La rivoluzione nel data for AI
Radicalbit è un’azienda italiana con sede a Milano fondata nel 2016; specializzata nello sviluppo di prodotti per l’analisi dei dati in tempo reale, è stata riconosciuta tra i leader delle tecnologie per Event Stream Processing.
Nonostante sia attiva da pochi anni, vanta una notevole reputazione grazie alle sue tecnologie di Continuous Intelligence, capaci di automatizzare la raccolta, la gestione e l’analisi dei dati in real-time e di applicare con facilità algoritmi di intelligenza artificiale al flusso dei dati in ingresso.
A dimostrazione del fatto che, anche in Italia, è possibile dare vita a una deep tech company performante e competitiva sul mercato internazionale. Un riconoscimento importante di quanto fatto finora è la presenza di Radicalbit all’interno della guida Gartner, al fianco dei colossi mondiali di Data Stream Analytics.
Che cos’è la Continuous Intelligence?
Alla base del concetto di Continuous Intelligence c’è un approccio tecnologico in grado di unire Stream Processing ed Intelligenza Artificiale. Secondo Gartner, la Continuous Intelligence “unisce l’analisi in tempo reale alle business operations, processando dati aggiornati o storici per prevedere azioni da compiere”. La stessa Gartner ha identificato la Continuous Intelligence come uno dei principali trend per tecnologia e analisi dati, e prevede che questa verrà inclusa in più della metà dei principali new business systems entro il 2022.
In Radicalbit, il concetto di “Continuous Intelligence” indica una soluzione che include funzionalità innovative per risolvere problemi complessi, come il Data Drift o il Concept Drift, tipici dei progetti che utilizzano l’intelligenza artificiale. Automatizzare il processo di riaddestramento dei modelli (Continuous Training) o impiegare modelli in grado di modificarsi sulla base dei dati in ingresso (Self-Learning Algorithms), ne sono un esempio.
Nel Machine Learning tradizionale, l’analisi dei dati non viene effettuata in tempo reale, ma si adotta un processo con diverse fasi. Dapprima le informazioni vengono acquisite e salvate in sistemi di storage (ad esempio, il cosiddetto “data lake”); solo successivamente si procede ad elaborazioni complesse anche con l’applicazione di algoritmi di Machine Learning, che vengono addestrati sul set di dati storici. Questo approccio porta con sé alcune limitazioni, in particolare se applicato a compiti specifci, oltre ad essere un procedimento costoso e time-consuming.
Nonostante Machine Learning ed AI siano perfettamente integrati in numerosi settori, sta diventando sempre più necessario dover gestire in tempo reale una mole di dati incommensurabile ed in costante aggiornamento. Helicon è la piattaforma progettata e realizzata da Radicabit per abilitare il paradigma della Continuous Intelligence.
Con la Continuous Intelligence (basata sulla capacità di operare su fussi di grandi quantità di dati mentre questi transitano) invece, si possono
applicare algoritmi di Machine Learning in modo dinamico, direttamente sul fusso di dati. Ciò che è davvero rivoluzionario, inoltre, è la possibilità di utilizzare algoritmi in grado di adattarsi ai cambiamenti del dato in ingresso (data drift) senza la necessità di un riaddestramento su dati storici.
Dal punto di vista pratico, questo significa che nel tempo il sistema sarà sempre più “esperto” del contesto specifico in cui opera (ad esempio una linea di produzione di un impianto industriale), generando risultati sempre più accurati.
La soluzione per la gestione dei dati in tempo reale: Helicon
Radicalbit ha recentemente sviluppato una piattaforma, basata sul paradigma della Continuous Intelligence che unisce Data Engineering, DataOps & MLOps: Helicon.
Helicon, progettata sulla base delle più moderne e robuste tecnologie (in particolare Kafka e Kubernetes) è in grado di supportare protocolli come MQTT, HTTP, GRPC e diversi linguaggi tra cui Java, Javascript, C, Python e Ruby. La piattaforma si contraddistingue per le seguenti caratteristiche:
1. Continuous Intelligence
Il concetto di Continuous Intelligence è alla base di Helicon, che la rende una piattaforma semplice ed intuitiva, in grado di gestire un costante flusso di dati in continuo aggiornamento. Tutto questo è reso possibile grazie alle caratteristiche tecniche della piattaforma: autoapprendimento dei modelli, rilevamento automatico di data drift, scalabilità e robustezza.
2. Facilità d’uso
Una delle features più apprezzabili di Helicon è la sua semplicità. L’approccio codeless e le numerose automazioni rendono Helicon lo strumento ideale per ridurre la complessità tipica degli sviluppi legati ad applicazioni che sfruttano lo stream processing. La semplicità della GUI permette anche l’integrazione dei diversi team di lavoro nell’intera gestione e analisi del flusso di dati.
3. Applicazione general-purpose
La versatilità e l’uso generico di Helicon la rendono una piattaforma utilizzabile in qualsiasi settore: dal manufacturing all’IIoT, dal retail al monitoraggio fotta e al predictive gaming.
Grazie all’integrazione di AI e Machine Learning, l’analisi dei dati è utilizzata da anni per intervenire sull’ottimizzazione ed efficienza dei processi industriali e diminuire, di conseguenza, gli sprechi. In questo contesto, Helicon costituisce una soluzione agile e innovativa. Sfruttando il lavoro dell’AI sul flusso di dati provenienti dalle macchine industriali (in particolare, nell’IIoT), è in grado di fornire un sistema di Early Warning, consentendo agli operatori di intervenire per limitare gli impatti negativi di un processo di produzione anomalo.
Le applicazioni più interessanti di Helicon nel mondo manifatturiero permettono di avere un impatto significativo sul consumo energetico e sull’efficienza dei processi industriali. Applicare con Helicon un modello in grado di fornire un sistema di Early Warning su processi di lunga durata può portare risparmi fno al 40% delle risorse necessarie alla produzione. Ad esempio, ridurre i tempi del processo di una reazione chimica, limitando i casi anomali, significa diminuire la quantità di energia necessaria alla produzione e conseguentemente evitare sprechi di materie prime.
Un altro caso nel quale Helicon può portare benefici immediati è legato alla durata degli strumenti soggetti ad usura. Intercettare le anomalie nel momento in cui accadono significa utilizzare uno strumento fino al termine della sua vita naturale, evitando sprechi o inefficienze dovute a fermi di produzione. In questi casi abbiamo riscontrato risultati sorprendenti, aumentando l’aspettativa di vita degli strumenti fno al 30%. Per realizzare casi come questi, Radicalbit lavora in partnership con aziende fortemente specializzate come C.Si.Co, fornitore di servizi di ingegneria informatica ed automatica per il mondo produttivo.
Uno dei progetti più signifcativi attualmente in corso riguarda un’azienda ne settore chimico, ALCOPLAST. Radicalbit sta realizzando un sistema per utilizzare i dati IoT in tempo reale ed intercettare anomalie nella produzione e, di conseguenza, intervenire durante il processo stesso.