Comment Edge IoT redéfinit l'industrie

Le suivi de flotte, le suivi des actifs, les véhicules autonomes, l'automatisation de la fabrication et l'entreposage sont autant de domaines dans lesquels les technologies de puces intégrées à l'intelligence artificielle peuvent décharger les charges transportant les données du réseau. Ils peuvent le faire tout en fournissant des informations de première ligne en temps réel.

Bon nombre de ces processus en déplacement nécessitent beaucoup de données pour être activés. Dans le même temps, ils ont besoin de ces données en temps réel et en transit. Ces types de processus ne bénéficient pas autant du cloud computing que d'autres processus gourmands en données, tels que l'entraînement des données via l'apprentissage automatique. Au lieu de cela, ces processus bénéficient le plus de l’informatique de pointe, qui apporte les ressources de calcul, de réseau et autres directement aux appareils et aux données qui en ont besoin.

En activant l'intelligence artificielle (charges de traitement AI0 au niveau d'un système sur puce (SOC), l'informatique peut étendre ses options de distribution et de déchargement des charges de traitement des données vers différentes couches de l'architecture d'entreprise (par exemple, le cloud, un système central). centre de données, ou la périphérie elle-même). Cela améliore la gestion et le traitement des données, conserve également la bande passante et accélère les données et les résultats.

Microcontrôleurs embarqués SOC utiliser une mémoire et une consommation d'énergie plus étroites que celui requis par les GPU (unités de traitement graphique), les FPGA (réseaux de portes programmables sur site) ou d'autres types de circuits intégrés (CI) traditionnels.

« Nous verrons l'IA de pointe devenir monnaie courante au cours des cinq prochaines années », a déclaré Steve Conway, conseiller principal de recherche chez Hyperion, HPC Market Dynamics.

« ARM Atom, GPU et autres processeurs intégrés sont déjà courants dans les appareils de pointe tels que les téléphones portables, les capteurs, les automobiles, les systèmes d'imagerie médicale diagnostique, les systèmes de jeux et bien d'autres appareils. Ces processeurs embarqués bien établis deviendront probablement la norme pour prendre en charge les méthodes d’IA à mesure que ces méthodes gagneront du terrain », a-t-il déclaré.

L’impact de l’Edge IoT sur l’industrie

En 2011, le terme « Fabrication 4.0 » est apparu pour la première fois. Il est né de la volonté du gouvernement allemand d'informatiser la fabrication et a introduit une vision future de la numérisation, de l'automatisation et de l'intelligence artificielle pour la production en usine. Dans ce projet, la technologie de pointe pourrait faciliter les décisions au cœur d’un problème ou d’une situation, dans laquelle les SOC intégrés à l’IA jouent un rôle majeur.

Aujourd'hui, ce la prise de décision en temps réel est réelle. Les processus de fabrication sont alimentés par des décisions basées sur l’IA à la périphérie. À l’avenir, une puce de pointe basée sur l’IA pourrait envoyer une alerte exploitable aux acheteurs en cas de pénurie de matières premières, ou alerter les ventes de la possibilité d’une pénurie de produit si un composant déficient est détecté.

L’automatisation des puces Edge AI transforme également la logistique.

Un convoi de camions peut communiquer de manière croisée grâce à des communications périphériques à faible latence déployées pour économiser le carburant et optimiser les itinéraires. À l’avenir, il sera possible qu’un seul de ces camions ait un chauffeur humain, le reste du convoi fonctionnant grâce à l’automatisation pilotée par SOC.

Cela pourrait résoudre un problème majeur de l’industrie du camionnage : la pénurie de chauffeurs qualifiés. «C'est l'une des raisons pour lesquelles on voit autant de technologie arriver dans l'industrie du camionnage», a déclaré Shelley Simpson, vice-présidente exécutive, directrice commerciale et présidente des services routiers chez JB Hunt Transport Services.

Les marchandises périssables peuvent également être surveillées par des capteurs intelligents situés dans le compartiment à bagages de chaque camion pour connaître la température et l'humidité.

