Como o Edge IoT está remodelando a indústria

Rastreamento de frotas, rastreamento de ativos, veículos autônomos, automação de fabricação e armazenamento são áreas nas quais tecnologias de chips incorporadas à inteligência artificial podem descarregar cargas de transporte de dados de rede. Eles podem fazer isso fornecendo informações de linha de frente em tempo real.

Muitos desses processos em movimento precisam de muitos dados para serem ativados. Ao mesmo tempo, eles precisam que esses dados ocorram em tempo real e em trânsito. Esses tipos de processos não se beneficiam tanto da computação em nuvem quanto outros processos com uso intensivo de dados, como o treinamento de dados por meio de aprendizado de máquina. Em vez disso, esses processos se beneficiam mais da computação de ponta, que leva computação, rede e outros recursos diretamente aos dispositivos e dados que deles necessitam.

Ao ativar a inteligência artificial (cargas de processamento AI0 no nível de um sistema em um chip (SOC), a TI pode expandir suas opções de distribuição e transferência de cargas de processamento de dados para diferentes camadas da arquitetura corporativa (por exemplo, nuvem, uma central data center ou a própria borda). Isso melhora o gerenciamento e o processamento de dados. Também conserva a largura de banda e agiliza dados e resultados.

Microcontroladores embarcados SOC use memória e consumo de energia mais estreitos do que o exigido pelas GPUs (unidades de processamento gráfico) tradicionais, FPGAs (matrizes de portas programáveis ​​em campo) ou outros tipos de circuitos integrados (ICs).

“Veremos a IA no limite se tornando comum nos próximos cinco anos”, disse Steve Conway, consultor sênior de pesquisa da Hyperion, HPC Market Dynamics.

“ARM Atom, GPU e outros processadores embarcados já são comuns em dispositivos de ponta, como telefones celulares, sensores, automóveis, sistemas de diagnóstico por imagem médica, sistemas de jogos e muitos outros dispositivos. Esses processadores embarcados estabelecidos provavelmente se tornarão o principal suporte para métodos de IA à medida que esses métodos ganharem terreno”, disse ele.

O impacto do Edge IoT na indústria

Em 2011 o termo “Manufacturing 4.0” apareceu pela primeira vez. Originou-se do esforço do governo alemão para informatizar a produção e introduziu uma visão futura de digitalização, automação e inteligência artificial para a produção fabril. No esquema, a tecnologia de ponta poderia facilitar decisões no local de um problema ou situação, onde os SOCs integrados à IA desempenham papéis importantes.

Hoje este a tomada de decisão em tempo real é real. Os processos de fabricação são alimentados por decisões baseadas em IA na borda. No futuro, um chip de ponta habilitado para IA poderá enviar um alerta acionável às compras sobre a escassez de matérias-primas ou alertar as vendas sobre a possibilidade de escassez de produtos se um componente deficiente for encontrado.

A automação de chips Edge AI também está transformando a logística.

Um comboio de caminhões pode se comunicar com comunicações de borda de baixa latência implantadas para economizar combustível e otimizar rotas. No futuro, será possível que apenas um desses caminhões tenha um motorista humano, com o restante do comboio funcionando com automação acionada por SOC.

Isso poderia resolver um grande problema da indústria de transporte rodoviário: a escassez de motoristas qualificados. “Esta é uma das razões pelas quais vemos tanta tecnologia chegando ao setor de transporte rodoviário”, disse Shelley Simpson, vice-presidente executivo, diretor comercial e presidente de serviços rodoviários da JB Hunt Transport Services,

Mercadorias perecíveis também podem ser monitoradas por sensores inteligentes dentro do compartimento de carga de cada caminhão quanto à temperatura e umidade.

Um caminhão que transportava produtos para Atlanta, por exemplo, foi redirecionado para o mercado mais próximo de Washington, DC. O redirecionamento foi ordenado depois que um sensor dentro do compartimento de carga do caminhão alertou o motorista e a empresa de logística sobre o perigo de deterioração do produto por superaquecimento. A capacidade da empresa de reagir em tempo real às informações evitou a deterioração e economizou dinheiro. Na indústria alimentícia, é importante. O Grupo de Alimentação e Agricultura das Nações Unidas estima que US$ 1 trilhão em alimentos são perdidos ou desperdiçados a cada ano.

A tecnologia de chips habilitados para IA também está mudando o desempenho dos veículos aéreos e terrestres.

Os desafios logísticos enfrentam os militares quando observam e/ou entram numa área perigosa. No passado, um trabalho de vigilância arriscado poderia exigir que humanos inspecionassem uma área em primeira mão, sujeitando o pessoal ao perigo e à perda de vidas.

Agora com processamento de IA de ponta, uma frota de drones não tripulados realiza reconhecimento e intercomunicação em tempo real. Se um drone de um esquadrão for abatido, a frota detecta o problema e ajusta sua formação para continuar a missão. “Cargas de trabalho exigentes que exigem o processamento de múltiplas entradas sensoriais, incluindo vídeo e áudio, podem começar a ultrapassar os limites, a menos que sejam apoiadas por chips especializados”, disse Saurabh Mishra, gerente sênior de gerenciamento de produtos na divisão IoT e Edge do SAS. “Drones autônomos, braços robóticos e automação industrial são bons exemplos de como esses chips podem ser usados.”

Geopolítica e inovação

No entanto, as empresas preocupam-se com as forças geopolíticas em acção nas indústrias de chips e semicondutores.

