Il nome delle Cose. Che cos’è l’UNS e perché è importante

Il nome delle Cose. Che cos’è l’UNS e perché è importante

Dal nome alle azioni, l’Unified Namespace come chiave della fusione tra mondo fisico e digitale. Il ruolo della denominazione unificata per mettere insieme dati di produzione e di business, rispondendo alle esigenze di scalabilità, automazione, qualità e sicurezza

Come migliorare l’interoperabilità dell’IoT e l’interpretabilità dell’AI? L’Unified Namespace (UNS) è un sistema di denominazione unificato che mira a fornire un’identità digitale universale alle cose nel mondo digitale. In altre parole, l’UNS consente di identificare in modo univoco qualsiasi entità digitale all’interno di un sistema di naming standardizzato, dalle persone ai prodotti, dai servizi alle risorse informatiche. Le implicazioni per il mondo industriale sono molte, tuttavia l’argomento è tecnico e non così sexy da suscitare la stessa attenzione di altri temi come il metaverso o l’intelligenza artificiale. Eppure, se il mondo digitale e il mondo fisico non sono più separati e distinti l’uno dall’altro, ma rappresentano un ambiente unico e interconnesso, è subito evidente che il nome delle cose del mondo fisico e il modo in cui diamo il nome alle cose del mondo digitale finiscano per influenzare la nostra conoscenza. La lingua che usiamo per descrivere il mondo non è solo uno strumento per comunicare informazioni, ma anche un modo per organizzare e interpretare le nostre esperienze. E lo stesso vale per il linguaggio informatico – come ci spiega Pier Giuseppe Dal Farra, Smart Industries Business expert di Orange Business.

NAMESPACE UNIFICATO  E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Il modo in cui le cose sono nominate e descritte influenzano pensieri e azioni. «Categorie, classi, proprietà e processi operano sulle nostre decisioni» – spiega Dal Farra. «In ambienti industriali connessi ogni istanza è il frutto di molteplici dispositivi, sensori e attuatori, ognuno dei quali ha un modo univoco per identificare le entità presenti nel processo. Questa frammentazione può creare difficoltà nell’interoperabilità e nell’integrazione dei diversi dispositivi e delle diverse reti IoT, e quindi influire sulla rappresentazione della conoscenza di un processo e quindi sulle scelte o sulle decisioni. Allo stesso modo, quando parliamo di intelligenza artificiale, l’UNS potrebbe svolgere un ruolo importante nel contrastare il timore dei bias nelle applicazioni, fornendo uno spazio o un repository unificato di nomi in cui tutti gli elementi sono identificati in modo univoco e consentendo la gestione efficace dei metadati e delle informazioni sulle applicazioni di AI».

Leggi anche:  L’AI generativa di Adobe Firefly ora potenzia anche Illustrator

Il timore di bias nelle applicazioni di intelligenza artificiale è sicuramente una questione aperta. I bias possono essere introdotti sia nella fase di raccolta dei dati utilizzati per addestrare l’AI sia nella fase di sviluppo dell’algoritmo stesso. Stiamo parlando di pregiudizi di credito (finance), di rischio (assicurazioni), di selezione (PA), diagnostici (sanità) dove le decisioni potrebbero essere influenzate dalla razza, dal genere, dall’età, dalla posizione geografica, dal livello di istruzione o da altri fattori demografici. I bias sono incorporati negli algoritmi o nei modelli di machine learning a causa della natura stessa dei dati utilizzati per addestrare il sistema o a causa delle scelte fatte dal programmatore nell’implementazione dell’algoritmo. «Da un lato il bias può influenzare la creazione e l’implementazione di un UNS, per esempio, se i creatori di un UNS hanno pregiudizi culturali o di genere, potrebbero scegliere nomi o convenzioni che riflettono tali pregiudizi, creando un UNS non equo» – continua Dal Farra. «Dall’altro, l’UNS potrebbe aiutare a garantire che i dati utilizzati per addestrare l’AI siano rappresentativi della popolazione generale e non siano influenzati da pregiudizi culturali o di genere. L’UNS potrebbe essere utilizzato per etichettare i dati in modo tale da identificare le caratteristiche importanti in modo che gli sviluppatori di AI possano monitorare i dati e assicurarsi che siano rappresentativi. Inoltre, l’UNS potrebbe essere utilizzato per gestire in modo uniforme i metadati e le informazioni sulle applicazioni di AI, consentendo una maggiore trasparenza e facilitando l’interpretazione delle decisioni dell’AI».

