Kaj je Edge AI? - Plato AiStream V2.1

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

[Vgrajeni vsebina]

Silicon Labs, vodilni na področju varne, inteligentne brezžične tehnologije, je predstavil svoj urnik Tech Talk za leto 2023. Letošnji Tech Talks vključujejo namensko serijo tehnologij za Matter, Wi-Fi, Bluetooth in LPWAN, da bi vam pomagali zgraditi razvojne spretnosti, potrebne za zagotavljanje vrhunskih izdelkov IoT. Pridružite se strokovnjakom Silicon Labs, vodilnim v industriji, na teh enournih virtualnih usposabljanjih v živo, ki so jih za razvijalce ustvarili razvijalci. Pospešite razvoj svoje naprave že danes z registracijo na silabs.com.

Kaj je Edge AI? In zakaj vsi govorijo o tem? David Purón, izvršni direktor in soustanovitelj podjetja Barbara, se je pridružil Ryanu Chaconu na podcastu IoT For All, da bi razpravljali o Edge AI in robno računalništvo v IoT. Raziskujejo primere uporabe robnega računalništva Edge, prilagajanje projektov robnega računalništva, izzive robnega umetne inteligence in rešitev robnega računalništva, Barbarino vlogo pri robnem računalništvu ter prihodnost robnega računalništva in robnega računalništva.

O meni David

David Purón je izvršni direktor in soustanovitelj podjetja Barbara. Je izkušen inženir z več kot 20-letnimi izkušnjami na vodstvenih in izvršnih položajih in velja za enega najboljših podjetnikov v Španiji. Leta 2022 je bil David izbran za enega izmed 100 najboljših kreativnih podjetnikov po izboru Forbes Spain. Kariero je začel kot razvijalec programske opreme in delegat za mednarodne standarde v vodilnem španskem telekomunikacijskem operaterju Telefonica. Leta 2009 se je preselil na stran proizvajalca naprav in delal v velikih podjetjih – kot je Huawei – in startupih – kot je Geeksphone. Od leta 2016 usmerja Barbaro, Cybersecure Industrial Edge Platform, zasnovano za povezovanje, uvajanje in prilagajanje aplikacij umetne inteligence in industrijske avtomatizacije v tisočih porazdeljenih robnih vozliščih.

Zanima me povezovanje z David? Obrnite se na LinkedIn!

O meni Barbara

Barbara je platforma Cybersecure Industrial Edge, zasnovana za izvajanje avtomatiziranega odločanja v kritičnih industrijskih procesih. Povezuje, uvaja in orkestrira aplikacije, ki temeljijo na AI in ML, na Edge. Barbarina arhitektura, porazdeljena na tisoče računalniških vozlišč, omogoča podjetjem, da komunicirajo in virtualizirajo kateri koli industrijski element ter ga nato upravljajo prek aplikacij umetne inteligence v realnem času. Barbara, razvita s kibernetsko varnostjo, je združljiva z aplikacijami Edge za optimizacijo industrijskih procesov in upravljanja sredstev. Je popoln pripomoček za reševanje največjih izzivov industrije in pospeševanje industrijske inteligence. Barbara's Industrial Edge Platform je zmogljivo orodje, ki lahko pomaga organizacijam pri poenostavitvi in pospešitvi uvajanja aplikacij Edge App, z enostavno gradnjo, orkestracijo in vzdrževanjem aplikacij, ki temeljijo na vsebnikih, ali izvornih aplikacij v tisočih porazdeljenih robnih vozliščih.

Ključna vprašanja in teme iz te epizode:

(01: 09) Predstavitev Davida in Barbare

(02: 13) Kaj je Edge AI?

(05: 25) Primeri uporabe Edge AI

(07: 08) Prilagoditev projekta robnega računalništva

(09: 45) Izzivi projektov Edge AI in robnega računalništva

(12: 11) Potreba po odprtih in interoperabilnih rešitvah

(14: 02) Kje se Barbara uvršča med vrhunske rešitve?