Un camion transportant des produits vers Atlanta, par exemple, a été redirigé vers le marché plus proche de Washington, DC. Le réacheminement a été ordonné après qu'un capteur situé à l'intérieur du compartiment à bagages du camion ait alerté le conducteur et l'entreprise de logistique du risque de détérioration des produits en raison d'une surchauffe. La capacité de l'entreprise à agir en temps réel sur les informations a permis d'éviter toute détérioration et d'économiser de l'argent. Dans l’agroalimentaire, c’est majeur. Le Groupe de l'alimentation et de l'agriculture des Nations Unies estime que 1 XNUMX milliards de dollars de nourriture sont perdus ou gaspillés chaque année.

La technologie des puces basées sur l’IA modifie également les performances des véhicules aériens et terrestres.

Les militaires sont confrontés à des défis logistiques lorsqu’ils observent et/ou pénètrent dans une zone dangereuse. Dans le passé, un travail de surveillance risqué aurait pu nécessiter que des humains inspectent directement une zone, exposant le personnel à des dangers et à des pertes de vie.

maintenant, avec traitement de l'IA de pointe, une flotte de drones sans pilote effectue des reconnaissances et communique en temps réel. Si un drone d'un escadron est abattu, la flotte détecte le problème et ajuste sa formation pour poursuivre la mission. « Les charges de travail exigeantes qui nécessitent le traitement de plusieurs entrées sensorielles, notamment la vidéo et l'audio, peuvent commencer à repousser les limites à moins qu'elles ne soient prises en charge par des puces spécialisées », a déclaré Saurabh Mishra, directeur principal de la gestion des produits dans la division IoT et Edge de SAS. "Les drones autonomes, les bras robotiques et l'automatisation industrielle sont tous de bons exemples de la manière dont ces puces peuvent être utilisées."

Géopolitique et innovation

Néanmoins, les entreprises s’inquiètent des forces géopolitiques à l’œuvre dans les secteurs des puces et des semi-conducteurs.

En 2019, Huawei a été placé sur le Liste restreinte américaine. NVIDIA a ensuite acquis Arm, Ltd. dans le cadre d'un accord de 40 milliards de dollars impliquant Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei et Amazon préoccupé par un fournisseur critique.

En 2019, Intel a acquis une startup de puces AI Habana Labs pour 2 milliards de dollars, et AMD a acquis Xiliinx pour 35 milliards de dollars.

« La tendance au cours des 50 dernières années a été de garder les préoccupations indépendantes en matière de sécurité nationale à l’écart de l’analyse économique qui sous-tend les décisions antitrust. Cependant, là où un comportement anticoncurrentiel potentiel est également préjudiciable à la sécurité nationale, nous ne devrions pas être surpris si le gouvernement américain adopte une approche plus agressive en matière de mise en application. » a écrit Cullen O'Keefe, affilié de recherche au Centre pour la gouvernance de l'IA, Université d'Oxford.

L’informatique doit prendre en compte ces poursuites et actions antitrust lorsqu’elle justifie et tente de « pérenniser » les investissements dans l’IA.

"Aujourd'hui, l'IA est largement considérée comme la clé du futur leadership économique, et il existe des initiatives fortes en Chine, au Japon et en Europe pour abandonner la dépendance à l'égard des États-Unis et développer des processeurs locaux", a déclaré Conway. « Les services informatiques ne peuvent pas faire grand-chose pour influencer ces batailles géopolitiques, mais ils peuvent planifier pour garantir la sécurité des approvisionnements en processeurs dont ils ont besoin, notamment en négociant des contrats de fournisseurs à long terme avec des clauses de pénalité et en maintenant des niveaux de stocks adéquats.

La liste des tâches informatiques

Le passage à l’IoT à facteur de forme plus petit obligera l’informatique à se concentrer sur trois domaines clés :

Architecture informatique. L'architecture informatique doit être réalignée pour s'adapter aux cas d'utilisation métier que les entreprises souhaitent résoudre avec l'IA au niveau des puces. Au minimum, cette révision architecturale est susceptible de produire trois niveaux de technologie informatique, de traitement et d'architecture de données : le centre de données, le cloud et la périphérie.

