3 macro-trend tecnologici per il 2016 – e tante previsioni

Digital MeshDigital Mesh, Smart Machine e una nuova realtà IT – queste le macro-aree tecnologiche individuate da Gartner (le cui previsioni sono sempre molto attese e ascoltate, ma che non sempre si realizzano) che, mantenendo come comune denominatore l’elemento smart consegnatoci dal ‘tutto connesso’, aprono a loro volta a innumerevoli opportunità.

Nel periodo a cavallo tra la fine di un anno e il principio di quello nuovo, prodursi in un elenco delle tendenze tecnologiche che ci attendono potrà apparire come una consuetudine, e chiunque si interessi di tecnologia nella sua accezione più ampia avrà già letto una miriade di post. È tuttavia importante capire ciò che gli analisti prevedono e cosa la continua innovazione tecnologica sarà in grado di generare – non fosse altro per avere un’anteprima su ciò che gli eventi internazionali che ci attendono nei prossimi giorni (quali il CES e ISE) riusciranno ad anticipare e a trattare.

Digital Mesh

  • Il Digital Mesh secondo Gartner si articola innanzi tutto con il Device Mesh, prevedendo come macchine e apparati (automobili, telecamere, dispositivi, elettrodomestici ecc.) saranno collegati in un assortimento di terminali/endpoint che le persone useranno per accedere ad applicazioni e informazioni, interagire con altre persone, social community, strutture governative e aziende. Man mano che questa ‘trama di dispositivi’ evolve, ci si potrà attendere l’espensione dei modelli di connessione facendo emergere una maggiore interazione cooperativa. Vedremo quindi sviluppi significativi in campi quali il wearable, la realtà aumentata e la realtà virtuale. Ai nostri occhi – volendo andare al nocciolo essenziale – questa ‘trama digitale’ potrebbe sembrare una nuova ed estesa accezione dell’IoT, ma probabilmente la visione di Gartner vuole essere più articolata, come vedremo in seguito.
  • Altra componente è costituita dalla user-experience d’ambiente (o Ambient User Experience), in cui tutte le nostre interazioni digitali si sincronizzano in una ‘digital experience’ continua, che preserva la nostra esperienza d’uso in modo trasversale tra la linea di confine di dispositivi tradizionali, lo spazio e il tempo. L’utente potrà interagire con un’applicazione in una sequenza dinamica e composta da molteplici fasi, capace di durare un periodo di tempo esteso. L’esperienza miscelerà ambienti fisici, virtuali ed elettronici, utilizzando informazioni contestuali in tempo reale al mutare delle stesse condizioni ambientali, o nel caso in cui l’utente si sposti da un ambiente all’altro. Le organizzazioni e le aziende dovranno considerare il comportamento della loro utenza durante questo percorso, per concentrare il lavoro di sviluppo e progettazione da singole applicazioni ad un’intera rete di prodotti e servizi coinvolti in questa user-experience.
  • Vedremo inoltre come la stampa 3D continuerà ad evolversi ampliando la gamma di materiali utilizzabili, tra cui nuove leghe di nickel evolute, fibra di carbonio, vetro, inchiostro conduttivo, materiali elettronici, farmaceutici e biologici, da impiegare in applicazioni pratiche in ambito aerospaziale, nella sanità, nell’automotive, nei settori energetico e militare. Le recenti evoluzioni consentono l’impiego di molteplici materiali diversi nei processi di stampa 3D di un unico manufatto. Questo potrà essere molto utile per le operazioni sul campo o le riparazioni, nel momento in cui si richiede uno strumento specifico e stampato su richiesta. La stampa 3D biologica – vedi la stampa di pelle e organi – sta progredendo dalla teoria ad una realtà concreta, tuttavia ne la politica ne l’opinione pubblica possiede una completa comprensione di tutte le implicazioni.

