L’evoluzione dell’industria verso un ambiente completamente digitalizzato richiede l’integrazione di tecnologie avanzate. I sistemi embedded sono una parte integrante di questa evoluzione, grazie alla loro versatilità e capacità di eseguire calcoli complessi in tempo reale, gestire diversi processi e garantire comunicazioni veloci e sicure tra macchinari e piattaforme cloud. Insieme all’integrazione di tecnologie avanzate come il machine learning, Edge Computing e 5G, l’Industria 4.0 sta superando ogni aspettativa, offrendo livelli di efficienza e sicurezza mai raggiunti prima. Ma quali sono le implicazioni per i sistemi embedded?
Embedded Systems: Un’Evoluzione Storica
I sistemi embedded non sono una novità, ma risalgono agli albori dell’elettronica е della programmazione. Il primo esempio significativo di sistema embedded è rappresentato dall’Apollo Guidance Computer (AGC), progettato negli anni ’60 per supportare il programma spaziale Apollo della NASA. Questo sistema, che pesava 30 Kg ed includeva un processore con una frequenza di ben 2 Mhz, ha dato il via alla progettazione di una nuova concezione di dispositivi. Alcune caratteristiche, come la gestione in real-time e un’architettura a bassa potenza, continuano ad essere ricercate oggi in molti sistemi embedded per l’Industria 4.0. Con l’avvento del microprocessore negli anni ’70, la progettazione dei sistemi embedded ha subito un’ulteriore evoluzione fino a diventare quello che è attualmente.
Nell’Industria 4.0, i sistemi embedded sono diventati il fulcro per l’aumento dell’efficienza produttiva, giocando un ruolo chiave in ogni fase del ciclo produttivo:
- Automazione della Fase di Produzione: I microcontrollori sono impiegati nella gestione delle linee di produzione, nella supervisione dei processi e nel controllo di ogni fase del ciclo produttivo.
- Gestione dei Rischi: Sono utilizzati per la rilevazione anticipata degli eventuali problemi tecnici, garantendo un funzionamento ottimale delle macchine.
- Monitoraggio della Qualità: La loro capacità di elaborare dati in tempo reale consente di monitorare e migliorare costantemente il processo produttivo.
Secondo un rapporto di MarketsandMarkets, il mеrcato globale dei sistemi embedded nell’Industria 4.0 crescerà ben oltre 350 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 10%. Questo incremento è sicuramente alimentato dalla crescente adozione di tecnologie di automazione industriale, dall’espansione dell’IIoT e dalla necessità di soluzioni di progettazione sistemi embedded sempre più sofisticate. Questi progressi non sarebbero stati possibili senza i microcontrollori е i processori embedded, la spina dorsale di ogni dispositivo elettronico moderno.
Caratteristiche Chiave dei Sistemi Embedded
Ogni sistema embedded è progettato per soddisfare specifiche esigenze industriali e applicative. Per questo motivo, sul mercato si trovano diverse architetture e configurazioni per ogni progetto, spaziando da semplici sistemi di controllo fino a soluzioni estremamente complesse. Di seguito analizziamo alcuni dei componenti chiave e le caratteristiche che rendono i sistemi embedded così essenziali.
Risorse Limitate: Memoria, Potenza e Alimentazione
Quando si progetta un sistema embedded, i primi parametri che vanno considerati sono quelli della memoria, potenza di calcolo e alimentazione. Questo perché, generalmente, i sistemi embedded devono operare in ambienti con risorse limitatе, il che richiede un’ottimizzazione estrema sia dell’hardware che del software. Ad esempio, in molte applicazioni industriali bisogna assicurare un basso consumo energetico per garantire una lunga durata operativa, soprattutto nei sistemi alimentati a batteria. Ma anche se questo significa dover necessariamente rinunciare a qualcos’altro, con la giusta pianificazione si può trovare il giusto compromesso tra i parametri ricercati, partendo dallo scegliere tra un microcontrollore e un processore.
Microcontrollori e Processori Embedded
Il cuore di ogni sistema embedded è costituito da un microcontrollore e/o processore embedded. Microcontrollori come le famiglie AVR e PIC sono perfetti per applicazioni a bassa complessità, grazie alla loro efficienza energetica e alla capacità di gestire compiti specifici. Questi dispositivi, combinano CPU, memoria e periferiche su un unico chip, garantendo un alto livello di integrazione e costi contenuti. Nel panorama attuale, i dispositivi embedded basati su microcontrollori vantano oggi una potenza di calcolo maggiore rispetto al passato, soprattutto grazie all’ adozione di processori a 32 bit con memorie RAM e Flash ottimizzate.
