कैसे एज IoT उद्योग को नया आकार दे रहा है

फ्लीट ट्रैकिंग, एसेट ट्रैकिंग, स्वायत्त वाहन, विनिर्माण स्वचालन और वेयरहाउसिंग सभी ऐसे क्षेत्र हैं जिनमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता-एम्बेडेड चिप प्रौद्योगिकियां नेटवर्क डेटा-ले जाने वाले भार को कम कर सकती हैं। वे फ्रंटलाइन, वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करते हुए ऐसा कर सकते हैं।

इनमें से कई चालू प्रक्रियाओं को सक्रिय करने के लिए बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है। साथ ही, उन्हें वास्तविक समय में और पारगमन में इस डेटा की आवश्यकता होती है। इस प्रकार की प्रक्रियाओं को क्लाउड कंप्यूटिंग से उतना लाभ नहीं होता जितना अन्य डेटा-गहन प्रक्रियाओं, जैसे मशीन लर्निंग के माध्यम से डेटा को प्रशिक्षित करना। इसके बजाय इन प्रक्रियाओं को एज कंप्यूटिंग से सबसे अधिक लाभ होता है, जो गणना, नेटवर्किंग और अन्य संसाधनों को सीधे उन उपकरणों और डेटा तक लाता है जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (सिस्टम-ऑन-ए-चिप (एसओसी) के स्तर पर AI0 प्रोसेसिंग लोड को सक्रिय करके, आईटी डेटा-प्रोसेसिंग लोड को एंटरप्राइज आर्किटेक्चर की विभिन्न परतों (उदाहरण के लिए, क्लाउड, एक केंद्रीय) में वितरित और ऑफलोड करने के लिए अपने विकल्पों का विस्तार कर सकता है। डेटा सेंटर, या स्वयं किनारा) यह डेटा प्रबंधन और प्रसंस्करण में सुधार करता है, यह बैंडविड्थ को भी संरक्षित करता है, और यह डेटा और परिणामों में तेजी लाता है।

एसओसी एम्बेडेड माइक्रो-नियंत्रक संकीर्ण मेमोरी और बिजली की खपत का उपयोग करें पारंपरिक जीपीयू (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट), एफपीजीए (फ़ील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़) या अन्य प्रकार के एकीकृत सर्किट (आईसी) द्वारा आवश्यक की तुलना में।

एचपीसी मार्केट डायनेमिक्स के हाइपरियन शोध वरिष्ठ सलाहकार स्टीव कॉनवे ने कहा, "हम अगले पांच वर्षों में एआई को सामान्य होते हुए देखेंगे।"

“एआरएम एटम, जीपीयू और अन्य एम्बेडेड प्रोसेसर पहले से ही सेल फोन, सेंसर, ऑटोमोबाइल, डायग्नोस्टिक मेडिकल इमेजिंग सिस्टम, गेमिंग सिस्टम और कई अन्य उपकरणों जैसे एज डिवाइसों में आम हैं। ये स्थापित एंबेडेड प्रोसेसर संभवतः एआई तरीकों का समर्थन करने के लिए मुख्यधारा बन जाएंगे क्योंकि ये तरीके आगे बढ़ेंगे, ”उन्होंने कहा।

एज IoT का उद्योग प्रभाव

2011 में "विनिर्माण 4.0" शब्द पहली बार सामने आया। इसकी उत्पत्ति विनिर्माण को कंप्यूटरीकृत करने के लिए जर्मन सरकार के दबाव से हुई, और इसने कारखाने के उत्पादन के लिए डिजिटलीकरण, स्वचालन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भविष्य की दृष्टि पेश की। योजना में, एज टेक्नोलॉजी किसी समस्या या स्थिति के स्थान पर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान कर सकती है, जहां एआई-एम्बेडेड एसओसी प्रमुख भूमिका निभाते हैं।

आज, यह वास्तविक समय पर निर्णय लेना वास्तविक है. विनिर्माण प्रक्रियाएं किनारे पर एआई-सक्षम निर्णयों द्वारा संचालित होती हैं। भविष्य में, एआई-सक्षम एज चिप कच्चे माल की कमी के बारे में खरीदारी के लिए एक कार्रवाई योग्य चेतावनी भेज सकती है, या कमी वाले घटक पाए जाने पर उत्पाद की कमी की संभावना के बारे में बिक्री को सचेत कर सकती है।

