Mis on Edge AI? - Plato AiStream V2.1

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

[Varjatud sisu]

Silicon Labs, turvalise ja intelligentse traadita tehnoloogia liider, on käivitanud oma 2023. aasta Tech Talki ajakava. Selle aasta Tech Talks sisaldab spetsiaalset tehnoloogiaseeriat Matteri, Wi-Fi, Bluetoothi ja LPWAN-i jaoks, et aidata teil arendada tipptasemel IoT-toodete pakkumiseks vajalikke arendusoskusi. Liituge Silicon Labsi ekspertidega, valdkonna liidritega nendel ühetunnistel reaalajas virtuaalsetel koolitustel, mille arendajad on arendajatele loonud. Kiirendage oma seadme arendamist juba täna, registreerudes aadressil silabs.com.

Mis on Edge AI? Ja miks kõik sellest räägivad? David Purón, Barbara tegevjuht ja kaasasutaja, ühineb Ryan Chaconiga IoT For All Podcastis, et arutada Edge AI ja servaarvutus asjade internetis. Nad uurivad Edge AI kasutusjuhtumeid, servade arvutusprojektide skaleerimist, Edge AI ja servade arvutuslahenduste väljakutseid, Barbara rolli servade andmetöötluses ning Edge AI ja servaarvutuse tulevikku.

MEIST David

David Purón on Barbara tegevjuht ja kaasasutaja. Ta on kogenud insener, kellel on üle 20-aastane kogemus juhtimis- ja juhtivatel kohtadel ning teda peetakse üheks tipptasemel ettevõtjaks Hispaanias. 2022. aastal valis David Forbes Hispaania 100 parima loovettevõtja hulka. Ta alustas oma karjääri tarkvaraarendaja ja rahvusvaheliste standardite delegaadina Hispaania juhtivas teleoperaatoris Telefonica. 2009. aastal siirdus ta seadmetootjate poole, töötades suurtes ettevõtetes – nagu Huawei – ja idufirmades – nagu Geeksphone. Alates 2016. aastast on ta juhtinud Barbarat, Cybersecure Industrial Edge platvormi, mis on loodud tehisintellekti ja tööstusautomaatika rakenduste ühendamiseks, juurutamiseks ja skaleerimiseks tuhandetes hajutatud Edge Node'ides.

Huvitatud ühenduse loomisest David? Võtke ühendust LinkedInis!

MEIST Barbara

Barbara on Cybersecure Industrial Edge platvorm, mis on loodud automatiseeritud otsuste tegemiseks kriitilistes tööstusprotsessides. See ühendab, juurutab ja korraldab AI- ja ML-põhiseid rakendusi Edge'is. Barbara arhitektuur, mis on jaotatud tuhandete arvutussõlmede vahel, võimaldab ettevõtetel suhelda ja virtualiseerida mis tahes tööstuselemente ning seejärel kasutada seda reaalajas tehisintellekti rakenduste kaudu. Küberturvalisusega välja töötatud Barbara ühildub Edge'i rakendustega, et optimeerida tööstusprotsesse ja varahaldust. See on ideaalne vahend tööstuse suurimate väljakutsete lahendamiseks ja tööstusintelligentsuse kiirendamiseks. Barbara Industrial Edge Platform on võimas tööriist, mis aitab organisatsioonidel Edge Appi juurutusi lihtsustada ja kiirendada, hõlpsasti luua, orkestreerida ja säilitada konteineripõhiseid või natiivseid rakendusi tuhandetes hajutatud servasõlmedes.

Selle jao põhiküsimused ja teemad:

(01: 09) David ja Barbara tutvustus

(02: 13) Mis on Edge AI?

(05: 25) Edge AI kasutusjuhtumid

(07: 08) Servaarvutusprojekti skaleerimine

(09: 45) Edge AI ja servaarvutusprojektide väljakutsed

(12: 11) Vajadus avatud ja koostalitlusvõimeliste lahenduste järele

(14: 02) Kuhu sobib Barbara äärelahendustesse?