D’altra parte, i processori embedded basati su architetture più potenti come ARM Cortex, offrono una capacità di еlaborazione superiore e sono in grado di eseguire sistemi operativi complessi, come i sistemi operativi real-time (RTOS), rendendoli ideali per applicazioni critiche che richiedono tempi di risposta rapidi e la gestione di più processi simultaneamente, come avviene nelle fabbriche automatizzate. E per chi ha bisogno di performance elevate? Qui entra in gioco l’hardware specializzato, come FPGA e ASIC.
FPGA e ASIC: Personalizzazione ed Efficienza
Per migliorare ulteriormente le prestazioni, molte applicazioni embedded includono ASIC (Application Specific Integrated Circuits) o FPGA (Field Programmable Gate Arrays). Le FPGA offrono una grande flessibilità, permettendo di personalizzare l’hardware per adattarsi a specifiche esigenze di elaborazione, come l’elaborazione parallela di grandi quantità di dati o l’implementazione di algoritmi di machine learning direttamente sul dispositivo. Gli ASIC, invece sono progettate per svolgere dei compiti molto più specifici ed offrono un livello di efficienza-velocità superiore a qualsiasi soluzione general-purpose.
Software Embedded: Modularità e Ottimizzazione
Infine, non bisogna dimenticare che un sistema embedded non è solo hardware. Il software è altrettanto importante e deve essere sviluppato ad hoc per svolgere bene il suo compito.
Per questo motivo, il software embedded deve essere progettato per essere modulare, flessibile e ottimizzato per operare in un ambiente con risorse limitate, come memoria ridotta e basse capacità di elaborazione. In molti casi, questo include l’uso di firmware specificamente ottimizzato per eseguire funzioni in tempo reale, riducendo i tempi di risposta.
Per i sistemi più complessi è interessante l’uso di RTOS (Real-Time Operating Systems), che garantiscono l’esecuzione dei processi con tempistiche precise, essenziale in applicazioni critiche come l’automazione industriale e i robot collaborativi.
Il Futuro dei Sistemi Embedded nell’Industria 4.0
Nell’ambito dell’automazione industriale di nuova generazione e dell’Industria 4.0 in generale, i sistemi embedded continuano ad avere un ruolo di primo piano.
Sicuramente, il futuro di questi sistemi è strettamente legato all’evoluzione di tecnologie chiave come l’intelligenza artificiale (AI), il machine learning, l’Edge Computing e la connettività 5G che contribuiscono al miglioramento della qualità e dell’efficienza operativa. A tal proposito, un aspetto interessante riguarda la possibilità di eseguire modelli di ML anche su dispositivi con risorse limitate come microcontrollori e sistemi embedded nell’insieme, grazie all’incremento della loro capacità computazionale e all’ottimizzazione degli algoritmi. Ma perché è così importante?
Il Ruolo del Machine Learning nei Sistemi Embedded
Il Machine Learning nei sistemi embedded rende possibile analizzare dati in tempo reale e prendere decisioni in modo autonomo. Nel 2024, il machinе learning nei sistemi embedded ha trovato applicazioni reali in numerosi settori, anche grazie all’uso di reti di sensori intelligenti.
Ad esempio, nelle fabbriche di smart manufacturing, i sensori analizzano in tempo reale dati critici come vibrazioni o temperatura, e grazie all’implementazione del machine learning abilitano la manutenzione predittiva. Ciò permette di ridurre drasticamente i tempi di inattività ed ottimizzare l’efficienza operativa.
In breve, integrare il machine learning direttamente nei sistemi embedded apre la strada a una serie di vantaggi concreti:
- Manutenzione predittiva avanzata: L’analisi dei dati provenienti da sensori può prevedere guasti imminenti di macchinari, riducendo i tempi di inattività.
- Ottimizzazione dei processi: I modelli ML possono imparare dalle variazioni nelle operazioni produttive e suggerire miglioramenti, ad esempio regolando le condizioni di lavoro di un impianto.
- Classificazione e riconoscimento: I sistemi embedded possono utilizzare il ML per riconoscere oggetti, tracciare il movimento di componenti o persino identificare difetti nei prodotti direttamente sulle linee di produzione.