(15: 37) Kako Barbara uporablja robno računalništvo

(17: 50) Prihodnost Edge AI in robnega računalništva

(19: 27) Izvedite več in spremljajte

Zapis:

– [Ryan] Pozdravljeni vsi in dobrodošli v drugi epizodi podcasta IoT For All, Jaz sem Ryan Chacon in v današnji epizodi boste izvedeli, zakaj vsi govorijo o Edge AI. Z mano je danes David Puron, izvršni direktor in soustanovitelj podjetja Barbara. So podjetje, ki je kibernetsko varna industrijska platforma. Odličen pogovor z Davidom. Mislim, da bomo iz tega imeli veliko vrednost. Če tega še niste storili, se lahko naročite na naš kanal, všečkajte ta videoposnetek in pritisnite ikono zvonca, da boste prejeli najnovejše epizode takoj, ko izidejo. V redu, preden se lotimo tega, nam je na kratko povedal naš sponzor. Silicon Labs, vodilni na področju varne inteligentne brezžične tehnologije, je predstavil svoj urnik pogovorov o tehnologiji za leto 2023. Letošnji tehnični pogovori vključujejo namensko serijo tehnologij za zadevo, wifi, Bluetooth in LPYN, da bi vam pomagali zgraditi razvojne spretnosti, potrebne za zagotavljanje vrhunskih izdelkov IoT. Pridružite se strokovnjakom Silicon Labs, vodilnim v industriji, na teh enournih virtualnih usposabljanjih v živo, ki so jih za razvijalce ustvarili razvijalci. Pospešite razvoj svoje naprave že danes z registracijo na silabs.com. To je črka s, črka ilabs .com. Dobrodošli David v podcastu IoT For All. Hvala, ker ste bili tukaj ta teden.

– [David] Ja, hvala. Hvala tebi.

– [Ryan] Vsekakor. Ja, super te je imeti. Razburljiv pogovor. Vem, da smo ga danes načrtovali tukaj, vendar sem ga želel začeti tako, da bi našemu občinstvu na hitro predstavil sebe in podjetje.

– Seveda, ja. Moje ime je David Puron. Sem soustanovitelj in direktor podjetja Barbara. Imeli bomo veliko časa za razpravo o tem, kaj počnemo, a na kratko, nudimo industrijsko kibernetsko varno robno računalniško platformo. O sebi, zaradi pomanjkanja boljše besede, se imam za serijskega podjetnika. To je moje peto podjetje. Moje prejšnje podjetje, Black Phone. Predani smo bili prodaji zasebnih in varnih mobilnih telefonov in imeli smo izhod. Leta 2016 smo podjetje prodali ameriškemu podjetju in po tem sem ustanovil Barbaro in v Barbari sem bil zadnjih pet let.

– [Ryan] Fantastično. Ja, Barbaro sem večkrat srečal v svojem času v IoT v zadnjih nekaj letih, zato je super, da imam končno priložnost spregovoriti. Vem, da smo v našem današnjem pogovoru želeli govoriti o robnem računalništvu, robni umetni inteligenci in vrstah tem, ki jih v zadnjem času nismo veliko obravnavali, zlasti na strani umetne inteligence. Začnimo torej tako, da svojemu občinstvu povemo, kaj je Edge AI in zakaj postaja tako priljubljena tema prav zdaj?

