AIoT Solutions, Advanced IoT Device, Global IoT Connectivity and Artificial Intelligence / Machine Learning | Squadra IoT
T E C N O L O G I E

Connettività IoT - TN+NTNLa connettività IoT che abbiamo conosciuto in questi anni (TN – reti terrestri) stà conoscendo una nuova fase evolutiva includendo le reti non terrestri (NTN). Sistemi di comunicazione wireless che operano al di sopra della superficie terrestre, coinvolgendo satelliti in orbita terrestre bassa (LEO), media (MEO) e geostazionaria (GEO), piattaforme ad alta quota (HAPS) e droni. Tali componenti sono essenziali per realizzare una copertura continua, garantendo la connettività anche in aree remote che non hanno accesso alle reti terrestri tradizionali. Le reti NTN prevedono sostanzialmente due scenari applicativi: NTN-IoT e NTN-NR. Ognuno di essi si rivolge a casi d'uso e mercati diversi. Il mercato NTN ha iniziato con le applicazioni NTN-IoT. Una rete NTN-IoT amplia la portata dei casi d'uso dell'IoT, consentendo una vera e propria copertura globale su terra, mare e aria. Funziona con satelliti con orbite sia GEO che LEO, ma inizialmente i servizi funzionano principalmente con i satelliti geostazionari (GEO). Con la crescita della tecnologia NTN, le reti NTN-NR diventeranno sempre più importanti. Le reti NTN-NR collegheranno direttamente smartphone e altri dispositivi 5G, come quelli che utilizzano lo standard RedCap per i servizi non terrestri. Funzioneranno sfruttando satelliti in orbita bassa (LEO) e consentiranno di utilizzare servizi di trasmissione dati a bassa velocità, voce e messaggistica per vari casi d'uso. Seguiamo con notevole interesse le soluzioni ibride (TN +NTN) che promettono scenari molto interessanti in ambito IoT.


Machine LearningIl Machine Learning è quell’ambito dell’AI che che può essere definito come una sorta di variante della programmazione tradizionale con cui i sistemi apprendono in modo autonomo senza istruzioni esplicite e regole predeterminate nel codice.
Si tratta, insomma, di una modalità avanzata per l’ottenimento di dati e l’estrapolazione di informazioni utili, per esempio, per prevedere tendenze o anticipare possibili scenari. Ma il Machine Learning non si limita a questo: grazie a speciali algoritmi i dati vengono interpretati tradotti e rielaborati, eseguendo analisi predittive, ottimizzando automaticamente i sistemi informativi e creando nuovi contenuti sulla base di ciò che si è appreso.


Artificial IntelligenceL’Intelligenza Artificiale (AI) è quella tecnologia che, basandosi su algoritmi matematici e logici, è in grado di eseguire operazioni prima riservate al solo intelletto umano, quali l’apprendimento, la risoluzione di un problema, la comprensione del linguaggio, la pianificazione di eventi e il riconoscimento di stimoli visivi e sonori.
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale e del machine learning sono infinite. All’interno di un sito produttivo, ad esempio, consentono di semplificare e migliorare l’interazione tra personale e macchina, o nel migliore dei casi, di ridurre ai minimi termini la necessità di interventi manutentivi su dispositivi o macchinari.


BlockchainLa Blockchain è una tecnologia che si basa su un registro distribuito, immutabile e trasparente che non necessita del controllo di una singola autorità centrale. Le Blockchain più moderne implementano un sistema per l’esecuzione di smart contract, ovvero algoritmi che non possono essere manomessi dall’esterno.
Combinando la sicurezza offerta dalla crittografia, la resilienza operativa data dalla decentralizzazione e la verificabilità e la trasparenza su cui si basa una struttura dati condivisa unicamente tra gli attori del sistema, la Blockchain possiede una serie di proprietà e di funzioni di grande utilità in ambito IoT risolvendo parte delle lacune architetturali che caratterizzano anche le più moderne piattaforme.