Cum Edge IoT remodelează industria

Urmărirea flotei, urmărirea activelor, vehiculele autonome, automatizarea producției și depozitarea sunt toate domeniile în care tehnologiile de cip integrate în inteligență artificială pot descărca încărcături de date care transportă rețeaua. Ei pot face acest lucru în timp ce oferă informații în primă linie, în timp real.

Multe dintre aceste procese aflate în mișcare au nevoie de o mulțime de date pentru a fi activate. În același timp, au nevoie de aceste date în timp real și în tranzit pentru a avea loc. Aceste tipuri de procese nu beneficiază la fel de mult de pe urma cloud computing-ului ca alte procese care consumă intens date, cum ar fi datele de instruire prin învățarea automată. În schimb, aceste procese beneficiază cel mai mult de edge computing, care aduce calculul, rețelele și alte resurse direct către dispozitivele și datele care au nevoie de ele.

Prin activarea inteligenței artificiale (încărcările de procesare AI0 la nivelul unui sistem pe cip (SOC), IT-ul își poate extinde opțiunile pentru distribuirea și descărcarea încărcăturilor de procesare a datelor la diferite straturi ale arhitecturii întreprinderii (de exemplu, cloud, un centru central). data center, sau edge în sine). Acest lucru îmbunătățește gestionarea și procesarea datelor. De asemenea, economisește lățimea de bandă și accelerează datele și rezultatele.

Micro-controlere încorporate SOC utilizați memorie mai restrânsă și consum de energie decât cea cerută de GPU-urile tradiționale (unități de procesare grafică), FPGA-urile (matrice de porți programabile în câmp) sau alte tipuri de circuite integrate (IC).

„Vom vedea că AI la vârf devine obișnuită în următorii cinci ani”, a declarat Steve Conway, consilier principal de cercetare Hyperion, HPC Market Dynamics.

„ARM Atom, GPU și alte procesoare încorporate sunt deja comune în dispozitivele de vârf, cum ar fi telefoanele mobile, senzorii, automobile, sistemele de imagistică medicală de diagnosticare, sistemele de jocuri și multe alte dispozitive. Aceste procesoare încorporate consacrate vor deveni probabil curentul principal pentru sprijinirea metodelor AI, pe măsură ce aceste metode câștigă teren”, a spus el.

Impactul în industrie al Edge IoT

În 2011 a apărut pentru prima dată termenul „Manufacturing 4.0”. Ea a apărut din forța guvernului german de a computeriza producția și a introdus o viziune de viitor a digitalizării, automatizării și inteligenței artificiale pentru producția din fabrică. În cadrul schemei, tehnologia de vârf ar putea facilita deciziile la locul unei probleme sau situații, în care SOC-urile integrate în IA joacă roluri majore.

Astăzi, asta luarea deciziilor de margine în timp real este reală. Procesele de producție sunt susținute de deciziile de la margine bazate pe inteligența artificială. În viitor, un cip edge activat AI ar putea trimite o alertă acționabilă la achiziționare despre o lipsă de materii prime sau va alerta vânzările despre posibilitatea unui deficit de produs dacă se găsește o componentă deficientă.

Automatizarea cipurilor Edge AI transformă, de asemenea, logistica.

Un convoi de camioane poate comunica încrucișat cu comunicații de margine cu latență scăzută, implementate pentru a economisi combustibilul și a optimiza rutele. În viitor, va fi posibil ca doar unul dintre aceste camioane să aibă un șofer uman, restul convoiului funcționând cu automatizare condusă de SOC.

Acest lucru ar putea rezolva o problemă majoră din industria camioanelor: deficitul de șoferi calificați. „Acesta este unul dintre motivele pentru care vedeți atât de multă tehnologie care vine în industria camioanelor”, a spus Shelley Simpson, vicepreședinte executiv, director comercial și președinte al serviciilor de autostrăzi la JB Hunt Transport Services.

Mărfurile perisabile pot fi, de asemenea, monitorizate prin senzori inteligenți din compartimentul de marfă al fiecărui camion pentru temperatură și umiditate.

