Hogyan alakítja át az Edge IoT az iparágat

A flottakövetés, az eszközkövetés, az autonóm járművek, a gyártásautomatizálás és a raktározás mind olyan területek, ahol a mesterséges intelligenciába ágyazott chiptechnológiák tehermentesíthetik a hálózati adathordozó terheket. Ezt megtehetik, miközben frontvonalbeli, valós idejű információkat biztosítanak.

Ezen útközbeni folyamatok közül sok sok adatot igényel az aktiváláshoz. Ugyanakkor szükségük van ezekre az adatokra valós időben és továbbítás közben. Az ilyen típusú folyamatok nem profitálnak annyit a számítási felhőből, mint más adatigényes folyamatok, például az adatok gépi tanuláson keresztül történő betanítása. Ehelyett ezek a folyamatok profitálnak a legtöbbet az élszámításból, amely a számítási, hálózati és egyéb erőforrásokat közvetlenül azokhoz az eszközökhöz és adatokhoz juttatja, amelyeknek szükségük van rájuk.

A mesterséges intelligencia aktiválásával (az AI0 feldolgozási terhelések rendszer-on-a-chip (SOC) szintjén) az informatika bővítheti lehetőségeit az adatfeldolgozási terhelések elosztására és lerakására a vállalati architektúra különböző rétegeire (pl. felhő, központi Ez javítja az adatkezelést és -feldolgozást, sávszélességet takarít meg, valamint felgyorsítja az adatokat és az eredményeket.

SOC beágyazott mikrokontrollerek szűkebb memória és energiafogyasztás használata mint amit a hagyományos GPU-k (grafikus feldolgozó egységek), FPGA-k (field-programable gate array) vagy más típusú integrált áramkörök (IC-k) igényelnek.

„Az elkövetkező öt évben látni fogjuk, hogy a szélső mesterséges intelligencia általánossá válik” – mondta Steve Conway, a HPC Market Dynamics Hyperion kutatási vezető tanácsadója.

„Az ARM Atom, a GPU és más beágyazott processzorok már elterjedtek az olyan szélső eszközökben, mint a mobiltelefonok, érzékelők, autók, diagnosztikai orvosi képalkotó rendszerek, játékrendszerek és sok más eszköz. Ezek a beépített beágyazott processzorok valószínűleg a mesterséges intelligencia-módszerek támogatásának fő áramlatává válnak majd, ahogy ezek a módszerek egyre nagyobb teret nyernek” – mondta.

Az Edge IoT iparági hatása

2011-ben jelent meg először a „Manufacturing 4.0” kifejezés. A német kormánynak a gyártás számítógépesítésére irányuló törekvéséből eredt, és bevezette a digitalizáció, az automatizálás és a mesterséges intelligencia jövőképét a gyári gyártásban. A rendszerben az éltechnológia megkönnyítheti a döntéseket egy probléma vagy helyzet helyén, ahol az AI-ba ágyazott SOC-k fontos szerepet játszanak.

Ma ez a valós idejű éles döntéshozatal valós. A gyártási folyamatokat a mesterséges intelligencia által támogatott döntések hajtják végre. A jövőben egy mesterséges intelligencia-kompatibilis élchip azonnali riasztást küldhet a vásárlásra nyersanyaghiányról, vagy figyelmeztetheti az értékesítést a termékhiány lehetőségére, ha hiányos alkatrészt találnak.

Az Edge AI chip-automatizálás a logisztikát is átalakítja.

A teherautó-konvoj keresztkommunikációra képes az alacsony késleltetésű peremkommunikációval, amelyet az üzemanyag-megtakarítás és az útvonalak optimalizálása érdekében alkalmaznak. A jövőben csak az egyik teherautónak lehet majd emberi sofőrje, a konvoj többi része pedig SOC-vezérelt automatizáláson fog működni.

Ez megoldhatja a teherszállítási ágazat egyik fő problémáját: a képzett sofőrök hiányát. „Ez az egyik oka annak, hogy annyi technológiát lát a teherfuvarozási ágazatban” – mondta Shelley Simpson, a JB Hunt Transport Services ügyvezető alelnöke, kereskedelmi vezérigazgatója és az autópálya szolgáltatásokért felelős elnöke.

A romlandó áruk intelligens érzékelőivel is felügyelhetők az egyes teherautók rakterében a hőmérséklet és a páratartalom tekintetében.