VANTAGGI E PROSPETTIVE PER IL MONDO INDUSTRIALE

L’adozione di un approccio UNS sta guadagnando sempre più interesse nel mercato per diverse ragioni: crescita esponenziale dei dati, necessità di interconnessione, scalabilità e automazione, aumento dell’adozione di servizi cloud, crescenti esigenze di qualità e sicurezza e dei dati. Tuttavia, non esistono dati precisi sul valore di mercato dell’adozione di un approccio UNS, in quanto il valore dipende da molti fattori, come la dimensione dell’organizzazione, il settore di appartenenza, l’entità della migrazione e l’implementazione di nuove tecnologie. Secondo uno studio del 2019 di IDC, l’adozione di un approccio architetturale standardizzato ai dati potrebbe aumentare la produttività del lavoro del 20-30%, ridurre i costi operativi del 15-25% e aumentare il fatturato del 10-20%. Un rapporto del World Economic Forum del 2020 ha stimato che l’adozione di un’architettura distribuita basata su standard UNS potrebbe generare un valore economico globale di 3,1 trilioni di dollari entro il 2030.

Leggi anche:  OpenAI lancia nuove funzionalità di ChatGPT Plus

Implementare un sistema UNS può richiedere tempo e risorse. «Tuttavia, i vantaggi a lungo termine per l’organizzazione sono significativi» – afferma Dal Farra. «Basti pensare agli effetti dell’ottimizzazione dei consumi energetici o allo scambio di dati tra organizzazioni diverse. Mettere insieme dati di produzione e di business non è semplice. L’UNS permette di evitare la creazione di sistemi isolati, scalare le implementazioni IoT industriali, identificare e correggere facilmente gli errori e gli eventuali problemi di qualità, migliorando la compliance e l’efficienza dei processi» – spiega Dal Farra. «Inoltre, può semplificare la gestione dei dati sanitari, migliorare la sicurezza dei dati finanziari, semplificare la gestione dei dati della PA. E può avere un impatto significativo anche sul monitoraggio dei parametri ESG, favorendo la raccolta, l’analisi e la presentazione dei dati, con una maggiore trasparenza e responsabilità nella comunicazione dei risultati».

L’UNS COME PARTE DELL’INFRASTRUTTURA

Nella vita quotidiana, se confondiamo il nome di una persona o di un luogo, potremmo avere difficoltà di relazione o di comunicazione, commettendo errori nella pianificazione dei nostri spostamenti, causando ritardi o perdite di tempo. «Nel mondo industriale, con il crescente utilizzo di cloud, IoT e AI, la confusione causata dai nomi errati può avere conseguenze molto più gravi» – spiega Dal Farra.

«L’UNS potrebbe essere utilizzato come parte dell’infrastruttura di base, fornendo una base solida per l’interoperabilità tra le diverse piattaforme, consentendo agli utenti di spostarsi da una piattaforma all’altra in modo più fluido. L’UNS è particolarmente utile nelle grandi organizzazioni dove esistono molte entità – per esempio un oggetto, una macchina, un edificio oppure un contratto, un processo o un’informazione – che devono essere identificate e denominate. Oppure, in situazioni in cui queste entità vengono spostate su cloud diversi o cambiano di posizione. Inoltre, l’UNS può essere utilizzato in combinazione con altri sistemi di gestione dell’informazione come CRM, ERP e MES, aiutando a garantire che tutte le entità siano gestite in modo coerente e integrato. In particolare, l’UNS consente non solo di identificare in modo univoco gli oggetti di dati e ma anche di definire una struttura gerarchica per organizzarli in modo coerente, semplificando la gestione e la loro localizzazione e permettendo alle applicazioni di accedere ai dati necessari per l’esecuzione dei processi in modo automatizzato».

Leggi anche:  Miroglio Group e Lectra insieme per la trasformazione digitale e per ottimizzare la value chain