Man mano che la tecnologia continua ad evolversi, sempre più aziende sfruttano l'intelligenza artificiale (AI) per migliorare le offerte esistenti e generare nuove soluzioni per accelerare la creazione di valore per i propri clienti.
Intelligenza artificiale in ascesa
I leader del settore Big Tech investono molto nella ricerca e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale per migliorare i motori di ricerca, gli assistenti vocali, i servizi cloud e altro ancora. Queste aziende sviluppano anche soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale, come auto a guida autonoma, assistenza sanitaria personalizzata e assistenti virtuali intelligenti.
L'aumento degli investimenti nell'IA sta guidando lo sviluppo di nuove tecnologie e strumenti, che sono più accessibili e convenienti per le aziende di tutte le dimensioni, alimentando l'adozione dell'IA in tutti i settori. Poiché l'intelligenza artificiale si integra maggiormente con la vita quotidiana, l'aumento della potenza di elaborazione e della larghezza di banda aumenta la necessità di soluzioni di raffreddamento migliori e più efficienti per garantire le massime prestazioni e affidabilità per questi sistemi avanzati. La gestione termica dell'IA rappresenta una sfida per quanto riguarda la quantità di raffreddamento richiesta e la varietà di sfide specifiche per l'applicazione che ogni settore deve affrontare.
Ultime applicazioni dell'intelligenza artificiale
Diversi studi e rapporti prevedono una crescita significativa nell'adozione dell'IA in tutti i settori. Secondo Fortune Business Insights, il valore del mercato globale dell'IA dovrebbe raggiungere quasi 1,4 trilioni di dollari entro il 2029, crescendo a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 20,1% da 2022 a 2029.
L'aumento dell'implementazione dell'IA apre nuove possibilità di innovazione e crescita in vari settori, come i trasporti, la sanità, l'istruzione, l'intrattenimento e molti altri. Ecco alcune delle ultime applicazioni di intelligenza artificiale:
Applicazioni di intelligenza artificiale in crescita
eMobility e sistemi ADAS
I sistemi di eMobility e le auto a guida autonoma si affidano all'intelligenza artificiale per operare in modo sicuro ed efficiente. Uno degli usi principali dell'IA nei sistemi di eMobility è la gestione delle risorse energetiche, come le batterie e l'infrastruttura di ricarica. I sistemi di eMobility utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare i cicli di carica e scarica per massimizzare l'efficienza e la durata della batteria dei veicoli elettrici (EV), estenderne l'autonomia e ridurre il costo di proprietà.
Le auto a guida autonoma utilizzano l'intelligenza artificiale nei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) per analizzare i dati provenienti da sensori come telecamere, lidar e radar e per identificare e tracciare oggetti come altri veicoli, pedoni e ostacoli. Le auto a guida autonoma utilizzano anche l'intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi di guida, la velocità e altri parametri in base alle condizioni del traffico, alla geometria stradale e alle preferenze dell'utente. Ciò consente ai veicoli di navigare attraverso scenari complessi e prendere decisioni basate su dati in tempo reale.
L'integrazione dell'IA nell'industria automobilistica ha migliorato la sicurezza e la sostenibilità dei sistemi di trasporto. Il continuo progresso nella tecnologia AI consente ai produttori automobilistici di sviluppare eMobility avanzate e auto a guida autonoma più efficienti, sicure e ampiamente adottate.
Cloud Computing
La combinazione di intelligenza artificiale (AI) e cloud computing è stata una delle principali forze trainanti della trasformazione digitale negli ultimi anni. Il cloud computing aiuta le organizzazioni ad accedere alle risorse di elaborazione e allo storage on demand, riducendo la necessità di hardware e infrastrutture costosi. Integrando l'intelligenza artificiale nel cloud, le organizzazioni sfruttano le funzionalità dell'intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per migliorare le operazioni aziendali, automatizzare i processi e migliorare il processo decisionale. Ad esempio, le aziende utilizzano chatbot basati sull'intelligenza artificiale per interagire con i clienti in tempo reale, analizzare i dati per ottenere informazioni sul comportamento e le preferenze dei clienti e ottimizzare la gestione della supply chain prevedendo la domanda.
I fornitori di intelligenza artificiale basati su cloud offrono vari servizi come l'apprendimento automatico, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale, rendendo più facile per le organizzazioni integrare l'intelligenza artificiale nelle loro operazioni.
L'intelligenza artificiale nel cloud offre soluzioni scalabili e convenienti, consentendo alle aziende di espandere le proprie capacità di intelligenza artificiale senza investire in hardware aggiuntivo. Ciò è particolarmente vantaggioso per le piccole e medie imprese che potrebbero non avere le risorse per investire in infrastrutture hardware. La combinazione di intelligenza artificiale e cloud computing ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui le organizzazioni operano, rendendole più efficienti, efficaci e innovative.
Ambito sanitario
L'uso dell'IA nel settore sanitario sta trasformando l'industria medica a livello globale. L'assistenza sanitaria applica l'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza e la velocità dell'imaging medico, diagnosticare malattie, creare piani di trattamento, accelerare il processo di scoperta dei farmaci, monitorare i pazienti e fornire feedback in tempo reale ai medici.