Például egy teherautót, amely termékeket szállított Atlantába, átirányítottak a legközelebbi Washington DC piacra. Az átirányítást azután rendelték el, hogy a teherautó rakterében lévő érzékelő figyelmeztette a sofőrt és a logisztikai társaságot a túlmelegedés miatti termékromlás veszélyére. A vállalat azon képessége, hogy valós időben produkálja az információkat, elkerülte a romlást és pénzt takarított meg. Az élelmiszeriparban ez a legfontosabb. Az Egyesült Nemzetek Élelmezési és Mezőgazdasági Csoportja becslések szerint évente 1 billió dollárnyi élelmiszer vész el vagy megy kárba.

Az AI-kompatibilis chiptechnológia megváltoztatja a légi és földi járművek teljesítményét is.

Logisztikai kihívások szembesülnek a katonai személyzettel, amikor megfigyelik és/vagy belépnek egy veszélyes területre. A múltban egy kockázatos felügyeleti munka megkövetelhette az emberektől, hogy első kézből vizsgáljanak meg egy területet, ami veszélynek és életveszélynek volt kitéve.

Most a éles mesterséges intelligencia feldolgozás, pilóta nélküli drónokból álló flotta végez felderítést és valós időben kommunikál egymással. Ha egy osztagban egy drónt lezuhannak, a flotta észleli a problémát, és módosítja a felépítését a küldetés folytatásához. "Az olyan igényes munkaterhelések, amelyek több szenzoros bemenet feldolgozását igénylik, beleértve a videót és a hangot, elkezdhetik nyomni a borítékot, hacsak nem támogatják speciális chipek" - mondta Saurabh Mishra, a SAS IoT és Edge részlegének termékmenedzsmentért felelős vezető menedzsere. „Az autonóm drónok, a robotkarok és az ipari automatizálás jó példái ezeknek a chipeknek a felhasználására.”

Geopolitika és innováció

Ennek ellenére a vállalatok aggódnak a chip- és félvezetőiparban működő geopolitikai erők miatt.

2019-ben a Huawei a Amerikai korlátozott lista. Az NVIDIA ezután felvásárolta az Arm Ltd.-t egy 40 milliárd dolláros üzletben, amelyben a Google, a Microsoft, a Qualcomm, az Apple, az Intel, a Samsung, a Huawei és Az Amazon aggódik egy kritikus beszállító miatt.

2019-ben az Intel megvásárolta az AI-chip startup-ot Habana Labs 2 milliárd dollárért, és az AMD felvásárolta Xilinx 35 milliárd dollárért.

„Az elmúlt 50 év tendenciája az volt, hogy az egymással nem összefüggő nemzetbiztonsági aggályokat elhallgatják a trösztellenes döntéseket kiváltó gazdasági elemzések elől. Ahol azonban a potenciális versenyellenes magatartás a nemzetbiztonságot is károsítja, nem csodálkozhatunk azon, ha az Egyesült Államok kormánya agresszívebb megközelítést alkalmaz a végrehajtás terén.” írta Cullen O'Keefe, az Oxfordi Egyetem AI Kormányzási Központjának kutatási leányvállalata.

Az IT-nek figyelembe kell vennie ezeket a pereket és a trösztellenes akciókat, amikor indokolja és megkísérli „jövőbiztos” AI-befektetéseit.

„Ma az AI-t széles körben a jövőbeli gazdasági vezető szerep kulcsának tekintik, és Kínában, Japánban és Európában erőteljes kezdeményezések vannak az Egyesült Államoktól való függés megszüntetésére és a belföldi processzorok fejlesztésére” – mondta Conway. „Az informatikai részlegek nem sokat tehetnek azért, hogy befolyásolják ezeket a geopolitikai csatákat, de megtervezhetik, hogy biztosítsák a szükséges processzorok ellátásának biztonságát, különösen hosszú távú beszállítói szerződések megtárgyalásával büntetési záradékokkal és megfelelő készletszint fenntartásával.”

IT teendők listája

A kisebb méretű IoT-re való átállás három kulcsfontosságú területre kényszeríti az IT-központúságot:

IT architektúra. Az informatikai architektúrát át kell igazítani, hogy illeszkedjen azokhoz az üzleti felhasználási esetekhez, amelyeket a vállalatok chip-szintű AI-val szeretnének megoldani. Ez az építészeti átdolgozás valószínűleg az IT-technológia, a feldolgozás és az adatarchitektúra három szintjét eredményezi: az adatközpontot, a felhőt és a peremet.