– [David] No, robno računalništvo ni presenečenje, žal, robna umetna inteligenca ni presenečenje je kombinacija robnega računalništva in umetne inteligence, ki sta dva izraza, ki sta ločena, veste, da so modne besede in vsi govorijo o njih, toda ko združite skupaj, je zelo smiselno. Prav. Začnimo definirati, kaj je robno računalništvo. Predvidevam, da vsi bolj ali manj vedo, da robno računalništvo zagotavlja shranjevanje podatkov in računanje podatkov zelo blizu mesta, kjer se podatki proizvajajo. V tem primeru zelo blizu napravam IoT. Tako so bile naprave IoT tradicionalno povezane z oblakom za ustvarjanje računalništva. Iz razlogov, ki vam jih bom navedel kasneje, so povezani s storitvami, ki so bližje, s temi napravami. To je robno računalništvo, kajne? Torej te naprave ustvarjajo veliko podatkov, temperaturo, podatke o položaju, karkoli. In potem te podatke, ko jih obdelate z umetno inteligenco, lahko v bistvu spremenite celotno paradigmo produktivnosti podjetja. Torej, ko imate veliko podatkov in jih obdelujete z umetno inteligenco, kar pomeni algoritme, ki so simulirani v človeških možganih, ti dve stvari združita prednost in AI revolucionira produktivnost mnogih podjetij. Zakaj je trenutek zdaj? No, zaradi treh dejavnikov. Prvič, ker obstaja 13 milijard naprav IoT. Zdaj imamo veliko podatkov in če imate veliko podatkov z uporabo umetne inteligence, lahko dobite veliko za veliko vpogledov, veliko napovedi. Torej, najprej imate veliko podatkov. Drugič, tehnologije umetne inteligence so zdaj demokratizirane. Skoraj vsi lahko danes programirajo algoritem umetne inteligence. Tako postaja vse lažje in lažje. In tudi v smislu robnega računalništva, tretji dejavnik je, da robna strojna oprema z napravami, kot sta Jetson nano in Raspberry PI, postaja zelo močna, kajne? Torej imate prav, zelo majhne naprave, ki lahko sprejemajo podatke, lahko obdelujejo podatke z AI. Torej je ta kombinacija, veliko preprostosti podatkov o razvoju umetne inteligence in evolucija robnega računalništva kombinacija, zaradi katere je ta svet danes za raziskovanje.

– [Ryan] Fantastično. Ja, zanimivo je bilo govoriti o umetni inteligenci na splošno o tem, kako priljubljena postaja in kaj IoT počne, da resnično spodbuja umetno inteligenco. Mislim, AI potrebuje podatke. Brez podatkov modeli AI res niso tako dragoceni. IoT je torej tisto področje, kjer lahko zbiramo podatke na načine, ki jih prej nismo mogli. In potem očitno stran robnega računalništva postaja neverjetno priljubljena s tem, kar nekako zagotavlja z vidika vrednosti za veliko teh rešitev. Zato naj prosim, da za naše občinstvo na nek način zaključimo krog. Ali lahko govorite o nekaterih primerih uporabe, ki jih opažate, ko gre za robno umetno inteligenco, robno računalništvo, in vem, da sem pred kratkim imel vsaj enega od pogovorov. Rad bi slišal vaše misli o tem saj se nanaša bolj na industrijsko stran stvari. Kje so torej primeri uporabe robnega računalništva? Kakšni so nekateri primeri uporabe robnega računalništva in tudi robna umetna inteligenca tam igra vlogo?

– [David] Ja, torej si zelo dobro povedal. Torej je IoT sam po sebi z AI zelo smiseln, kajne? A kot sem rekel, je bila v zadnjih petih, šestih letih vsa obdelava IoT AI izvedena v oblaku. Torej je to že narejeno. Obstaja veliko podjetij, finančnih podjetij ali maloprodajnih podjetij, medijskih podjetij, ki izvajajo AI s podatki IoT v oblaku, kajne? Pri industrijskih podjetjih se zgodi, da oblak v mnogih primerih ne ustreza, morda zaradi zakasnitve, v nekaterih algoritmih se morajo zelo hitro odzvati, morda zaradi fermentacije podatkov, a najpomembnejša stvar je zasebnost in varnost. Torej industrijska podjetja v mnogih primerih v bistvu ne morejo dati podatkov v oblak zaradi predpisov, kajne? Zato je za ta podjetja zelo smiselno, da delajo stvari na robu, kjer podatkom ni treba zapustiti njihovih prostorov. Zato postajata robno računalništvo in umetna inteligenca vse bolj vidna v industrijskih podjetjih. To je torej zelo res.

– [Ryan] Vsekakor. ja To je fantastično. Torej naj vas vprašam, če sem podjetje, ki to posluša in v svojo rešitev uvaja robno računalništvo, ali podjetje, s katerim sodelujem, vsebuje komponento robnega računalništva. Kako lahko podjetja res pogledajo na to in poiščejo priložnosti za njegovo razširitev in zagotovitev več priložnosti za uporabo robnega računalništva na in potencialno drugih področjih ali samo v obsegu za to posamezno rešitev?