Un camion care transporta produse către Atlanta, de exemplu, a fost redirecționat către piața din Washington, DC, mai apropiată. Redirecționarea a fost ordonată după ce un senzor din interiorul compartimentului de marfă al camionului a alertat șoferul și compania de logistică cu privire la pericolul de deteriorare a produselor din cauza supraîncălzirii. Capacitatea companiei de a reacționa în timp real la informații a evitat deteriorarea și a economisit bani. În industria alimentară, este major. Grupul pentru Alimentație și Agricultură al Națiunilor Unite estimează că 1 trilion de dolari de alimente sunt pierdute sau irosite în fiecare an.

Tehnologia cipului activată de AI schimbă, de asemenea, modul în care performanța vehiculelor din aer și de la sol.

Provocările logistice se confruntă cu personalul militar atunci când observă și/sau intră într-o zonă periculoasă. În trecut, o slujbă de supraveghere riscantă ar fi putut solicita oamenilor să inspecteze o zonă direct, supunând personalul unui pericol și pierderi de vieți omenești.

Acum cu procesare AI de margine, o flotă de drone fără pilot efectuează recunoaștere și inter-comunica în timp real. Dacă o dronă dintr-o escadrilă este doborâtă, flota detectează problema și își ajustează formarea pentru a continua misiunea. „Încărcăturile de lucru solicitante care necesită procesarea mai multor intrări senzoriale, inclusiv video și audio, pot începe să depășească limitele dacă nu sunt susținute de cipuri specializate”, a declarat Saurabh Mishra, Senior Manager pentru Product Management în IoT și Edge Division a SAS. „Dronele autonome, brațele robotizate și automatizarea industrială sunt toate exemple bune ale modului în care aceste cipuri pot fi utilizate.”

Geopolitică și inovație

Cu toate acestea, companiile își fac griji din cauza forțelor geopolitice care lucrează în industriile de cipuri și semiconductori.

În 2019, Huawei a fost plasat pe Lista restricționată din SUA. NVIDIA a achiziționat apoi Arm, Ltd. într-o afacere de 40 de miliarde de dolari care a avut Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei și Amazon îngrijorat de un furnizor critic.

În 2019, Intel a achiziționat startup-ul AI-chip Habana Labs pentru 2 miliarde de dolari, iar AMD a achiziționat Xiliinx pentru 35 de miliarde de dolari.

„Tendința din ultimii 50 de ani a fost aceea de a menține preocupările de securitate națională care nu au legătură cu analiza economică care conduce deciziile antitrust. Cu toate acestea, acolo unde un potențial comportament anticoncurențial este, de asemenea, în detrimentul securității naționale, nu ar trebui să fim surprinși dacă USG adoptă o abordare mai agresivă a aplicării legii.” a scris Cullen O'Keefe, afiliat de cercetare la Centrul pentru Guvernarea AI, Universitatea din Oxford.

IT trebuie să ia în considerare aceste procese și acțiuni antitrust atunci când justifică și încearcă să „probeze viitor” investițiile AI.

„Astăzi, inteligența artificială este văzută pe scară largă ca cheie pentru viitorul lider economic și există inițiative puternice în China, Japonia și Europa pentru a renunța la SUA și a dezvolta procesoare indigene”, a spus Conway. „Departamentele IT nu pot face mare lucru pentru a afecta aceste bătălii geopolitice, dar pot planifica să se asigure că aprovizionarea cu procesoarele de care au nevoie este sigură, în special prin negocierea unor contracte de furnizori pe termen lung cu clauze de penalizare și menținerea unor niveluri adecvate de stoc”.

Este lista de lucruri de făcut

Trecerea la IoT cu un factor de formă mai mic va forța să se concentreze pe IT în trei domenii cheie:

Arhitectura IT. Arhitectura IT trebuie realinietă pentru a se potrivi cu cazurile de utilizare în afaceri pe care companiile doresc să le rezolve cu AI la nivel de cip. În mod minim, această revizuire arhitecturală va produce probabil trei niveluri de tehnologie IT, procesare și arhitectură de date: centrul de date, cloud și edge.