Em 2019, a Huawei foi colocada no Lista restrita dos EUA. A NVIDIA então adquiriu a Arm, Ltd. em um acordo de US$ 40 bilhões que envolveu Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei e Amazon preocupada com um fornecedor crítico.

Em 2019, a Intel adquiriu a startup de chips AI Habana Labs por US$ 2 bilhõese a AMD adquiriu Xiliinx por US$ 35 bilhões.

“A tendência ao longo dos últimos 50 anos tem sido manter as preocupações não relacionadas com a segurança nacional isoladas da análise económica que orienta as decisões antitrust. No entanto, onde a potencial conduta anticompetitiva também é prejudicial à segurança nacional, não deveríamos ficar surpresos se o Governo dos EUA adoptasse uma abordagem mais agressiva à aplicação.” escreveu Cullen O'Keefe, afiliado de pesquisa do Centro para Governança de IA da Universidade de Oxford.

A TI deve considerar essas ações judiciais e ações antitruste quando justificar e tentar “preparar o futuro” para os investimentos em IA.

“Hoje, a IA é amplamente vista como fundamental para a liderança económica futura, e há fortes iniciativas na China, no Japão e na Europa para eliminar a dependência dos EUA e desenvolver processadores locais”, disse Conway. “Os departamentos de TI não podem fazer muito para afetar estas batalhas geopolíticas, mas podem planear garantir que os fornecimentos de processadores de que necessitam são seguros, especialmente através da negociação de contratos de longo prazo com fornecedores com cláusulas de penalização e da manutenção de níveis de inventário adequados.”

Lista de tarefas de TI

A mudança para IoT de formato menor forçará um foco de TI em três áreas principais:

Arquitetura de TI. A arquitetura de TI deve ser realinhada para se adequar aos casos de uso de negócios que as empresas desejam resolver com IA em nível de chip. No mínimo, esta revisão arquitetônica provavelmente produzirá três níveis de tecnologia de TI, processamento e arquitetura de dados: o data center, a nuvem e a borda.

“O ponto de partida, claro, é mapear e otimizar o processo ponta a ponta e usar essas informações para atribuir recursos apropriados em cada ponto do caminho”, disse Conway, que fez referência ao trabalho do PayPal.

“Há meia dúzia de anos, o PayPal teve um sério problema de fraude em transações com cartão de crédito”, disse Conway. “Demorava até duas semanas para identificar a fraude e, nessa altura, a fraude já tinha atingido frequentemente os cartões dos clientes. A empresa instalou um computador de alto desempenho que poderia detectar e prevenir fraudes no momento em que aconteciam, em 150 milissegundos, economizando ao PayPal mais de US$ 700 milhões no primeiro ano ou depois.

A aplicação no PayPal e em outras empresas depende de processadores incorporados nos leitores de cartão, juntamente com a Internet para o processo de autorização de ida e volta, e sistemas de servidores com processadores não incorporados para o trabalho pesado, no local ou em nuvens.”

habilidades em TI. Apenas 47% dos entrevistados em um Relatório de Sinais de IoT da Microsoft de 2019 acreditavam que o mercado tinha indivíduos com as habilidades profissionais de IoT necessárias https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

“A disponibilidade de recursos qualificados para gerenciar a implantação de modelos de IA em chips continuará sendo um desafio”, disse Saurabh Mishra, gerente sênior de gerenciamento de produtos na divisão IoT e Edge do SAS. “As empresas também devem reconhecer que

Os chips de IA de ponta não são soluções mágicas. Eles funcionam no contexto de um sistema maior. É fundamental pensar no pipeline completo ao implantar chips integrados à IA, uma vez que um elo fraco upstream ou downstream pode anular o impulso desejado.”

Pilhas comerciais de software e hardware de IoT podem ajudar a enfrentar os desafios de integração de pipeline, mas o processamento ainda deve ser definido em cada nível pela TI. Isso inclui construção de modelos e programação de SOCs.

Gestão de Investimentos. As consolidações, as ações judiciais antitruste e de propriedade intelectual continuarão a ocorrer no espaço de IA/chips, como aconteceu em outras áreas de TI.

A boa notícia é que os departamentos de TI corporativos não são estranhos a isso.

Selecionar uma solução de pilha de IOT amplamente aceita com uma grande base de usuários é uma forma de se preparar para o futuro, além de garantir que a IoT que você usa esteja em conformidade com padrões de segurança e APIs comuns. Uma segunda estratégia é negociar com fornecedores de IoT a responsabilidade e a proteção do investimento que você define em seus contratos.

Finalmente, os chips habilitados para IA devem entregar resultados de negócios.

“O impacto da IoT de ponta na arquitetura de TI se resumirá aos casos de uso que a TI deverá implementar, onde a IA oferece a capacidade de pré-processar informações em tempo real e transferir apenas dados relevantes e úteis”, disse Murali Gopalakrishna, chefe de gerenciamento de produtos para máquinas autônomas e gerente geral de Robótica na NVIDIA.

“Um processo automatizado de inspeção de IA em uma fábrica usará informações em tempo real para tomar decisões em frações de segundo na borda, enquanto transfere dados relevantes para sistemas back-end para pós-processamento, análise e desenvolvimento de novos modelos fora da banda para a borda da IoT. decisões baseadas.”

Os aplicativos podem detectar ocupantes usando máscaras ou contar o número de pessoas entrando e saindo de um espaço criando mapas de calor para garantir que os limites de ocupação não sejam excedidos. E com sensores, câmeras e automação adicionais acontecendo na IoT e na borda, a IA se tornará mais relevante para gerentes de TI e arquitetura de infraestrutura, disse Gopalakrishna.