– [David] No, prva stvar, o kateri se moramo pogovoriti, je različna vrsta robov, kajne? Torej vsi govorijo o robnem računalništvu na splošno, vendar mi je všeč slika Garnerja, ki je piramida, kjer so postavili različne robove, kajne? In začeti od vrha, ki ga imenujejo lokalni podatkovni center, je robno računalništvo, kajne? Če imate v svojem mestu lokalni podatkovni center, ki je robno računalništvo, potem morda podatkovni center v vašem podjetju, kajne? V vašem, v vašem omari, sredinskem omari je tudi računalništvo. Potem, če greste do majhnih prehodov, ki se povezujejo neposredno s senzorji, je to robno računalništvo, vendar gre celo znotraj senzorjev, kajne? Lahko izvajate obdelavo znotraj senzorja in to je tako imenovani tanek rob ali daljni rob, kajne? Torej, prva stvar, ki jo mora podjetje razumeti, je, da obstajajo različne vrste robnega računalništva in če ste veliko podjetje, kot je veliko industrijsko podjetje, morate o teh robovih razmišljati kot o infrastrukturi. Mnoga podjetja pravkar izvajajo majhne različne pilote pri uporabi robnih naprav, vendar mora biti strategija robnega računalništva razširjena v celotnem podjetju, kajne? Torej mora biti CIO ali na dnevnem redu CSO in zgraditi mora to drugačno plast, robno infrastrukturo. Ko imate infrastrukturo, morate začeti razmišljati o primerih uporabe. Za razmišljanje o primerih uporabe morate razmisliti, kateri so primeri uporabe, ki jih poganja zasebnost ali zakasnitev ali razširljivost podatkov. Torej, če razmišljate o enem algoritmu umetne inteligence in ima zahteve glede teh treh na enem od teh treh področij, ga postavite na rob in potem boste prihranili veliko denarja, če ga postavite na rob. To bo torej moje priporočilo. Najprej zgradite infrastrukturo in nato pomislite na primere uporabe.

– [Ryan] Fantastično. Ne, to je odličen nasvet. Kakšni so nekateri izzivi, ki jih vidite na tej strani stvari? Ali torej pri projektih robne umetne inteligence, robnega računalništva, ko gre za njihovo uvajanje, obstajajo izzivi, ki se pogosteje pojavljajo kot ne?

– [David] Ja, rekel bom, da največji izziv, s katerim se soočamo, ni izključno to edge. Mislim, da je to zelo povezano z internetom stvari in prepričan sem, da so vsi to prepoznali v številnih pogovorih, ki ste jih imeli, in gre za standarde in razdrobljenost. Vsak projekt je torej zelo drugačen. Mislim, vi delate projekt za vodovodno podjetje in potem se odločite za projekt za energetsko podjetje, ki bi lahko bilo enako, vendar na koncu dneva obstajajo različne naprave, različni protokoli, različne zahteve glede strojne opreme. Torej, na koncu dneva je skaliranje dela robnega računalništva kot podjetja za Barbaro izziv fermentacije. S tem izzivom se soočamo na veliko, veliko načinov, vendar je vsekakor izziv. Torej število različnih protokolov, različne naprave, različno osebje, različne aplikacije, različna tehnologija, različni jeziki, vse je precej razdrobljeno, a mislim, da je to tudi stvar zrelosti.

– [Ryan] Ja, strinjam se s tabo in s podjetji sem se pogovarjal o različnih stopnjah standardizacije v različnih panogah. Vem, da se v industrijskem prostoru včasih čuti pomanjkanje standardizacije. Kaj, kaj je, kako ima ta izziv vlogo in kako se ga lotevate ali kaj se dela, da bi ga nekako premagali?

– [David] No, mi smo, poskušamo si prizadevati za standarde in sodelujemo v industrijskih zavezništvih ter poskušamo usmeriti trg k določenim standardom. Na primer, v industrijskem svetu si prizadevamo za standard, imenovan OPCUA. Zato poskušamo zgraditi čim več z uporabo OPCUA v smislu povezljivosti med napravami ter med robom in oblakom. Prizadevamo si za MQTT ali MQT in gradimo konektorje. Prizadevamo si za odprtokodni razvoj. Prav tako sodelujemo v nekaterih industrijskih pobudah, da bi poskušali ustvariti to uskladitev v industriji. In kot sem rekel, verjetno je vprašanje časa.

