Videosorveglianza e Intelligenza Artificiale (AI): quale impatto “concreto”?
L’introduzione della AI nella videosorveglianza spingerà le soluzioni “edge” invece che “cloud” per l’analitica video. Nell’articolo l’ing. Angelo Carpani, libero professionista iscritto nell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Como n.2368 sez.A e docente per securindex formazione, spiega perché:
Affermare che l’intelligenza artificiale avrà un impatto importante anche nel mondo della videosorveglianza è scontato e quasi banale. Scrivo volgendo lo sguardo al futuro ma, in realtà, le cose stanno già cambiando e le nuove tecnologie di AI sono già presenti nel mercato della videosorveglianza.
Cambieranno i paradigmi nella scelta di una telecamera e nell’architettura dei sistemi di videosorveglianza. Rispetto a quest’ultimo aspetto, sono già intervenuto in diverse occasioni affermando che il mondo della videosorveglianza evolve sempre di più verso l’edge anziché il cloud.
Gestire a livello centralizzato su un server (modalità server-based) gli algoritmi di intelligenza artificiale applicati a centinaia di telecamere richiederebbero delle prestazioni in termini di capacità computazionali della CPU o GPU (Graphics Processing Unit) estremamente elevati, anche in termini di costi e consumi di energia. L’introduzione dell’AI nel mondo della videosorveglianza spingerà quindi ancora di più verso le soluzioni in edge anziché in cloud: le analitiche video basate su AI vengono applicate direttamente sulle telecamere (modalità edge-based) dotando le stesse di acceleratori hardware dedicati come MLPU (Machine Learning Processing Unit) e DLPU (Deep Learning Processing Unit), evitando la complessità e i costi per il trasferimento dell’immagini su cloud per la loro elaborazione.
Dell’intelligenza artificiale ne sentiamo parlare ogni giorno sempre di più ed è un campo vastissimo, con innumerevoli applicazioni; in questo breve articolo vorrei soffermarmi in particolare sulle implicazioni nel mondo della videosorveglianza che sono, a mio parere, due.
Della prima ne ho già accennato sopra e riguarda le implicazioni sull’architettura dei sistemi di videosorveglianza in cui si sta attuando un passaggio nell’elaborazione delle immagini dalla modalità server-based alla modalità edge-based, quindi con una elaborazione delle immagini bordo camera e non su server. La seconda riguarda la scelta della telecamera e non è così scontato/necessario e conveniente che si debba optare per forza per telecamere che implementano algoritmi di intelligenza artificiale come Machine Learning o Deep Learning più costose...
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