza.

Ethical Considerations: Quando si tratta di IoT e automazione, si devono considerare le implicazioni etiche, inclusi potenziali impatti sull'occupazione e questioni di bias nell'intelligenza artificiale. Il bias nell'intelligenza artificiale (AI) si riferisce a sistemi di AI che esibiscono pregiudizi ingiusti, spesso a causa di supposizioni scorrette, errori nei dati o nelle metodologie utilizzate per sviluppare algoritmi.

Problematiche legate all'AI

Dati Biasati: Se i dati utilizzati per addestrare un algoritmo di AI non sono rappresentativi della realtà o sono intrinsecamente pregiudizievoli, l'algoritmo probabilmente produrrà risultati biasati. Ad esempio, un sistema di AI addestrato per il riconoscimento facciale con poche immagini di persone di un certo gruppo etnico può non riconoscere correttamente i membri di quel gruppo.

Pregiudizi Storici: I dataset possono riflettere pregiudizi storici o sociali esistenti. Se questi dati sono usati senza critica, l'AI può perpetuare o addirittura esacerbare questi pregiudizi.

Pregiudizi di Conferma: Gli sviluppatori possono inconsapevolmente introdurre i propri pregiudizi personali o culturali nell'AI, scegliendo consapevolmente o meno dati o approcci che confermano le loro aspettative o credenze.

Selezione del Campione: Se il campione di dati non è selezionato correttamente, l'algoritmo potrebbe sviluppare una visione distorta del problema che si propone di risolvere.

Interpretazione: Gli sviluppatori e gli utenti possono interpretare erroneamente i risultati forniti dall'AI, attribuendo erroneamente causalità a ciò che potrebbe essere solo una correlazione.

Progettazione del Modello: Le decisioni prese nella progettazione del modello, come la scelta delle variabili da includere o escludere, possono introdurre bias.


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  • data :

    24 marzo 2024

  • tempo di lettura:

    6 minuti




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