– [Ryan] Ja, vsekakor. Ko trenutno delate s podjetji, kako je, kakšna je potreba po odprtih in nedelujočih rešitvah v številnih rešitvah v panogah, v katere ste vključeni? Kako je, veste, kako je, kako se pokrajina IoT naprav vključuje v to, da to omogoča ali je morda celo izziv v zvezi s tem? Kaj vidiš tam?

– [David] No, v glavnem z oddelkom CDO sodelujemo z glavnim uradnikom za podatke. Mnoga od teh podjetij so že šla skozi dolgo obdobje senzibilizacije in uvajanja naprav IoT. Torej, kot sem že rekel, je v mnogih od teh podjetij že veliko naprav IoT, veliko. Povsod imajo senzorje. Imajo, imajo industrijsko opremo, ki je povezana, imajo aktivatorje, imajo vso to opremo. Zdaj je izziv, da je ta oprema običajno v tako imenovanem prostoru OT, prostoru operativne tehnologije. In potem morate to opremo povezati s prostorom IT, s prostorom strežnika, kajne? In to so različni oddelki z zelo različnimi kulturami. Kot na primer, ljudje OT so zelo navajeni, da nimajo nobene povezave z izoliranim omrežjem. In zdaj, ko morajo senzor povezati z robno računalniško platformo ali oblakom, je vseeno. Ta interoperabilnost je zelo zahtevna, vendar ne posebej zaradi tehnologije, temveč bolj zaradi kulture ljudi. Integracija OT in IT je danes velika tema in je zelo zahtevna.

– [Ryan] Ja. In nekaj, kar sem vas želel vprašati, ni povezano s tem, o čemer smo pravkar govorili, toda ko govorimo o robu na splošno, obstaja nekakšen spekter prednosti in kjer podjetja igrajo vlogo. Kam se vsi uvrščate v to?

– [David] No, kot sem rekel, če greste z daljnega roba, oprostite, z bližnjega roba, to je roba, ki je blizu oblaka. Imate podatkovne centre in potem, če greste navzdol, greste do skrajnega roba, ki je rob, ki je zelo blizu senzorjem in aktuatorjem. Pri Barbari delamo predvsem na skrajnem robu. Nekateri temu pravijo tudi tanek rob. Zakaj to počnemo, ker se tam dogajajo izzivi. Eden od velikih izzivov, s katerimi se soočamo, je torej kibernetska varnost. Torej, če imate, dlje kot so naprave, bolj zapleteno je varovanje, ker so običajno nenadzorovane naprave, naprave, ki jih je včasih zelo zapleteno posodobiti ali nadgraditi. In tu smo strokovnjaki na skrajnem robu in tu prinašamo večjo vrednost. Bližnji rob, veliki rob ali debeli rob je bolj za igralce, kot so, veste, tipični upscalerji, kot so AWS, Google in ti ljudje, ki nekoliko padajo na kupu, vendar ne bodo nikoli šli tako daleč v skladu, ker to zahteva veliko strokovnega znanja o vdelani programski opremi, napravah, procesorjih IoT, ki ga ta podjetja nimajo. Toda izzivi, kot je Barbara ali nekateri naši sotekmovalci, so strokovnjaki za to. ja

– [Ryan] Ja. Se vam dogajajo kakšni razburljivi ali zanimivi primeri uporabe, o katerih je vredno govoriti? Še posebej zato, ker si na skrajnem robu?

