L’intersezione tra intelligenza artificiale e dispositivi sta cambiando con l’ascesa di questa tecnologia, portando alla creazione di un nuovo concetto e professione: Tiny Machine Learning, o TinyML.
Questa tecnologia emergente consente l’integrazione delle capacità di apprendimento automatico in microcontrollori piccoli e a basso consumo, segnando una pietra miliare nell’evoluzione del calcolo distribuito e dell’intelligenza artificiale applicata.
Piattaforme per l’impiego come Indeed e Talent offrono offerte di aziende alla ricerca di professionisti con competenze in questa tecnologia I pagamenti vanno da $ 150.000 a $ 190.000 all’anno.
TinyML si riferisce all’applicazione di algoritmi di apprendimento automatico in dispositivi microcontrollati di piccole dimensioni e a basso consumo energetico.
Questi dispositivi, presenti in una varietà di prodotti, dagli elettrodomestici intelligenti agli strumenti industriali, consentono di svolgere attività complesse in modo autonomo e locale, senza dipendere da connessioni costanti al cloud. Questa capacità trasforma radicalmente il modo in cui interagiamo con la tecnologia nella nostra vita quotidiana.
Per questo motivo le potenzialità di TinyML sono molteplici.. Nello spazio consumer, prodotti come gli assistenti vocali come Alexa e Google Home sono esempi comuni di come sia abilitato il riconoscimento vocale bywords utilizza TinyML per operare in modo efficiente e rapido senza la necessità di una connettività Internet costante.
Inoltre, gli elettrodomestici intelligenti possono ottimizzare il consumo energetico e migliorare l’esperienza dell’utente grazie agli algoritmi di apprendimento automatico integrati.
Nel settore industriale TinyML viene utilizzato per applicazioni avanzate come la manutenzione predittiva. Ciò comporta la capacità di monitorare il funzionamento di macchinari complessi in tempo reale e di rilevare potenziali guasti prima che si verifichino, il che non solo riduce i costi di manutenzione, ma minimizza anche i tempi di fermo, migliorando così l’efficienza operativa.
Questi casi d’uso hanno consentito a questa tecnologia di svilupparsi in argomenti come gli algoritmi, comprendendo progressi nel software e nell’hardware.che alcune aziende stanno già implementando e per questo cercano figure professionali specializzate.
La crescita di TinyML ha generato una crescente domanda di professionisti con competenze specializzate in questo campo. Le aziende sono alla ricerca di ingegneri e sviluppatori con esperienza nella progettazione, implementazione e ottimizzazione di modelli di machine learning per dispositivi embedded.
Le competenze di TinyML non sono apprezzate solo per la loro capacità di innovare i prodotti esistenti, ma anche per il loro potenziale di sviluppare nuove applicazioni e soluzioni in grado di trasformare interi settori.
Secondo Vijay Janapa Reddi, professore associato ad Harvard e co-fondatore di MLCommons, “il valore per l’utente finale con TinyML è notevolmente elevato”. L’insegnante sottolinea che l’accessibilità e il basso costo delle tecnologie hardware e software hanno democratizzato l’accesso all’apprendimento automatico integrato, guidando così l’adozione e l’espansione di TinyML in varie aree.
Le aziende sono sempre più consapevoli dei vantaggi strategici che TinyML può offrire. Oltre a migliorare l’efficienza operativa e l’esperienza dell’utente, L’implementazione di questa tecnologia può portare a riduzioni significative dei costi operativi e di manutenzione.
Ad esempio, nel settore manifatturiero, la capacità di prevedere i guasti dei macchinari consente di programmare la manutenzione preventiva anziché correttiva, evitando così perdite di produzione e costose riparazioni.
Oltre ai vantaggi operativi ed economici, TinyML apre anche nuove opportunità in termini di innovazione e differenziazione competitiva. Le aziende che adottano e padroneggiano questa tecnologia possono posizionarsi come leader nei rispettivi settori offrendo prodotti e servizi più intelligenti, efficienti e adattabili alle esigenze del mercato attuale.
Di fronte alla crescente domanda di competenze TinyML, le istituzioni educative e le piattaforme di apprendimento online hanno sviluppato programmi specifici per formare professionisti in questo campo emergente.
Uno di questi casi è il programma Harvard Professional Certificate presso TinyML offre una formazione completa sui fondamenti dell’apprendimento automatico, dell’apprendimento profondo e dei sistemi integrati, preparando gli studenti ad affrontare sfide reali e cogliere opportunità di carriera.
