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L'IA emerge come un cambiamento di gioco nella gestione delle catastrofi: Da reattiva a proattiva

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L'IA emerge come un cambiamento di gioco nella gestione delle catastrofi: Da reattiva a proattiva

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Limiti dei sistemi tradizionali di gestione dei disastri

Nel corso della storia, l'umanità ha costantemente affrontato la minaccia di disastri naturali come terremoti, uragani, incendi e inondazioni, che hanno il potenziale di causare distruzioni estese, perdite di vite umane e danni alle proprietà.

I sistemi tradizionali di gestione delle catastrofi si affidano fortemente a regole predefinite, a modelli statistici non validati e all'esperienza e all'interazione umana, faticando a gestire ed elaborare flussi di dati vasti e diversi e a tenere conto di variabili complesse o di esiti imprevisti.

Ci sono diversi esempi che dimostrano come le soluzioni tradizionali finora disponibili non siano all'altezza. Ad esempio, mentre le immagini satellitari sono in grado di fornire un'ampia panoramica di un'area, a causa dell'insufficiente frequenza dei fotogrammi della telecamera ad alta velocità, dell'insufficiente dettaglio nella risoluzione dell'immagine e delle angolazioni limitate della telecamera, potrebbero mancare dei dettagli fini necessari per alcuni compiti, come l'individuazione di frane poco profonde o la valutazione dei danni a singoli edifici. Gli approcci geotecnici che utilizzano gli inclinometri a foro sono costosi, complessi e richiedono molto tempo. È inoltre impossibile condurre un monitoraggio continuo, il che non è in linea con i principi di scala.

Le tecnologie di calcolo ad alte prestazioni e l'IoT stanno riducendo i danni da catastrofe

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui vengono emessi gli avvisi di catastrofe. L'intelligenza artificiale, combinata con l'IoT, l'edge computing, le telecamere e i sensori, sta apportando innovazioni significative nella previsione dei disastri. Utilizzando l'IA generativa, l'apprendimento profondo e gli algoritmi di apprendimento automatico per addestrarsi su set di dati provenienti da sensori ambientali, immagini ambientali e informazioni sulle catastrofi, l'IA può imparare a conoscere i tipi di catastrofi e i fenomeni noti. Attraverso modelli addestrati, può identificare situazioni e segnali di potenziale disastro che l'uomo non può individuare direttamente. Nelle prime fasi dell'allarme catastrofi, può emettere avvisi tempestivi, identificare il tipo, la posizione e il momento di potenziali disastri e adottare misure e azioni proattive di prevenzione per ridurre la portata e l'impatto dei disastri.

Le piattaforme di elaborazione AI rugged edge e i framework IoT consentono sistemi di previsione e allarme AI in tempo reale per i disastri

L'intelligenza artificiale può estrarre caratteristiche e impostare etichette da set di dati storici sulle catastrofi (compresi i valori dei sensori ambientali in tempo reale, i file delle immagini delle telecamere ad alta risoluzione e le registrazioni dei fatti relativi alle catastrofi) per addestrare vari modelli di catastrofe e identificare situazioni di potenziale catastrofe che sono difficili da identificare per l'uomo o per i modelli tradizionali attraverso l'inferenza del modello. Le piattaforme di Edge AI computing possono raccogliere fonti di dati da sensori e telecamere in loco in tempo reale e utilizzare modelli pre-addestrati per dedurre e identificare i precursori di catastrofi, in modo da soddisfare le esigenze di applicazioni visive AI complesse e ridurre i tempi di risposta agli avvisi. In combinazione con i framework IoT, i sistemi di previsione delle catastrofi possono essere implementati in modo flessibile in luoghi geografici distribuiti. Inoltre, i SaaS di previsione delle catastrofi sviluppati con ambienti cloud-nativi e tecnologie di containerizzazione facilitano la distribuzione di modelli AI, motori di inferenza AI e microservizi su piattaforme di calcolo AI edge, accelerando l'autoscaling delle applicazioni integrate cloud-terra. Tuttavia, i sistemi di gestione dei disastri in ambienti esterni devono affrontare diverse sfide significative. Ecco alcune delle più critiche:

Durata e resistenza ambientale: Le apparecchiature per esterni devono essere sufficientemente robuste da resistere a condizioni difficili, tra cui temperature estreme, pioggia, vento, polvere e persino impatti di detriti volanti durante disastri come incendi, inondazioni o frane.

Autonomia e instabilità dell'alimentazione: Un'alimentazione affidabile è fondamentale, ma l'accesso alle prese di corrente può essere limitato all'esterno. Le zone colpite da calamità possono anche subire interruzioni di corrente diffuse. Ciò richiede che il sistema sia autosufficiente con un generatore di corrente o con pannelli solari, che hanno limitazioni rispettivamente nell'accumulo di energia e nella raccolta di energia. Inoltre, le fluttuazioni di tensione causate da fonti di alimentazione imprevedibili, come reti elettriche danneggiate, generatori temporanei o pannelli solari con una potenza variabile a seconda della luce solare, possono interrompere il funzionamento del sistema.

Connettività e trasmissione dati robuste: Gli ambienti esterni possono presentare una connettività di rete intermittente o limitata a causa di fattori quali le ostruzioni del terreno, le condizioni meteorologiche o la distanza dalle infrastrutture di comunicazione. Ciò può causare interruzioni nella trasmissione dei dati e potenziali perdite di dati, che possono avere un impatto negativo sull'accuratezza e la tempestività delle attività di gestione delle catastrofi.