(15: 37) Kuidas Barbara kasutab servaarvutust

(17: 50) Edge AI ja servade andmetöötluse tulevik

(19: 27) Lisateavet ja järgige

Transcript:

– [Ryan] Tere kõigile ja tere tulemast järjekordsesse taskuhäälingusaate IoT For All episoodi, mina olen Ryan Chacon ja tänases osas saate teada, miks kõik räägivad Edge AI-st. Täna on minuga David Puron, Barbara tegevjuht ja kaasasutaja. Nad on ettevõte, mis on küberturvaline tööstusliku serva platvorm. Suurepärane vestlus Davidiga. Arvan, et saame sellest palju kasu. Kui te pole seda veel teinud, tellige meie kanal, kui te pole seda veel teinud, meeldivaks see video ja vajutage seda kellaikooni, et näha uusimaid jagusid kohe pärast nende ilmumist. Hea küll, enne kui asjaga tegelema hakkame, on meil sponsorilt kiire sõna. Silicon Labs, turvalise intelligentse traadita tehnoloogia liider, on käivitanud oma 2023. aasta tehnoloogiakõnede ajakava. Tänavused tehnoloogiakõnelused hõlmavad spetsiaalseid tehnoloogiaseeriaid materjali, WiFi, Bluetoothi ja LPYN-i jaoks, et aidata teil arendada tipptasemel asjade Interneti-toodete pakkumiseks vajalikke arendusoskusi. Liituge Silicon Labsi ekspertidega, valdkonna liidritega, et osaleda nendel ühetunnistel reaalajas virtuaalsetel koolitustel, mille arendajad on loonud arendajatele. Kiirendage oma seadme arendamist juba täna, registreerudes saidil silabs.com. See on s-täht, täht i l a b s .com. Tere tulemast David taskuhäälingusaadet IoT For All. Täname, et olete sellel nädalal kohal.

– [David] Jah, aitäh. Tänu sulle.

– [Ryan] Absoluutselt. Jah, on tore, et olete olemas. Ma tean, et meil on täna plaanis põnev vestlus, kuid ma tahtsin seda alustada sellega, et annate meie publikule kiire tutvustuse endast ja ettevõttest.

– Muidugi, jah. Minu nimi on David Puron. Olen Barbara kaasasutaja ja tegevjuht. Meil on palju aega, et arutada, mida me teeme, kuid lühidalt öeldes pakume tööstuslikku küberturvalist arvutiplatvormi. Enda kohta pean ma end parema sõna puudumisel sariettevõtjaks. See on minu viies ettevõte. Minu eelmine firma, Black Phone. Olime pühendunud privaatsete ja turvaliste mobiiltelefonide müümisele ning meil oli väljapääs. Müüsime ettevõtte 2016. aastal USA firmale ja pärast seda asutasin Barbara ja olen Barbaras olnud viimased viis aastat.

– [Ryan] Fantastiline. Jah, olen viimaste aastate jooksul asjade Internetiga töötamise ajal Barbaraga korduvalt kokku puutunud, nii et on tore, et mul on lõpuks võimalus rääkida. Ma tean, et meie tänane vestlus tahtsime rääkida servaarvutitest, AI-st ja sellistest teemadest, mida me pole viimasel ajal palju käsitlenud, eriti tehisintellekti osas. Alustame sellega, öeldes lihtsalt oma publikule, mis on Edge AI ja miks on see praegu nii populaarseks teemaks saamas?