"Le point de départ, bien sûr, est de cartographier et d'optimiser le processus de bout en bout et d'utiliser ces informations pour attribuer les ressources appropriées à chaque étape du processus", a déclaré Conway, qui a fait référence au travail de PayPal.

"Il y a une demi-douzaine d'années, PayPal avait un sérieux problème de fraude dans les transactions par carte de crédit", a déclaré Conway. « Il fallait jusqu'à deux semaines pour identifier la fraude, et à ce moment-là, la fraude touchait souvent les cartes des clients. L'entreprise a installé un ordinateur hautes performances capable de détecter et de prévenir la fraude au moment même où elle se produisait, en 150 millisecondes, ce qui a permis à PayPal d'économiser plus de 700 millions de dollars au cours de la première année environ.

L'application chez PayPal et d'autres sociétés s'appuie sur des processeurs intégrés dans les lecteurs de cartes, ainsi que sur Internet pour le processus d'autorisation aller-retour, et sur des systèmes de serveurs dotés de processeurs non intégrés pour le gros du travail, sur site ou dans les nuages.

compétences informatiques. Seuls 47 % des personnes interrogées dans un rapport Microsoft IoT Signals de 2019 pensaient que le marché comptait des individus possédant les compétences professionnelles IoT nécessaires. https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

« La disponibilité de ressources qualifiées pour gérer le déploiement de modèles d'IA sur puces restera un défi », a déclaré Saurabh Mishra, directeur principal de la gestion des produits dans la division IoT et Edge de SAS. « Les entreprises devraient également reconnaître que

Les puces Edge AI ne sont pas des solutions miracles. Ils travaillent dans le contexte d’un système plus vaste. Il est essentiel de penser à l’ensemble du pipeline lors du déploiement de puces intégrées à l’IA, car un lien faible en amont ou en aval peut annuler l’augmentation ciblée.

Les piles logicielles et matérielles IoT commerciales peuvent aider à relever les défis d’intégration des pipelines, mais le traitement doit toujours être défini à chaque niveau par le service informatique. Cela inclut la création de modèles et la programmation des SOC.

Gestion des investissements. Les consolidations, les poursuites antitrust et de propriété intellectuelle continueront de se produire dans le domaine de l’IA/puces, comme c’est le cas dans d’autres domaines de l’informatique.

La bonne nouvelle est que les services informatiques des entreprises ne sont pas étrangers à ce phénomène.

La sélection d'une solution de pile IOT largement acceptée avec une large base d'utilisateurs est une forme de pérennité, tout en garantissant que l'IoT que vous utilisez est conforme aux normes de sécurité et aux API courantes. Une deuxième stratégie consiste à négocier avec les fournisseurs d’IoT la protection de la responsabilité et des investissements que vous définissez dans vos contrats.

Enfin, les puces basées sur l’IA doivent produire des résultats commerciaux.

« L'impact de l'IoT de pointe sur l'architecture informatique dépendra des cas d'utilisation que l'informatique est invitée à mettre en œuvre, dans lesquels l'IA offre la possibilité de prétraiter les informations en temps réel et de transférer uniquement les données pertinentes et utiles », a déclaré Murali Gopalakrishna, responsable de gestion de produits pour les machines autonomes et directeur général de la robotique chez NVIDIA.

« Un processus d'inspection automatisé par l'IA dans une usine utilisera des informations en temps réel pour prendre des décisions en une fraction de seconde à la périphérie tout en transférant les données pertinentes vers les systèmes back-end pour le post-traitement, l'analyse et le développement de nouveaux modèles hors bande vers la périphérie de l'IoT. décisions fondées. »

Les applications peuvent détecter les occupants portant des masques ou compter les nombre de personnes entrant et sortant d'un espace en créant des cartes thermiques pour garantir que les limites d'occupation ne sont pas dépassées. Et avec l'ajout de capteurs, de caméras et d'automatisation dans l'IoT et à la périphérie, l'IA deviendra plus pertinente pour les responsables informatiques et l'architecture de l'infrastructure, a déclaré Gopalakrishna.