Ad esempio, l'imaging medico utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare immagini mediche come raggi X, scansioni di tomografia computerizzata (TC) e scansioni di risonanza magnetica (MRI) per rilevare anomalie o segni di malattia che potrebbero essere ignorati dall'interpretazione umana. Questo aiuta i medici a fare diagnosi accurate e tempestive, portando a risultati migliori per i pazienti.
L'intelligenza artificiale migliora anche la velocità del processo di scoperta di farmaci analizzando grandi set di dati e prevedendo l'efficacia di nuovi farmaci candidati. Questo aiuta a identificare potenziali trattamenti in modo più rapido ed efficiente, portando a nuovi trattamenti per diverse condizioni mediche.
L'uso dell'IA nel settore sanitario sta rivoluzionando l'erogazione dell'assistenza sanitaria, migliorando i risultati dei pazienti, riducendo i costi sanitari, accelerando i processi e consentendo un'assistenza più personalizzata.
Gestione termica nell'intelligenza artificiale
Poiché gli architetti di sistema continuano a integrare l'intelligenza artificiale in vari settori e applicazioni, aumenta la domanda di dispositivi informatici più piccoli, più potenti ed efficienti dal punto di vista energetico. L'adozione continua dell'IA significa sviluppare soluzioni software, hardware e di gestione termica più efficienti per supportare queste esigenze.
In termini di hardware, i processori specializzati e altri componenti sono ottimizzati per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Ad esempio, le unità di elaborazione grafica (GPU) sono state ampiamente adottate nella comunità AI grazie alla loro capacità di eseguire in modo efficiente le operazioni di matrice che sono fondamentali per molti algoritmi di intelligenza artificiale. I progettisti e i produttori di chip stanno anche sviluppando hardware incentrato sull'intelligenza artificiale per accelerare i carichi di lavoro di deep learning.
Tuttavia, ogni nuovo sviluppo hardware per l'IA comporta un aumento del costo della produzione termica e questa domanda termica ha rapidamente superato le soluzioni termiche tradizionali. Questi chip richiedono un'elevata potenza per supportare l'aumento della domanda di elaborazione richiesta per le attività di intelligenza artificiale. Di conseguenza, l'hardware di intelligenza artificiale genera un calore di scarto eccessivo che può degradare le prestazioni o innescare guasti del sistema, motivo per cui i progettisti di sistemi AI si affidano maggiormente alle soluzioni di gestione termica per gestire la temperatura del processore AI.
Man mano che l'IA diventa più affamata di energia e complessa, è fondamentale progettare soluzioni di raffreddamento che tengano il passo con queste esigenze pur rimanendo efficienti e affidabili. Il raffreddamento a liquido è una soluzione promettente che offre una capacità di raffreddamento molto più elevata rispetto al raffreddamento ad aria, in particolare per i sistemi AI mobili che richiedono fattori di forma ridotti e basso consumo energetico.
Personalizzazione della gestione termica per applicazioni specifiche di intelligenza artificiale
Un'altra considerazione importante nel raffreddamento e nella gestione termica dell'intelligenza artificiale è l'applicazione specifica dell'IA e dei requisiti termici associati. Ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale utilizzati nelle auto a guida autonoma hanno requisiti di raffreddamento diversi da quelli utilizzati nei data center o nei dispositivi medici. È quindi essenziale progettare soluzioni di raffreddamento su misura per la specifica applicazione AI e il suo ambiente di utilizzo.
Gestione termica per l'intelligenza artificiale eMobility
Le soluzioni di gestione termica per l'intelligenza artificiale nelle applicazioni di eMobility si concentrano principalmente sul raffreddamento dell'elettronica e dei processori di bordo, in particolare per i sistemi avanzati di assistenza alla guida. I sistemi che raccolgono, organizzano, elaborano e implementano i dati dei sensori per aumentare la sicurezza degli occupanti del veicolo si basano su un'elaborazione rapida e affidabile per prendere decisioni rapide e sicure. Le soluzioni di raffreddamento per l'eMobility richiedono la massima affidabilità in un formato leggero e durevole per garantire la sicurezza dei passeggeri con un impatto minimo sull'autonomia e sull'efficienza del veicolo.
Raffreddamento di applicazioni di deep learning e intelligenza artificiale medicali e aziendali
Le soluzioni AI in ambienti hyperscale o data center per applicazioni consumer o medicali stanno attualmente passando da soluzioni raffreddate ad aria a raffreddamento a liquido ad alte prestazioni, con le unità di distribuzione del refrigerante (CDU) come nucleo di questi sistemi di gestione termica di nuova generazione.
La differenza Boyd
Boyd vanta decenni di esperienza e competenza nella progettazione e produzione su larga scala di soluzioni di gestione termica personalizzate come unità di distribuzione del refrigerante, circuiti di liquidi e piastre frigorifere, refrigeratori, camere di vapore 3D e gruppi di tubi di calore remoti per vari settori, tra cui eMobility, cloud, medicale e altro ancora. La nostra esperienza ingegneristica e nella scienza dei materiali ci consente di progettare una soluzione su misura per un'applicazione specifica, che si tratti di una soluzione di raffreddamento per sistemi ADAS, data center o apparecchiature mediche.
Sfruttiamo la nostra vasta rete di fornitori per ottenere i materiali e i componenti necessari per progettare soluzioni innovative ottimizzate per prestazioni, affidabilità ed efficienza energetica. Per saperne di più sulle nostre soluzioni di gestione termica o per discutere le esigenze del vostro progetto, fissate una consulenza con i nostri esperti.