– [David] Noh, edge computing pole üllatav, vabandust, edge AI pole üllatav, see on servaarvutuse ja tehisintellekti kombinatsioon, mis on kaks mõistet, mida nad eraldiseisvalt on, siis teate, et need on moesõnad ja kõik räägivad neist, aga kui ühendate need koos, on sellel palju mõtet. Õige. Alustame määratlemist, mis on äärearvutus. Ma arvan, et kõik teavad enam-vähem, et äärearvutus pakub andmete salvestamist ja andmete arvutamist väga lähedal sellele, kus andmeid toodetakse. Sel juhul väga lähedal asjade Interneti-seadmetele. Seega on asjade Interneti-seadmed arvutite tegemiseks traditsiooniliselt ühendatud pilvega. Nüüd, põhjustel, mille ma teile hiljem annan, ühendatakse need teenustega, mis on neile seadmetele lähemal. See on äärearvutus, eks? Nii et need seadmed genereerivad palju andmeid, temperatuuri, asukohaandmeid ja mida iganes. Ja siis need andmed, kui te neid andmeid tehisintellektiga töötlete, saate põhimõtteliselt muuta kogu ettevõtte tootlikkuse paradigmat. Nii et kui teil on palju andmeid ja te töötlete neid tehisintellekti tähendusega algoritmidega, mida simuleeritakse inimajus, ühendavad need kaks asja omavahel ja tehisintellekt muudab paljude ettevõtete tootlikkuse pöörde. Miks hetk on praegu? Noh, kolme teguri tõttu. Esiteks sellepärast, et asjade Interneti-seadmeid on 13 miljardit. Nüüd on meil palju andmeid ja kui teil on tehisintellekti kasutades palju andmeid, saate palju teadmisi ja ennustusi. Nii et kõigepealt on teil palju andmeid. Teiseks on tehisintellekti tehnoloogiad nüüdseks demokratiseeritud. Nii et peaaegu kõik saavad tänapäeval AI-algoritmi programmeerida. Nii et see muutub lihtsamaks ja lihtsamaks. Ja ka servaarvutuse osas on kolmas tegur see, et selliste seadmetega nagu Jetson nano ja Raspberry PI-d on ääreriistvara muutumas väga võimsaks, eks? Nii et teil on õiged, väga väikesed seadmed, mis saavad andmeid vastu võtta, saavad andmeid AI-ga töödelda. Nii et see kombinatsioon, tehisintellekti arenduste palju andmete lihtsust ja andmetöötluse areng on kombinatsioon, mis paneb selle maailma tänapäeval uurima.

– [Ryan] Fantastiline. Jah, on olnud huvitav rääkida tehisintellektist üldiselt, kui populaarseks see on muutumas ja mida asjade internet teeb AI tõeliselt edendamiseks. Ma mõtlen, AI vajab andmeid. Ilma andmeteta pole AI mudelid tõesti nii väärtuslikud. Seega on asjade internet see valdkond, kus saame koguda andmeid viisil, mida me varem ei saanud. Ja siis ilmselgelt on äärearvutussüsteem muutumas uskumatult populaarseks tänu sellele, mida see paljude nende lahenduste väärtuse seisukohast pakub. Nii et lubage mul lihtsalt paluda, et tuua see meie publikule täisring. Kas saate rääkida mõnest kasutusjuhtumist, mida näete, kui tegemist on serva-AI-ga, servade andmetöötlusega, ja ma tean, et mul on hiljuti olnud vähemalt üks vestlustest. Tahaksin kuulda teie mõtteid selle kohta. kuna see kehtib rohkem asjade tööstusliku poole kohta. Kus on siis äärearvutite kasutusjuhtumid? Mida ütlevad mõned servaarvutite kasutusjuhtumid ja mida mängib ka serva AI?

– [David] Jah, sa tegid väga hea mõtte. Nii et IoT ise koos AI-ga on väga mõttekas, eks? Kuid nagu ma ütlesin, on viimase viie, kuue aasta jooksul kogu asjade Interneti AI töötlemine tehtud pilves. Nii et see on juba tehtud. On palju ettevõtteid, finantsettevõtteid või jaemüügiettevõtteid, meediaettevõtteid, kes teevad AI-d pilves IoT andmetega, eks? Tööstusettevõtetega juhtub see, et pilv paljudel juhtudel ei sobi võib-olla latentsuse tõttu, nad peavad mõne algoritmi puhul väga kiiresti reageerima, võib-olla andmete käärimise tõttu, kuid kõige olulisem on privaatsus ja turvalisus. Nii et tööstusettevõtted ei saa paljudel juhtudel reeglite tõttu andmeid pilve panna, eks? Nii et nende ettevõtete jaoks, kes teevad asju äärealadel, kus andmed ei pea oma ruumidest lahkuma, on väga mõistlik. Seetõttu on äärearvutus ja tehisintellekt tööstusettevõtetes üha silmapaistvamad. Nii et see on väga tõsi.

– [Ryan] Absoluutselt. Jah. See on fantastiline. Nii et lubage mul küsida, kas ma olen ettevõte, kes seda kuulab ja oma lahendusse pakub eelisarvutusi, või ettevõttel, kellega ma töötan, kas sellel on mõni servarvutuskomponent. Kuidas saavad ettevõtted seda tegelikult vaadata ja otsida võimalusi selle skaleerimiseks ning pakkuda rohkem võimalusi äärearvutite kasutamiseks ja potentsiaalselt ka muudes valdkondades või lihtsalt selle individuaalse lahenduse mastaabis?

