Negli edifici che puntano a ottimizzare le proprie prestazioni attraverso la tecnologia, i concetti di Smart Building e di Edge computing viaggiano spesso in parallelo. Mentre gli edifici diventano sempre più connessi, l’Edge computing ha un ruolo cruciale nell’abilitare le loro funzionalità.
Quella dell’Edge computing è una logica contrapposta al Cloud computing. Quest’ultima prevede la centralizzazione dei dati e la loro elaborazione in uno o più data center. Con l’Edge, invece, i dati sono elaborati dove vengono acquisiti, cioè in locale, riducendo al minimo il trasferimento delle informazioni, il consumo di banda e la latenza.
Se è vero che ormai il Cloud computing è al centro di molte architetture IT, e che le connessioni Internet sono sempre più veloci, in diversi casi l’opzione dell’Edge computing può portare notevoli vantaggi.
Cos’è l’Edge computing
L’Edge computing è un’architettura informatica che consente l’elaborazione dei dati in locale o in prossimità di una particolare fonte di dati, riducendo al minimo la necessità di processarli in remoto. La vicinanza dei dati permette di ridurre la latenza e i tempi di elaborazione, condizioni fondamentali per l’esecuzione di applicazioni in tempo reale.
Questo modello computazionale è adottato nel cosiddetto Internet of Things, in quanto permette di trattare grosse quantità di dati prodotti localmente ed eventualmente inviare a sistemi remoti solo una loro versione più compatta.
Nel contesto degli Smart Building, l’Edge computing consente una risposta rapida e localizzata ai dati generati dai sensori distribuiti nell’edificio. In generale, l’implementazione di una logica Edge nei sistemi di Building automation può offrire ottime performance in termini di efficienza.
I vantaggi dell’architettura Edge nell’automazione degli edifici
Avvicinando la potenza di calcolo alla fonte dei dati, l’architettura Edge garantisce dunque una più rapida elaborazione delle informazioni. Ciò rappresenta un’opportunità per gli Smart Building: evitando di trasferire grandi moli di dati a lunga distanza, i tempi di risposta si accorciano. Grazie anche a questo, l’Edge computing consente di sfruttare al meglio le tecnologie più avanzate come il machine learning e l’intelligenza artificiale.
Attraverso il machine learning, i gestori degli immobili sono in grado di ottimizzare i sistemi di automazione dell’edificio per operare in modo più efficiente e puntuale. Si possono ad esempio adottare algoritmi per monitorare il consumo energetico e apportare modifiche di conseguenza.
Da parte sua, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per automatizzare determinati processi, come il controllo del clima, dell’illuminazione e dei sistemi di sicurezza.
Esempi di applicazione dell’Edge computing negli Smart Building
Il “sistema nervoso” di uno Smart Building è rappresentato dai numerosi sensori che rilevano dati quali temperatura, umidità, luminosità, presenza umana e altro ancora. L’Edge computing consente di elaborare questi dati in tempo reale, dando la possibilità al “cervello” dell’organismo-edificio di rispondere in modo immediato ai cambiamenti delle condizioni ambientali o delle esigenze degli occupanti.
- Efficienza energetica
Una delle principali missioni di uno Smart Building è migliorare l’efficienza energetica. L’Edge computing aiuta a raggiungere l’obiettivo, consentendo di monitorare in tempo reale i sistemi di riscaldamento, raffreddamento, illuminazione e ventilazione. Ad esempio, quando il sistema rileva che una stanza non è occupata, il riscaldamento e l’illuminazione vengono automaticamente ridotti per risparmiare energia. In questo modo, i consumi energetici sono ottimizzati, con una riduzione dei costi operativi e dell’impatto ambientale.
- Sicurezza
L’Edge computing è importante anche per la sicurezza. Negli Smart Building, ad esempio, i sistemi di sorveglianza e rilevamento degli intrusi possono affidarsi all’architettura Edge per analizzare i flussi video in real time e identificare potenziali minacce. La capacità di elaborare le informazioni in locale consente di reagire tempestivamente a eventi sospetti, contribuendo a prevenire situazioni di emergenza.
- Manutenzione predittiva
L’uso del machine learning e dell’intelligenza artificiale nell’Edge computing sta aprendo nuove strade per la manutenzione predittiva. Analizzando i dati provenienti dai sensori e da altre fonti, i sistemi di intelligenza artificiale possono rilevare anomalie che potrebbero indicare la necessità di manutenzione o riparazione. L’intervento tempestivo sugli impianti può aiutare a ridurre i tempi di inattività e a rendere l’edificio più efficiente.
- Miglioramento dell’esperienza dell’occupante
L’Edge computing, inoltre, può migliorare l’esperienza degli occupanti degli Smart Building. Ad esempio, l’uso di dispositivi mobili e applicazioni specifiche consente agli utenti di personalizzare temperatura e illuminazione all’interno dell’edificio. Questi comandi vengono elaborati localmente, garantendo una risposta immediata.
Sostenibilità, risparmio e comfort negli Smart Building
L’Edge computing è una risorsa per gli Smart Building che vogliono creare ambienti più efficienti, sicuri e confortevoli. L’architettura Edge permette infatti una gestione dei dati in real time, un controllo locale degli stessi e una risposta immediata alle esigenze degli occupanti.
Man mano che l’Edge computing, il machine learning e l’intelligenza artificiale si svilupperanno, il loro ruolo nel futuro degli Smart Building sarà sempre più rilevante. Sfruttando l’analisi predittiva e gli algoritmi di apprendimento automatico, i proprietari e i gestori degli immobili potranno ottenere informazioni in tempo reale sulle loro strutture e automatizzare i processi per migliorare l’efficienza e ridurre i malfunzionamenti.
Questa combinazione di tecnologie sta già trasformando l’industria edilizia. Ambienti più reattivi ed efficienti generano infatti benefici in termini di sostenibilità, risparmio energetico ed esperienza degli utenti.