L'ATC 3750-IP7-6C di NEXCOM è una robusta piattaforma di elaborazione AI progettata per ambienti difficili. Oltre alla potenza di calcolo AI ad alte prestazioni, integra anche moduli di comunicazione wireless, una serie di interfacce di comunicazione cablate, sensori ambientali esterni e telecamere ad alta velocità. Il design meccanico strettamente integrato, i componenti impermeabili ad alta tenuta, la protezione a tre strati, l'ermeticità sotto vuoto e i test di immersione garantiscono un funzionamento stabile in ambienti difficili.

Alimentata dal system-on-module NVIDIA Jetson AGX Orin che offre fino a 275 (INT8) TOPS di prestazioni AI, la piattaforma di edge AI computing ATC 3750-IP7-6C è dotata del sistema operativo containerizzato NAL (NEXCOM Acceleration Linux). Con l'aggiornamento a NVIDIA JetPack 6.0, la piattaforma dispone anche di nuovi Jetson Platform Services, che aggiungono servizi di analisi fondativa e di AI, capacità di AI generativa e diversi building block come il Video Storage Toolkit (VST) e il kit di sviluppo software NVIDIA DeepStream. Questo semplifica lo sviluppo di soluzioni per gli sviluppatori eliminando la necessità di uno sviluppo ripetitivo su NVIDIA Jetson, consentendo loro di assemblare rapidamente sistemi di IA edge completi e di gestire applicazioni di IA edge. Grazie alle API REST, gli sviluppatori possono accedere facilmente a una serie di microservizi, consentendo la costruzione di applicazioni AI unificate da cloud a edge vision. Questa funzionalità consente di replicare senza problemi i microservizi sviluppati nel cloud e i modelli di intelligenza artificiale addestrati ai dispositivi edge utilizzando le funzioni gateway IoT e OTA.

Il gateway API funge da hub centrale per il monitoraggio dell'uso del software, fornendo preziose informazioni sull'utilizzo delle varie funzioni software. Queste informazioni possono essere utilizzate per ottimizzare l'allocazione delle risorse e garantire che il sistema funzioni al massimo delle prestazioni. I microservizi VST e DeepStream SDK semplificano la gestione, l'analisi e l'ottimizzazione delle prestazioni di inferenza per i dati provenienti da telecamere e sensori. Gli sviluppatori possono creare sofisticate applicazioni di riconoscimento dei segni di calamità utilizzando tecniche di tracciamento multi-camera e di rilevamento a zero scatti alimentate dall'intelligenza artificiale generativa, dal cloud all'edge.

Uno dei vantaggi principali dell'ATC 3750-IP7-6C è la sua capacità di integrarsi perfettamente con un'ampia gamma di sensori ambientali. Grazie a varie porte di I/O, tra cui I/O seriali e digitali, e a un'interfaccia CAN bus, il sistema è in grado di raccogliere dati dai sensori distribuiti sul campo, fornendo il carburante necessario ai modelli di intelligenza artificiale incaricati di rilevare i segnali di allarme di potenziali disastri. Grazie alle interfacce hardware integrate di NAL, gli sviluppatori possono accedere senza problemi a sensori e dispositivi periferici esterni utilizzando le API. Questo approccio intuitivo semplifica il processo di acquisizione dei dati dei sensori e di controllo dei dispositivi periferici, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni innovative.

I sensori sono distribuiti in tutta la zona disastrata per raccogliere dati ambientali come la temperatura, la velocità del vento, la qualità dell'aria, il livello dell'acqua o il movimento del terreno. Possono anche essere collegati ad altre periferiche come GNSS, telecamere IP e ricevitori di segnali IEEE 1588.

Progettato per resistere alle condizioni più difficili, l'ATC 3750-IP7-6C è costruito per operare in ambienti esterni difficili; è certificato con il grado di protezione IP67. Con un'ampia gamma di temperature operative (da -20°C a 70°C), una resistenza alle vibrazioni e agli urti conforme agli standard MIL-STD-810 e un ingresso di alimentazione da 9-36V DC-IN, questa robusta piattaforma di elaborazione AI può essere distribuita in luoghi remoti e continuare a funzionare in modo affidabile, anche in condizioni estreme.

I dati dei sensori ambientali, le immagini geospaziali e le informazioni geografiche possono essere trasmessi ai centri dati tramite connessioni cablate e wireless.

L'ATC 3750-IP7-6C offre una suite completa di opzioni di comunicazione, tra cui Gigabit Ethernet (con supporto PoE+), Wi-Fi 5/6, cellulare (LTE/5G) e funzionalità GNSS. Ciò garantisce una trasmissione di dati e una consapevolezza della situazione senza soluzione di continuità, consentendo un coordinamento efficace con altre agenzie o squadre di intervento.

Le persone utilizzano vari algoritmi di intelligenza artificiale per classificare le immagini dei dati raccolti in base alla necessità di esaminarli o di intervenire; in tal caso, viene inviato un avviso a un centro di comando. Il personale del centro di controllo può visualizzare l'allarme in tempo reale e correggere immediatamente il rischio. L'azienda tecnologica affina continuamente i modelli di intelligenza artificiale, fornisce previsioni probabilistiche e consente il monitoraggio in tempo reale per il rilevamento precoce. Grazie a tecniche avanzate come l'apprendimento profondo, l'IA può modellare in modo più efficace sistemi altamente complessi e non lineari come i modelli meteorologici o il comportamento degli incendi, portando potenzialmente ad avvisi più affidabili e tempestivi e ad approfondimenti sui rischi di catastrofe sottostanti.