– [David] Noh, esimene asi, mida me peame arutama, on servade erinev tüüp, eks? Nii et kõik räägivad servade arvutamisest üldiselt, aga mulle meeldib Garneri pilt, mis on püramiid, kuhu nad panevad erinevad servad, eks? Ja algusest peale, mida nad kutsuvad kohalikuks andmekeskuseks, on äärearvutus, eks? Kui teie linnas on kohalik andmekeskus, mis on äärealadel andmetöötlus, siis võib-olla teie ettevõtte andmekeskus, eks? Teie riiulis ja keskmises riiulis on see ka andmetöötlus. Siis kui lähete väikeste lüüside juurde, mis ühendavad otse anduritega, on see äärearvutus, kuid see läheb isegi andurite sisse, eks? Anduri sees saab töödelda ja see on nn õhuke serv või kauge serv, eks? Nii et esimene asi, mida ettevõte peab mõistma, on see, et on olemas erinevat tüüpi servaarvutusi ja kui olete suur ettevõte nagu suur tööstusettevõte, peate mõtlema nendele servadele kui infrastruktuurile. Paljud ettevõtted teevad lihtsalt väikeseid erinevaid pilooteid servaseadmete kasutamisel, kuid servade arvutusstrateegia peab olema lai kogu ettevõttes, eks? Seega peab see olema CIO või kodanikuühiskonna organisatsioonide tegevuskavas ja nad peavad ehitama selle erineva kihi, serva infrastruktuuri. Ja kui teil on infrastruktuur, peate hakkama mõtlema kasutusjuhtudele. Ja kasutusjuhtudel mõtlemiseks peate mõtlema, millised on kasutusjuhtumid, mis on tingitud kas privaatsusest või andmete latentsusest või skaleeritavusest. Nii et kui mõtlete ühes AI-algoritmis ja sellel on nõuded nendele kolmele ühes neist kolmest valdkonnast, siis pange see servale ja säästate selle servale pannes palju raha. Nii et see on minu soovitus. Esiteks ehitage infrastruktuur ja mõelge teiseks kasutusjuhtudele.

– [Ryan] Fantastiline. Ei, see on suurepärane nõuanne. Millised on mõned väljakutsed, mida näete asjade sellel küljel? Nii et kas tehisintellekti ja servaarvutusprojektide puhul on nende kasutuselevõtul probleeme, mida näete sagedamini ette tulevaid?

– [David] Jah, ma ütlen, et suurim väljakutse, millega me silmitsi seisame, pole see ainult äärealadele. Ma arvan, et see on väga seotud asjade internetiga ja olen kindel, et kõik on selle tuvastanud paljudes teie vestlustes, mis puudutavad standardeid ja killustatust. Nii et iga projekt on väga erinev. Pean silmas seda, et teete veevärgi projekti ja seejärel energiaettevõtte projekti, mis võib olla sama, kuid lõppude lõpuks on erinevatel seadmetel erinevad protokollid ja erinevad riistvaranõuded. Nii et päeva lõpuks on Barbara ettevõttena servaarvutusi tehes skaleerimisel kääritamise väljakutse. Me käsitleme seda väljakutset mitmel ja mitmel viisil, kuid see on kindlasti keeruline. Nii et erinevate protokollide arv, erinevad seadmed, erinevad töötajad, erinevad rakendused erinevad tehnoloogiad, erinevad keeled on kõik üsna killustatud, kuid ma arvan, et see on ka küpsuse küsimus.

– [Ryan] Jah, ma nõustun teiega ja olen rääkinud ettevõtetega erinevatest standardimistasemetest erinevates tööstusharudes. Ma tean, et tööstusruumis võib mõnikord tunduda, et puudub standardiseerimine. Mis, mis on, kuidas see väljakutse omamoodi rolli mängib ja kuidas te sellele lähenete või mida tehakse selle ületamiseks?

– [David] Noh, me püüame nõuda standardeid ja osaleme tööstuse liitudes ja püüame juhtida turgu kindlatele standarditele. Nagu näiteks tööstusmaailmas, taotleme standardit nimega OPCUA. Seega püüame luua nii palju kui võimalik, kasutades OPCUA-d nii seadmete vahel kui ka serva ja pilve vahel. Surume MQTT või MQT poole ja ehitame pistikuid. Me taotleme avatud lähtekoodiga mõningaid arendusi. Ja me osaleme ka mõnes tööstusharu algatuses, et püüda seda joondamist tööstuses luua. Ja nagu ma ütlesin, on see ilmselt aja küsimus.