एज एआई चिप ऑटोमेशन भी लॉजिस्टिक्स में बदलाव ला रहा है।

एक ट्रक काफिला ईंधन बचाने और मार्गों को अनुकूलित करने के लिए तैनात कम-विलंबता वाले संचार के साथ क्रॉस-संचार कर सकता है। आगे चलकर, इन ट्रकों में से केवल एक के लिए मानव चालक होना संभव होगा, शेष काफिला एसओसी-संचालित स्वचालन पर चलेगा।

इससे ट्रकिंग उद्योग की एक बड़ी समस्या का समाधान हो सकता है: योग्य ड्राइवरों की कमी। जेबी हंट ट्रांसपोर्ट सर्विसेज के कार्यकारी उपाध्यक्ष, मुख्य वाणिज्यिक अधिकारी और राजमार्ग सेवाओं के अध्यक्ष शेली सिम्पसन ने कहा, "यह एक कारण है कि आप ट्रकिंग उद्योग में इतनी अधिक तकनीक को आते हुए देखते हैं।"

तापमान और आर्द्रता के लिए प्रत्येक ट्रक के कार्गो डिब्बे के भीतर बुद्धिमान सेंसर द्वारा खराब होने वाले सामानों की भी निगरानी की जा सकती है।

उदाहरण के लिए, अटलांटा के लिए उपज ले जाने वाले एक ट्रक को अधिक निकटवर्ती वाशिंगटन, डीसी, बाजार में स्थानांतरित कर दिया गया। ट्रक के कार्गो डिब्बे के अंदर एक सेंसर ने ड्राइवर और लॉजिस्टिक्स कंपनी को अत्यधिक गर्मी से उपज खराब होने के खतरे के बारे में सचेत किया था, जिसके बाद मार्ग में बदलाव का आदेश दिया गया था। जानकारी पर वास्तविक समय में कार्रवाई करने की कंपनी की क्षमता ने नुकसान को रोका और पैसे की बचत की। खाद्य उद्योग में, यह प्रमुख है। संयुक्त राष्ट्र का खाद्य एवं कृषि समूह अनुमान है कि हर साल 1 ट्रिलियन डॉलर का भोजन नष्ट हो जाता है या बर्बाद हो जाता है.

एआई-सक्षम चिप तकनीक हवाई और जमीन पर चलने वाले वाहनों के प्रदर्शन के तरीके को भी बदल रही है।

जब सैन्यकर्मी किसी खतरनाक क्षेत्र का निरीक्षण करते हैं और/या उसमें प्रवेश करते हैं तो उन्हें तार्किक चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। अतीत में, एक जोखिम भरे निगरानी कार्य के लिए मनुष्यों को किसी क्षेत्र का प्रत्यक्ष निरीक्षण करने की आवश्यकता होती थी, जिससे कर्मियों को ख़तरे और जीवन की हानि का सामना करना पड़ता था।

अब उसके पास एज एआई प्रोसेसिंग, मानवरहित ड्रोन का एक बेड़ा वास्तविक समय में टोह लेता है और अंतर-संचार करता है। यदि किसी स्क्वाड्रन में एक ड्रोन को मार गिराया जाता है, तो बेड़ा समस्या का पता लगाता है और मिशन को जारी रखने के लिए अपने गठन को समायोजित करता है। एसएएस के आईओटी और एज डिवीजन में उत्पाद प्रबंधन के वरिष्ठ प्रबंधक सौरभ मिश्रा ने कहा, "वीडियो और ऑडियो सहित कई संवेदी इनपुट के प्रसंस्करण की आवश्यकता वाले कार्यभार की मांग तब तक बढ़ सकती है जब तक कि विशेष चिप्स द्वारा समर्थित न हो।" "स्वायत्त ड्रोन, रोबोटिक हथियार और औद्योगिक स्वचालन सभी अच्छे उदाहरण हैं कि इन चिप्स का उपयोग कैसे किया जा सकता है।"

भूराजनीति और नवाचार

फिर भी, कंपनियां चिप और सेमीकंडक्टर उद्योगों में काम कर रही भूराजनीतिक ताकतों के कारण चिंतित हैं।

2019 में Huawei को इस पर रखा गया था अमेरिका प्रतिबंधित सूची. इसके बाद NVIDIA ने $40 बिलियन के सौदे में आर्म लिमिटेड का अधिग्रहण कर लिया, जिसमें Google, Microsoft, क्वालकॉम, Apple, Intel, Samsung, Huawei और शामिल थे। अमेज़ॅन एक महत्वपूर्ण आपूर्तिकर्ता के बारे में चिंतित है.