„Természetesen a kiindulópont a teljes folyamat feltérképezése és optimalizálása, és ezen információk felhasználásával a megfelelő erőforrások hozzárendelésére az út minden pontján” – mondta Conway, aki a PayPal munkájára hivatkozott.

„Fél tucat évvel ezelőtt a PayPalnak komoly problémái voltak a hitelkártya-tranzakciók során elkövetett csalással” – mondta Conway. „A csalások azonosítása akár két hétig is eltartott, és addigra a csalás gyakran elérte az ügyfelek kártyáit. A vállalat egy nagy teljesítményű számítógépet telepített, amely 150 ezredmásodperc alatt észlelte és megakadályozta a csalást, így a PayPal több mint 700 millió dollárt takarít meg az első évben.

A PayPal és más cégek alkalmazásai a kártyaolvasókba beágyazott processzorokra támaszkodnak, az oda-vissza engedélyezési folyamathoz az internetre, valamint a nem beágyazott processzorokkal rendelkező szerverrendszerekre a nehéz teherszállításhoz, helyszíni vagy felhőben.”

IT ismeretek. A 47-es Microsoft IoT Signals jelentésben szereplő felmérés válaszadóinak mindössze 2019%-a gondolta úgy, hogy a piacon vannak olyan személyek, akik rendelkeznek a szükséges IoT-szakmai készségekkel. https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

„A chipeken lévő mesterségesintelligencia-modellek telepítéséhez szükséges szakképzett erőforrások rendelkezésre állása továbbra is kihívást jelent” – mondta Saurabh Mishra, a SAS IoT és Edge részlegének termékmenedzsmentért felelős vezető menedzsere. „Ezt a cégeknek is fel kell ismerniük

Az éles mesterséges intelligencia chipek nem ezüstgolyók. Egy nagyobb rendszer keretében dolgoznak. Kritikusan fontos a teljes folyamatra gondolni, amikor mesterséges intelligencia-beágyazott chipeket helyezünk üzembe, mivel egy gyenge lánc felfelé vagy lefelé megcáfolhatja a célzott lendületet.”

A kereskedelmi IoT-szoftverek és hardververemek segíthetnek a csővezeték-integrációs kihívások kezelésében, de a feldolgozást továbbra is az IT-nek kell meghatároznia minden szinten. Ez magában foglalja a modellépítést és a SOC-k programozását.

Beruházáskezelés. A konszolidációk, a trösztellenes és a szellemi tulajdonnal kapcsolatos perek továbbra is lejátszódnak az AI/chip területén, ahogyan az IT más területein is.

A jó hír az, hogy a vállalati informatikai részlegek számára ez nem ismeretlen.

Egy széles körben elfogadott, nagy felhasználói bázissal rendelkező IOT-veremmegoldás kiválasztása a jövőbiztosság egyik formája, valamint annak biztosítása, hogy az Ön által használt IoT megfeleljen a közös biztonsági szabványoknak és API-knak. A másik stratégia az IoT-szállítókkal való tárgyalás a szerződéseiben meghatározott felelősség- és befektetésvédelemről.

Végül az AI-kompatibilis chipeknek üzleti eredményeket kell elérniük.

„Az élvonalbeli IoT hatása az IT-architektúrára azokon a felhasználási eseteken múlik, amelyeket az IT-nek végre kell hajtania, ahol az AI lehetőséget kínál az információk valós idejű előfeldolgozására, és csak a releváns és hasznos adatok átvitelére” – mondta Murali Gopalakrishna, a vezető. az autonóm gépek termékmenedzsmentjével és az NVIDIA Robotics általános igazgatójával.

„A gyári automatizált mesterséges intelligencia-ellenőrzési folyamat valós idejű információkat használ fel a másodperc törtrésze alatti döntések meghozatalához, miközben a releváns adatokat a háttérrendszerekbe továbbítja utófeldolgozás, elemzés és új modellfejlesztés céljából, sávon kívül az IoT szélére. alapú döntések.”

Az alkalmazások észlelhetik a maszkot viselő utasokat, vagy megszámolhatják a a térbe belépő és kilépő emberek száma hőtérképek készítésével biztosítják, hogy ne lépjék túl a kihasználtsági korlátokat. Gopalakrishna szerint a kiegészítő érzékelők, kamerák és automatizálás révén az IoT-ben és a peremeken az AI relevánsabb lesz az IT-menedzserek és az infrastruktúra-architektúra számára.