– [Ryan] Jah, absoluutselt. Kui praegu ettevõtetega koostööd teete, kuidas on, kuidas on vajadus paljudes teiega seotud lahenduste järele nendes tööstusharudes, millega olete seotud avatud mittetoimivate lahenduste järele? Kuidas on, teate, kuidas on asjade Interneti-seadmete maastik sellega seotud, mis võimaldab või võib-olla on selles osas isegi väljakutse? Mida sa seal näed?

– [David] Noh, me töötame peamiselt CDO osakonnaga andmeülemaga. Ja paljud neist ettevõtetest on juba läbinud pika sensibiliseerimise ja asjade Interneti-seadmete juurutamise perioodi. Nagu ma varem ütlesin, on paljudes nendes ettevõtetes juba palju IoT-seadmeid, palju. Neil on igal pool andurid. Neil on, neil on ühendatud tööstusseadmed, neil on aktivaatorid, neil on kõik need seadmed. Nüüd on väljakutse selles, et need seadmed asuvad tavaliselt nn OT-ruumis ja töötehnoloogia ruumis. Ja siis peate ühendama need seadmed IT-ruumiga, serveriruumiga, eks? Ja need on erinevad osakonnad väga erineva kultuuriga. Nagu näiteks, on OT inimesed väga harjunud, et neil puudub isoleeritud võrk üldse. Ja nüüd, kui nad peavad ühendama anduri servaarvutusplatvormi või pilvega, pole see oluline. See koostalitlusvõime on väga keeruline, kuid mitte konkreetselt tehnoloogia, vaid pigem inimeste kultuuri tõttu. OT ja IT integratsioon on tänapäeval suur teema ja see on väga keeruline.

– [Ryan] Jah. Ja üht asja, mida ma tahtsin teilt küsida, mis ei ole seotud sellega, millest me just rääkisime, kuid kui me räägime eelistest üldiselt, siis on olemas nagu eeliste spekter ja kus ettevõtted mängivad rolli. Kuhu te kõik sellesse mahute?

– [David] Noh, nagu ma ütlesin, kui lähete kaugemast servast, vabandust, lähiservast, mis on pilve lähedal. Teil on andmekeskused ja kui lähete allavoolu, siis lähete kaugemasse serva, mis on anduritele ja täiturmehhanismidele väga lähedal. Meie Barbaras töötame, eriti kaugemal. Mõned inimesed nimetavad seda ka õhukeseks servaks. Miks me seda teeme, sest just seal tekivad väljakutsed. Seega on üks meie ees seisvatest suurtest väljakutsetest küberjulgeolek. Nii et kui teil on, siis mida kaugemal seadmed on, seda keerulisem on neid kaitsta, kuna need on tavaliselt järelevalveta seadmed, mida on mõnikord väga keeruline värskendada või täiendada. Ja see on koht, kus me oleme kaugema serva spetsialistid ja siin toome rohkem väärtust. Lähedane serv või suur serv või paks serv on rohkem mõeldud sellistele mängijatele nagu tüüpilised kõrgemad mängijad, nagu AWS, Google ja need inimesed, kes langevad stäki veidi alla, kuid nad ei lähe kunagi. nii kaugel, sest selleks on vaja palju püsivara, seadmete ja protsessorite IoT-teadmisi, mida neil ettevõtetel pole. Kuid sellised väljakutsed nagu Barbara või mõned meie kaaskonkurendid on selles asjatundjad. Jah.

– [Ryan] Jah. Kas teil kõigil on käimas põnevaid või huvitavaid kasutusjuhtumeid, millest tasub rääkida? Eelkõige sellest, et tead, et oled kaugemas servas?