Oltre al machine learning, l’intelligenza artificiale (AI) applicata ai sistemi embedded include una varietà di tecnologiе chе permettono ai dispositivi di eseguire operazioni autonome, spesso basate su logiche preimpostate o modelli ottimizzati, senza necessariamente richiedere la capacità di apprendere da nuovi dati in tempo reale. Tecniche come le reti neurali artificiali (ANN) e le logiche decisionali basate su regole permettono ai dispositivi di rispondere in modo rapido e deterministico a situazioni complesse, anche in presenza di risorse hardware limitate.
Sempre in questo contesto, un altro pilastro fondamentale per l’Industria 4.0 è l’Edge Computing, che sta rivoluzionando il modo in cui i dati vengono elaborati sul campo.
Edge Computing a Supporto dei Sistemi Embedded
L’Edge Computing è un paradigma che prevedе l’elaborazione dei dati ai “margini” della rete, vicino ai dispositivi che generano i dati (come i sistemi embedded), ma non necessariamente all’interno di essi. A differenza del cloud computing, dove i dati vengono inviati a server remoti per l’elaborazione, l’Edge Computing distribuisce la potenza di calcolo in nodi locali, riducendo la latenza e migliorando l’efficienza operativa.
Questo approccio è particolarmente utile nelle applicazioni industriali in cui la latenza, la sicurezza e l’affidabilità sono critiche. In queste applicazioni, i sistemi embedded raccolgono e trasmettono dati da sensori e attuatori, mentre i nodi di Edge Computing gestiscono l’elaborazione più “pesante”, come ad esempio per l’analisi di dati complessi o l’esecuzione di modelli di machine learning in tempo reale.
I sistemi embedded che sfruttano Edge AI (Intelligenza Artificiale sull’Edge) possono rivoluzionare diversi casi scenari, tra i quali troviamo:
- Ispezione visiva automatizzata: Utilizzando telecamere e modelli di visione artificiale, è possibile rilevare difetti nei prodotti direttamente lungo la linea di produzione. Il vantaggio è la velocità di elaborazione e la possibilità di intervenire immediatamente.
- Monitoraggio della salute delle macchine: L’uso di sensori intelligenti con modelli di ML consente di monitorare continuamente le condizioni operative delle macchine e prevenire guasti. Questi sistemi possono esserе addestrati per riconoscere modelli di degrado basati su dati storici.
- Automazione industriale: L’integrazione di ML nei sistemi di controllo industriale consente l’automazione intelligente di processi produttivi, riducendo il bisogno di supervisione umana e ottimizzando la produzione in base a parametri dinamici.
TensorFlow Lite (LiteRT): Un Framework di Machine Learning per Sistemi Embedded
L’esecuzione di modelli di ML su dispositivi embedded richiede dei framework ottimizzati per l’hardware a basso consumo е le risorse limitate. Uno degli strumenti più interessanti ed utilizzati è sicuramente TensorFlow Lite: un framework di machine learning ottimizzato per eseguire inferenze su dispositivi embedded e mobili, con particolare attenzione a ridurre il consumo energetico e l’uso delle risorse. Recentemente ribattezzato come LiteRT, supporta non soltanto dei modelli TensorFlow, ma anche quelli creati con PyTorch e JAX, ampliando il suo campo di applicazione rispetto al passato. Un aspetto chiave è l’inclusione di strumenti di ottimizzazione, come la quantizzazione dei modelli, che riduce le dimensioni del modello, senza sacrificarne le funzionalità.
Un’estensione specifica, LiteRT Micro, consente di eseguire modelli di machine learning su microcontrollori con memoria molto limitata, come gli ARM Cortex-M. LiteRT Micro è progettato per dispositivi con appena 16 KB di RAM, ed è in grado di supportare inferenze su dispositivi IoT e sensori industriali, rendendo possibile applicazioni come il monitoraggio delle condizioni delle macchine o il riconoscimento audio e delle immagini su diversi dispositivi.
In sintesi, LiteRT rappresenta una soluzione versatile e potente per portare l’intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi edge, con un’elevata ottimizzazione delle risorse, supporto per più framework di ML e un’attenzione particolare alle limitazioni tipiche dell’hardware embedded.
Sfide Tecniche nella Progettazione dei Sistemi Embedded di Nuova Generazione
Con l’avanzamento delle tecnologie e l’introduzione di nuove esigenze nell’Industria 4.0, anche la progettazione di sistemi embedded deve affrontare una serie di sfide tecniche non indifferenti.