Macchine smart

  • La macro-tendenza degli apparati intelligenti contempla l’impiego dell’Information of Everything. Tutto ciò che ci circonda nella suddetta trama digitale produrrà, userà e comunicherà una quantità di informazioni virtualmente non misurabile. Le organizzazioni dovranno apprendere come identificare quali siano le informazioni capaci di apportare valore in senso strategico, come accedere ai dati da diverse fonti, ed esplorare come gli algoritmi possano usare a proprio vantaggio l’Information of Everything per alimentare nuove architetture di business.
  • Un apprendimento automatico evoluto è ciò che fa apparire ‘intelligenti’ le apparecchiature che si fregiano dell’aggettivo smart; il cosiddetto Machine Learning consente alle macchine sia di comprendere i concetti nell’ambito di un dato ambiente, sia di impararli. Tramite il Machine Learning, una macchina smart può quindi modificare il suo comportamento futuro. Ad esempio, analizzando un vasto database di casi clinici in ambito sanitario, le ‘learning machine’ possono rivelare in anticipo degli aspetti prima sconosciuti riguardanti l’efficacia di un trattamento. Quest’area tecnologica si sta evolvendo rapidamente, quindi le organizzazioni dovranno saper stimare il modo in cui potranno applicare queste tecnologie per trarne un vantaggio sulla concorrenza.
  • Un Machine Learning evoluto consentirà la nascita di tutto uno spettro di implementazioni di macchine smart — inclusi i robot, veicoli autonomi, sistemi VPA (Virtual Personal Assistant) e smart advisor — capaci di agire in modo autonomo (o almeno semi-autonomo). Ovvero, agenti o cose autonomi. Ciò tiene vivo la user-experience d’ambiente dove un agente autonomo diviene la principale interfaccia d’uso. Invece di interagire con i menu, i moduli e i pulsanti di uno smartphone, l’utente parlerà ad una app, che costituirà il vero agente intelligente.

Una nuova realtà IT

  • Tra i fattori determinanti di questa macro-area figura l’adozione di un’architettura di sicurezza adattiva. Le complessità del business digitale e dell’economia algoritmica, combinate ad una crescente ‘hacker industry’, aumentano nelle organizzazioni e nelle aziende in modo significativo l’esposizione a minacce. I responsabili IT dovranno concentrarsi nel rilevare e rispondere a tali minacce, nonché attuare blocchi e altre misure più tradizionali per prevenire eventuali attacchi.
  • Inoltre, perché il Digital Mesh e le Smart Machine rappresentino soluzioni praticabili, si richiederà un’architettura di sistema evoluta capace di sopperire ad un’intensa domanda in termini di computing. I sistemi basati su GPU e FPGA (Field-Programmable gate-Array) funzioneranno in modo molto più simile al cervello umano, che sono particolarmente adatti per essere impiegati nell’apprendimento approfondito, e ad altri algoritmi-pattern utilizzati dalle smart machine. Le architetture basate su FPGA consentiranno una distribuzione con meno energia in endpoint IoT più minuscoli, ad esempio nelle abitazioni, nelle automobili, negli orologi da polso e addirittura negli esseri umani.
  • Le architetture e i servizi mesh saranno ciò che permetterà la fruizione di app e servizi nell’ambiente dinamico e flessibile del digital mesh – un’architettura che servirà ai requisiti dell’utente man mano che questi variano nel tempo. Saranno convogliate insieme le molteplici fonti delle informazioni, i dispositivi, le app, i servizi e i micro-servizi, in un’architettura flessibile dove le app si estenderanno trasversalmente su molteplici dispositivi endpoint, e saranno capaci di coordinarsi gli uni con gli altri per generare un’esperienza digitale continua.
  • Per quanto riguarda le architetture e le piattaforme IoT, queste fanno da sfondo alle architetture di app e servizi mesh. Le tecnologie e gli standard della piattaforma IoT formano il set di funzionalità e capacità di base per la comunicazione, il controllo, la gestione e la sicurezza degli endpoint nell’Internet delle Cose. Dietro le quinte, le piattaforme aggregano i dati provenienti dagli endpoint da una prospettiva architetturale e tecnologica, rendendo l’IoT una realtà.

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