2019 में, Intel ने AI-चिप स्टार्टअप का अधिग्रहण किया हबाना लैब्स $2 बिलियन में, और एएमडी ने अधिग्रहण कर लिया Xiliinx $35 बिलियन में.

“पिछले 50 वर्षों में प्रवृत्ति अविश्वास निर्णयों को चलाने वाले आर्थिक विश्लेषण से असंबंधित राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं को दूर रखने की रही है। हालाँकि, जहां संभावित प्रतिस्पर्धा-विरोधी आचरण राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए भी हानिकारक है, हमें आश्चर्य नहीं होना चाहिए अगर यूएसजी प्रवर्तन के लिए अधिक आक्रामक रुख अपनाता है। कुलेन ओ'कीफ ने लिखा, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के सेंटर फॉर द गवर्नेंस ऑफ एआई में अनुसंधान सहयोगी।

आईटी को इन मुकदमों और अविश्वास कार्रवाइयों पर विचार करना चाहिए जब वह एआई निवेश को "भविष्य में प्रमाणित" करने का औचित्य साबित करता है और प्रयास करता है।

कॉनवे ने कहा, "आज, एआई को व्यापक रूप से भविष्य के आर्थिक नेतृत्व के लिए कुंजी के रूप में देखा जाता है, और चीन, जापान और यूरोप में अमेरिका पर निर्भरता खत्म करने और स्वदेशी प्रोसेसर विकसित करने के लिए मजबूत पहल की जा रही है।" "आईटी विभाग इन भूराजनीतिक लड़ाइयों को प्रभावित करने के लिए बहुत कुछ नहीं कर सकते हैं, लेकिन वे यह सुनिश्चित करने की योजना बना सकते हैं कि उन्हें आवश्यक प्रोसेसर की आपूर्ति सुरक्षित है, विशेष रूप से दंड प्रावधानों के साथ दीर्घकालिक आपूर्तिकर्ता अनुबंधों पर बातचीत करके और पर्याप्त इन्वेंट्री स्तर बनाए रखते हुए।"

यह करने योग्य कार्य सूची है

छोटे फॉर्म फैक्टर IoT की ओर कदम तीन प्रमुख क्षेत्रों में आईटी फोकस को मजबूर करेगा:

आईटी वास्तुकला. आईटी आर्किटेक्चर को उन व्यावसायिक उपयोग के मामलों में फिट करने के लिए फिर से तैयार किया जाना चाहिए जिन्हें कंपनियां चिप-स्तरीय एआई के साथ हल करना चाहती हैं। न्यूनतम रूप से, इस वास्तुशिल्प संशोधन से आईटी प्रौद्योगिकी, प्रसंस्करण और डेटा आर्किटेक्चर के तीन स्तर प्राप्त होने की संभावना है: डेटा सेंटर, क्लाउड और एज।

पेपैल के काम का संदर्भ देने वाले कॉनवे ने कहा, "बेशक, शुरुआती बिंदु एंड-टू-एंड प्रक्रिया को मैप करना और अनुकूलित करना है और रास्ते में प्रत्येक बिंदु पर उचित संसाधन आवंटित करने के लिए उस जानकारी का उपयोग करना है।"

कॉनवे ने कहा, "आधा दर्जन साल पहले, पेपाल को क्रेडिट कार्ड लेनदेन में धोखाधड़ी की गंभीर समस्या थी।" “धोखाधड़ी की पहचान करने में दो सप्ताह तक का समय लग रहा था, और उस समय तक धोखाधड़ी अक्सर ग्राहकों के कार्ड पर हमला कर चुकी थी। कंपनी ने एक उच्च-प्रदर्शन वाला कंप्यूटर स्थापित किया जो 150 मिलीसेकंड के भीतर धोखाधड़ी को पहचान सकता है और उसे रोक सकता है, जिससे पहले वर्ष में पेपैल को 700 मिलियन डॉलर से अधिक की बचत हुई।

पेपाल और अन्य कंपनियों का एप्लिकेशन राउंड-ट्रिप प्राधिकरण प्रक्रिया के लिए इंटरनेट के साथ-साथ कार्ड रीडर में एम्बेडेड प्रोसेसर और ऑन-प्रिमाइसेस या क्लाउड में भारी सामान उठाने के लिए गैर-एम्बेडेड प्रोसेसर वाले सर्वर सिस्टम पर निर्भर करता है।