Una delle sfide più significative riguarda la latenza nella comunicazione tra i dispositivi e macchinari, che può ridurre la reattività del sistema. È un aspetto particolarmente critico nelle applicazioni industriali che richiedono decisioni in tempo reale. Per ridurre la latenza si possono adottare diverse strategie, ma è sicuramente еssenziale prevedere dei protocolli di comunicazione ottimizzati allo scopo, come MQTT o OPC UA, e sfruttare delle architetture di rete ottimizzate.
MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) è un protocollo di comunicazione binario semplice e versatile, creato nel 1999 con lo scopo di ridurre al minimo l’utilizzo della banda per le comunicazioni ed ottimizzare il consumo energetico. Può essere utilizzato in ambienti con limitazioni, come quelli con una larghezza di banda ridotta o una latenza elevata e implementato in dispositivi che prevedono un’alimentazione a batterie.
Si tratta quindi di un protocollo di comunicazione che in un mondo sempre più dipendente dalla tecnologia e connesso, è in grado di fare la differenza trovando largo impiego nell’IoT e IIoT.
Efficienza Energetica in Sistemi Embedded
L’efficienza energetica è un’altra grande sfida, specialmente in applicazioni su larga scala dove sono presenti un numero elevato di sensori e attuatori. L’uso di tecniche di gestione dell’energia come il Power Gating, la sospensione di moduli inutilizzati e l’ottimizzazione del firmware contribuiscono a ridurre il consumo energetico. Questo è particolarmente importante in dispositivi embedded alimentati a batteria, per i quali è essenziale utilizzare dei microcontrollori a basso consumo energetico ed implementare un sistema di gestione energetico efficace.
Sicurezza e Affidabilità
La sicurezza nei sistemi embedded non è mai stata così cruciale, soprattutto in un contesto come quello dell’Industria 4.0 dove tutto è connesso. In generale, la sicurezza dei sistemi embedded dipende strettamente dall’interazione tra hardware e software. Come misura di sicurezza a livello hardware può essere interessante l’uso di Trusted Platform Modules (TPM), che offrono funzionalità di crittografia hardware.
Dal lato software, l’adozione di standard come ISO/IEC 62443 è essenziale per proteggere le infrastrutture. Questo standard in particolare definisce i requisiti specifici per la progettazione e l’implementazione di soluzioni sicure, dalla gestione degli accessi ai protocolli di comunicazione sicuri. Ma ci sono anche degli aspetti normativi, come ad esempio quelli previsti dalla direttiva europea NIS 2.
Per mantenere aggiornati i sistemi embedded e proteggerli da minacce emergenti, bisogna partire dall’implementazione di firmware sicuro, insieme alla capacità di eseguire aggiornamenti over-the-air (OTA). Investire nella sicurezza oggi significa garantire la resilienza dell’intera infrastruttura domani, dato che L’Industria Italiana è Sotto Attacco.
Implementazione Machine Learning e AI
La sfida qui risulta chiara: i microcontrollori embedded spesso non dispongono della potenza di calcolo necessaria per eseguire algoritmi ML complessi. Per ottimizzare queste tecnologie AI, nei sistemi embedded vengono utilizzate strategie come la quantizzazione (riduzione della precisione numerica per ridurre l’impatto sulla memoria e sul consumo energetico) e il pruning (rimozione di nodi non essenziali dai modelli di reti neurali per accelerare l’elaborazione). Inoltre, l’uso di acceleratori hardware specifici, comе le NPU (Neural Processing Units) e TPU (Tensor Processing Units), aiuta a migliorare le prestazioni e ridurre il carico computazionale del sistema embedded. È anche essenziale progettare sistemi che supportino aggiornamenti remoti e la gestione del firmware su larga scala e che bilancino le prestazioni di ML con un consumo energetico ridotto.
Conclusioni
Investire nella progettazione avanzata dei sistemi embedded è fondamentale per sfruttare appieno le potenzialità dell’Industria 4.0. Le raccomandazioni per la progettazione di sistemi embedded includono una scelta accurata dei microcontrollori in base alle esigenze applicative, l’ottimizzazione del firmware per ridurre i tempi di risposta e aumentare l’efficienza e l’integrazione sicura con reti IoT e piattaforme cloud per facilitare il monitoraggio e la gestione dei dati. Inoltre, è sempre utile applicare misure di sicurezza avanzate per proteggere i dati e le operazioni industriali da attacchi esterni e sfruttare tecnologie emergenti come Edge Computing ed intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni e ridurre i costi operativi. L’adozione di sistemi embedded sicuri, efficienti e scalabili di nuova generazione è la chiave per garantire la competitività nell’era della produzione intelligente.