– [David] Ja, veliko, veliko. Delamo, saj veste, delamo z industrijskimi podjetji predvsem zato, ker so, kot sem rekel, to podjetja, ki so pomembnejša pri uporabi prednosti. Še posebej pa sodelujemo z industrijskimi podjetji, ki imajo zelo raznolik in razpršen nabor sredstev. Delamo na primer v svetu javnih služb ali v čistilni napravi za vodo, na primer v čistilni napravi za vodo, sodelujemo z velikim podjetjem, imenovanim Acciona, tukaj v Španiji, vendar je podjetje globalno in optimizira z robno umetno inteligenco. količino kemikalij, ki se uporabljajo za čiščenje vode. To je bilo pred zelo ročnim postopkom. Tako je moral operater iti merit vodo in ugibati kemikalije, ki so jih morali kupiti za naslednji dan. In res so porabili veliko več denarja, kot ga potrebujejo. Vsak dan je bilo veliko dodatnih kemikalij, kajne. In tega niso mogli prodati na trgu. Tako zdaj z edge AI vsi senzorji izračunavajo količino kemikalij, ki jih je treba kupiti za naslednje obdobje. In prihranijo ogromno denarja. Ogromno denarja. ja Prav tako bi na primer delali v javnih službah pri električnih podjetjih, ki bi zaznavala pretok. In za to uporabljamo zelo edinstven pristop, ki je mreženje robnih mrež. Različni robovi torej govorijo o sebi, da bi odkrili vzorce goljufij v električnem omrežju in sprožili alarm, in to je nekaj, kar se je običajno izvajalo s pošiljanjem ljudi na bencinske servise in domove ljudi. In to je bilo res drago. In zdaj je to avtomatizirano in to je avtomatizirano z umetno inteligenco. Tako je nenehno učenje vedno boljše, kot bi to storil človek. Torej, in tudi prihranite ogromno denarja za pripomoček.

– [Ryan] Fantastično. Zdaj pa naj vas vprašam, preden vas pustim sem, kje vidite prihodnost robne umetne inteligence, robnega računalništva nekako iz vaše perspektive in, veste, kaj vas najbolj veseli, da se bo zgodilo v naslednjem, veste, naslednje leto ali tako?

– [David] Ja. No, Garner je robno umetno inteligenco označil za prelomno tehnologijo za to leto. Torej se zdaj dogaja. Ni, to se ne bo zgodilo čez dve ali tri leta. To se dogaja zdaj in po mnenju Garnerja je to tehnologija z večjim vplivom in zadnja leta po računalništvu v oblaku. Torej je to zagotovo nekaj, kar se zdaj dogaja. Zato sem res navdušen nad tem, da vidim, kako podjetja, ki so industrijska podjetja, skrivajo te podatkovne znanosti, tiste glavne urade za podatke, te profile, ki so jim resnično novi, in vidim, kako bodo ti ljudje ustvarili velik vpliv na računovodstvo teh podjetij. Zato sem navdušen, da bom v naslednjem letu ali dveh videl primere uporabe, kot sem jih opisal, kjer je velik vpliv na to, kar smo naredili. Torej nismo več v letu pilotov, zdaj smo v letu projektov in povečevanja produktivnosti v podjetjih.

– [Ryan] Ja. To je fantastično. Ja, sliši se, kot da se v vesolju dogaja veliko razburljivih stvari. Mislim, robno računalništvo je zagotovo močno zraslo. Ljudje zdaj resnično začenjajo videti prednosti vsega. In ko vključite komponento umetne inteligence, je fantastično samo pomisliti na vrednost, ki jo lahko zagotovo zagotovite. Za naše občinstvo, ki to posluša in želi nadaljevati, izvedeti več o Barbari, več o tem, kaj se dogaja, spremljati morebitna vprašanja, kakšen je najboljši način, da lahko to storijo?

– [David] No, prek našega spletnega mesta se lahko obrnejo neposredno in ja, zelo smo veseli, da smo ustvarili ekosistem ljudi, ki so pripravljeni delati stvari na robu umetne inteligence. Torej vsa podjetja, ki ponujajo algoritme umetne inteligence, sistemski integratorji, razvijalci, vsi, ki jih tema zanima, pojdite na našo spletno stran www.barbaraiot.com. Tam nas lahko kontaktirajo.

– [Ryan] Fantastično. No, David, najlepša hvala, ker si si vzel čas za podcast. Resnično cenim to in sem navdušen, da to posredujem našemu občinstvu.

– [David] Ja, hvala Ryan. Vesel sem, da sem tukaj, in upam, da je bilo to zanimivo za vse. Najlepša hvala.