आईटी कौशल. 47 माइक्रोसॉफ्ट IoT सिग्नल रिपोर्ट में सर्वेक्षण उत्तरदाताओं में से केवल 2019% का मानना ​​​​था कि बाजार में आवश्यक IoT नौकरी कौशल वाले व्यक्ति थे https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

एसएएस के आईओटी और एज डिवीजन में उत्पाद प्रबंधन के वरिष्ठ प्रबंधक सौरभ मिश्रा ने कहा, "चिप्स पर एआई मॉडल की तैनाती को प्रबंधित करने के लिए कुशल संसाधनों की उपलब्धता एक चुनौती बनी रहेगी।" “कंपनियों को भी इसे पहचानना चाहिए

एज एआई चिप्स सिल्वर बुलेट नहीं हैं। वे एक बड़ी प्रणाली के संदर्भ में काम करते हैं। एआई-एम्बेडेड चिप्स को तैनात करते समय पूरी पाइपलाइन के बारे में सोचना महत्वपूर्ण है क्योंकि एक कमजोर लिंक अपस्ट्रीम या डाउनस्ट्रीम उनके लक्षित बढ़ावा को अस्वीकार कर सकता है।

वाणिज्यिक IoT सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर स्टैक पाइपलाइन एकीकरण चुनौतियों का समाधान करने में मदद कर सकते हैं - लेकिन प्रसंस्करण को अभी भी आईटी द्वारा प्रत्येक स्तर पर परिभाषित किया जाना चाहिए। इसमें मॉडल-निर्माण और प्रोग्रामिंग एसओसी शामिल हैं।

निवेश प्रबंधन. एआई/चिप क्षेत्र में समेकन, अविश्वास और बौद्धिक संपदा मुकदमे चलते रहेंगे, जैसा कि आईटी के अन्य क्षेत्रों में होता है।

अच्छी खबर यह है कि कॉर्पोरेट आईटी विभाग इसके लिए अजनबी नहीं हैं।

बड़े उपयोगकर्ता आधार के साथ व्यापक रूप से स्वीकृत IOT स्टैक समाधान का चयन करना भविष्य-प्रूफिंग का एक रूप है, साथ ही यह सुनिश्चित करना है कि आप जिस IoT का उपयोग करते हैं वह सामान्य सुरक्षा मानकों और एपीआई के अनुरूप है। दूसरी रणनीति दायित्व और निवेश सुरक्षा के लिए IoT विक्रेताओं के साथ बातचीत करना है जिसे आप अपने अनुबंधों में परिभाषित करते हैं।

अंत में, एआई-सक्षम चिप्स को व्यावसायिक परिणाम देने होंगे।

"आईटी आर्किटेक्चर पर एज IoT का प्रभाव उन उपयोग के मामलों में कम हो जाएगा जिन्हें आईटी को लागू करने के लिए कहा जाता है, जहां एआई वास्तविक समय में जानकारी को पूर्व-प्रक्रिया करने और केवल प्रासंगिक और उपयोगी डेटा स्थानांतरित करने की क्षमता प्रदान करता है," प्रमुख मुरली गोपालकृष्ण ने कहा। स्वायत्त मशीनों के लिए उत्पाद प्रबंधन और NVIDIA में रोबोटिक्स के महाप्रबंधक।

“एक कारखाने में एक स्वचालित एआई निरीक्षण प्रक्रिया, पोस्ट-प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स और आईओटी एज के बैंड से बाहर नए मॉडल विकास के लिए प्रासंगिक डेटा को बैक-एंड सिस्टम में स्थानांतरित करते समय किनारे पर विभाजित-दूसरे निर्णय लेने के लिए वास्तविक समय की जानकारी का उपयोग करेगी। आधारित निर्णय।”

एप्लिकेशन मास्क पहने हुए लोगों का पता लगा सकते हैं या उनकी गिनती कर सकते हैं किसी स्थान में प्रवेश करने और बाहर निकलने वाले लोगों की संख्या यह सुनिश्चित करने के लिए हीट मैप बनाकर कि अधिभोग सीमा पार न हो। गोपालकृष्ण ने कहा, और IoT और किनारे पर होने वाले एडिटोइनल सेंसर, कैमरे और ऑटोमेशन के साथ, AI आईटी प्रबंधकों और बुनियादी ढांचे के आर्किटेक्चर के लिए अधिक प्रासंगिक हो जाएगा।