– [David] Jah, palju, palju. Me töötame, teate, me töötame peamiselt tööstusettevõtetega, sest nagu ma ütlesin, on need ettevõtted, kes kasutavad rohkem eeliseid. Ja eelkõige teeme koostööd tööstusettevõtetega, millel on väga mitmekesine ja hajutatud varade kogum. Me töötame näiteks kommunaalteenuste maailmas või veepuhastusjaamas, näiteks veepuhastusjaamas, teeme koostööd suure ettevõttega nimega Acciona siin Hispaanias, kuid ettevõte on ülemaailmne ja optimeerib serva AI-ga. veetöötluseks kasutatud kemikaalide kogus. See oli enne väga käsitsi tehtud protsessi. Nii pidi operaator minema vett mõõtma ja arvama ära kemikaalid, mida ta järgmiseks päevaks ostma pidi. Ja nad kulutasid tõesti palju rohkem raha kui vaja. Iga päev oli palju lisakeemiat, eks. Ja nad ei saanud seda turul müüa. Nii et nüüd, kasutades serva AI-d, arvutavad kõik andurid kemikaalide kogust, mis tuleb järgmiseks perioodiks osta. Ja nad säästavad tohutult raha. Tohutu rahasumma. Jah. Ja me töötaksime ka näiteks kommunaalettevõtetes voolu tuvastamises. Ja selleks kasutame väga ainulaadset lähenemist, milleks on servavõrgu loomine. Nii et erinevad servad räägivad endast, et tuvastada pettusmustreid elektrivõrgus ja tekitada häiret ning see on midagi, mida tavaliselt tehti, saates inimesi tanklatesse ja rahvamajja. Ja see oli tõesti kallis. Ja nüüd on see automatiseeritud ja see on automatiseeritud tehisintellektiga. Nii et pidev õppimine läheb järjest paremini, nagu inimene seda teeb. Seega säästate kommunaalteenuste jaoks tohutult raha.

– [Ryan] Fantastiline. Nüüd lubage mul küsida teilt enne, kui ma teil siia minna luban, kus te näete serva-AI tulevikku, servaarvutusi teie vaatenurgast ja teate, mis teid järgmiseks kõige rohkem põnevil on, järgmisel aastal või nii?

– [David] Jah. Noh, nii et Garner on seadnud selle aasta läbimurdetehnoloogiaks serva AI. Nii et see toimub praegu. Ei ole, see ei juhtu kahe või kolme aasta pärast. See toimub praegu ja see on tehnoloogia, millel on suurem mõju ja viimastel aastatel pärast pilvandmetöötlust vastavalt garnerile. Nii et see on kindlasti midagi, mis praegu toimub. Nii et ma olen väga põnevil, et näen, kuidas ettevõtted on tööstusettevõtted, kes varjavad neid andmeteadusi neid peamisi andmebüroosid, neid profiile, mis on neile tõeliselt uued, ja näen, kuidas need inimesed avaldavad nende ettevõtete raamatupidamisele tohutut mõju. Nii et olen põnevil, et näen järgmise ühe või kahe aasta jooksul kasutusjuhtumeid nii, nagu ma kirjeldasin, kus on meie tehtule tohutu mõju. Seega ei ole me enam pilootide aastas, vaid projektide ja ettevõtete tootlikkuse tõstmise aastas.

– [Ryan] Jah. See on fantastiline. Jah, tundub, et ruumis toimub palju põnevat. Pean silmas, et äärearvuti on kindlasti palju kasvanud. Inimesed hakkavad nüüd tõesti kõigest kasu nägema. Ja tehisintellekti komponendi sissetoomisel on fantastiline mõelda lihtsalt väärtusele, mida saab kindlasti pakkuda. Meie vaatajaskonnale, kes seda kuulab ja soovib jälgida, saate Barbara kohta rohkem teada saada, mis teil toimub, ja esitada küsimusi, mis on parim viis seda teha?

– [David] Noh, nad saavad meie veebisaidi kaudu otse ühendust võtta ja jah, meil on väga hea meel luua ökosüsteemi inimestest, kes on valmis tegema asju AI-l. Nii et kõik tehisintellekti algoritme pakkuvad ettevõtted, süsteemiintegraatorid, arendajad ja kõik, kes on sellest teemast huvitatud, minge lihtsalt meie veebisaidile www.barbaraiot.com. Seal saavad nad meiega ühendust võtta.

– [Ryan] Fantastiline. Noh, David, suur aitäh, et leidsid aega podcastis olla. Hindan seda väga ja oleme põnevil, et saame seda meie publikule edastada.

– [David] Jah, aitäh Ryan. Hea meel siin olla ja loodan, et see on olnud kõigile huvitav. Tänud.