Sviluppo e integrazione di sistemi real-time basati su AI

I componenti tecnologici di base per realizzare sistemi dotati di AI sono largamente disponibili: abbiamo modelli di reti neurali pronte all’addestramento, e abbiamo anche sistemi embedded ad alte prestazioni pronti ad ospitarli per fare inferenza on edge sul campo.

Come mai allora è così difficile integrare e industrializzare sistemi dotati di AI per applicazioni di controllo in tempo reale, come nell’automazione industriale o nell’automotive?

A partire da casi di studio reali, in questo seminario si presenteranno e discuteranno alcune delle complessità, delle sfide e delle possibili soluzioni che riguardano tre importanti fasi di sviluppo del sistema:

(1) la scelta e l’ottimizzazione dei modelli AI e della piattaforma hardware basate su system on chip; (2) il progetto dell’architettura del software di base con supporto a container e virtualizzazione; (3) la configurazione e l’ottimizzazione dell’integrazione finale per garantire esecuzione predicibile e certificabilità in ambito safety.