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- AI on-device con TinyML su Cortex-M, RISC-V e FPGA. Progetti di Edge AI dalla sensor fusion alla computer vision — rete di partner UE.
Inovasense coordina progetti Edge AI e sensoriali dai requisiti all’hardware validato e al passaggio in produzione. Supportiamo architettura, integrazione dei sensori, firmware e pipeline del modello rispetto a criteri di accettazione misurabili.
Definire il compito prima dell’acceleratore
Partite da rilevazioni richieste, falsi allarmi e mancate rilevazioni accettabili, tempi di risposta, energia e ambiente. L’inferenza locale può ridurre dipendenza dal cloud e trasferimenti, ma latenza, accuratezza e autonomia devono essere misurate sul prodotto completo.
Per vibrazioni definite regimi rappresentativi e dati di guasto. Per visione definite illuminazione, ottica, risoluzione, difetti e velocità produttiva. Per sensor fusion verificate calibrazione, timing e contributo di ciascun sensore.
Integrazione hardware e modello
Possiamo coordinare TinyML su MCU, processori applicativi/NPU e accelerazione FPGA secondo il carico. La scelta comprende operatori supportati, capacità e banda di memoria, interfacce, strumenti, disponibilità nel ciclo di vita e aggiornamenti. I TOPS del datasheet sono un picco, non un benchmark applicativo garantito.
Quantizzazione e pruning si valutano rispetto all’accuratezza del compito e alle misure runtime. I modelli linguistici richiedono memoria per pesi, buffer e contesto; “piccolo” non significa adatto a un microcontrollore. Scegliamo dopo il profiling di una pipeline rappresentativa, senza promettere perdita di accuratezza o latenza universali.
Validazione e risultati del progetto
Il progetto può comprendere requisiti e architettura, integrazione sensori/PCB, software embedded, build versionate e test riproducibili. Misurate acquisizione, preprocessing, inferenza e uscita, oltre ai consumi dell’intera scheda nei regimi pertinenti. Registrate separazione dei dataset e risultati al variare dell’ambiente.
Per applicazioni di sicurezza definite requisiti e protezioni indipendenti. Un rilevatore di anomalie da solo non è un arresto d’emergenza validato. Release del modello e firmware richiedono aggiornamenti sicuri, prove di recupero e tracciabilità alla configurazione validata.
Cloud e JustOpen.io
Per monitoraggio di flotte, analisi storiche e dashboard possiamo coordinare cloud e piattaforma IoT JustOpen.io. Definite telemetria inviata, autenticazione, conservazione e comportamento senza connettività. Dove l’architettura lo consente, mantenete i compiti locali critici indipendenti da attese cloud non necessarie.
Conformità specifica del prodotto
L’elaborazione locale può minimizzare trasferimenti ma non dimostra conformità GDPR. Valutate dati personali, immagini conservate, log e supporto remoto. L’AI Act dipende da uso, rischio e ruoli: usate il calendario attuale della Commissione. La conformità hardware dipende anche dalle norme elettriche, radio, informatiche e settoriali pertinenti.
Possiamo coordinare matrice di conformità, evidenze e test di laboratorio. Un certificato del componente o una specifica dell’acceleratore non dimostrano conformità del prodotto finale.
Validazione Edge AI · Confronto MCU · Checklist CRA · Parliamo del progetto sensoriale
Fonti primarie
Riferimenti tecnici e normativi verificati il 1° ottobre 2026.
Guide su questo tema
Edge AI nelle applicazioni industriali
Selezione e validazione dell’Edge AI per sensori e visione industriale: latenza, energia, accuratezza, aggiornamenti sicuri e ambito normativo UE.
Cos'è l'edge computing? Guida completa
Architettura edge computing per ingegneri hardware. Hardware di elaborazione (FPGA, GPU, NPU), livelli di latenza, casi d'uso industriali e conformità UE.
Domande frequenti
Che cos’è l’Edge AI?
Esegue inferenza sul dispositivo vicino al sensore o all’utente. Può ridurre trasferimenti e consentire funzionamento locale; latenza e accuratezza dipendono dal modello e dalla pipeline hardware/software completa.
TinyML garantisce anni di autonomia?
No. Contano sensori, campionamento, inferenza, radio, dispersioni, batteria e temperatura. Validate il bilancio energetico dell’intero dispositivo con misure.
Come si valuta l’Edge AI nell’AI Act?
Secondo uso previsto, categoria di rischio e ruoli di fornitore e deployer. L’esecuzione locale da sola non dimostra conformità né classificazione ad alto rischio.