„Punctul de pornire, desigur, este de a mapa și optimiza procesul de la capăt la capăt și de a folosi acele informații pentru a aloca resursele adecvate în fiecare punct de-a lungul drumului”, a spus Conway, care a făcut referire la munca PayPal.

„În urmă cu o jumătate de duzină de ani, PayPal a avut o problemă serioasă cu frauda în tranzacțiile cu cardul de credit”, a spus Conway. „A fost nevoie de până la două săptămâni pentru a identifica frauda, ​​iar până atunci frauda a lovit adesea cardurile clienților. Compania a instalat un computer de înaltă performanță care ar putea detecta și preveni frauda așa cum se întâmpla, în 150 de milisecunde, economisind PayPal mai mult de 700 de milioane de dolari în primul an sau cam asa ceva.

Aplicația de la PayPal și de la alte firme se bazează pe procesoare încorporate în cititoarele de carduri, împreună cu internetul pentru procesul de autorizare dus-întors și pe sisteme server cu procesoare neîncorporate pentru sarcini grele, la locație sau în cloud.

cunostiinte de IT. Doar 47% dintre respondenții la sondaj într-un raport Microsoft IoT Signals din 2019 au considerat că piața are persoane cu abilitățile necesare pentru locul de muncă IoT. https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

„Disponibilitatea resurselor calificate pentru a gestiona implementarea modelelor AI pe cipuri va rămâne o provocare”, a declarat Saurabh Mishra, Senior Manager pentru Product Management în IoT și Edge Division a SAS. „Companiile ar trebui să recunoască și asta

cipurile AI de margine nu sunt gloanțe de argint. Ele funcționează în contextul unui sistem mai mare. Este esențial să ne gândim la conducta completă atunci când implementați cipuri încorporate în AI, deoarece o legătură slabă în amonte sau în aval poate anula impulsul vizat.”

Stack-urile comerciale de software și hardware IoT pot ajuta la abordarea provocărilor de integrare a conductelor, dar procesarea trebuie totuși definită la fiecare nivel de către IT. Aceasta include SOC-uri pentru construirea de modele și programare.

Managementul investitiei. Consolidările, procesele antitrust și de proprietate intelectuală vor continua să aibă loc în spațiul AI/cipului, așa cum a făcut și în alte domenii ale IT.

Vestea bună este că departamentele IT corporative nu sunt străine de acest lucru.

Selectarea unei soluții de stivă IOT acceptată pe scară largă cu o bază mare de utilizatori este o formă de pregătire pentru viitor, precum și asigurarea faptului că IoT pe care îl utilizați se conformează standardelor de securitate și API-urilor comune. O a doua strategie este negocierea cu furnizorii IoT pentru răspunderea și protecția investițiilor pe care le definiți în contractele dvs.

În cele din urmă, cipurile activate cu inteligența artificială trebuie să ofere rezultate de afaceri.

„Impactul IoT de vârf asupra arhitecturii IT se va reduce la cazurile de utilizare pe care IT-ului i se cere să le implementeze, în care AI oferă capacitatea de a preprocesa informații în timp real și de a transfera doar date relevante și utile”, a spus Murali Gopalakrishna, director. de management de produs pentru mașini autonome și director general pentru Robotică la NVIDIA.

„Un proces automatizat de inspecție AI într-o fabrică va folosi informații în timp real pentru a lua decizii în fracțiune de secundă la margine, în timp ce transferă date relevante către sistemele de back-end pentru post-procesare, analiză și dezvoltarea de noi modele în afara benzii la marginea IoT. decizii bazate.”

Aplicațiile pot detecta ocupanții care poartă măști sau pot număra numărul de persoane care intră și ies dintr-un spațiu prin crearea de hărți termice pentru a se asigura că nu sunt depășite limitele de ocupare. Și cu senzori suplimentari, camere și automatizări care au loc în IoT și la margine, AI va deveni mai relevantă pentru managerii IT și arhitectura infrastructurii, a spus Gopalakrishna.