Kako Edge IoT preoblikuje industrijo

Sledenje voznemu parku, sledenje sredstvi, avtonomna vozila, avtomatizacija proizvodnje in skladiščenje so področja, na katerih lahko tehnologije čipov, vgrajenih v umetno inteligenco, razbremenijo bremena, ki prenašajo podatke v omrežju. To lahko storijo ob zagotavljanju informacij v prvi vrsti v realnem času.

Mnogi od teh procesov na poti potrebujejo veliko podatkov, da se aktivirajo. Hkrati potrebujejo te podatke v realnem času in v tranzitu, da se izvedejo. Te vrste procesov nimajo toliko koristi od računalništva v oblaku kot drugi podatkovno intenzivni procesi, kot je usposabljanje podatkov s strojnim učenjem. Namesto tega imajo ti procesi največ koristi od robnega računalništva, ki računalniške, omrežne in druge vire pripelje neposredno do naprav in podatkov, ki jih potrebujejo.

Z aktiviranjem umetne inteligence (obremenitve obdelave AI0 na ravni sistema na čipu (SOC) lahko IT razširi svoje možnosti za distribucijo in razbremenitev obremenitev obdelave podatkov na različne plasti arhitekture podjetja (npr. oblak, osrednji podatkovno središče ali sam rob). To izboljša upravljanje in obdelavo podatkov. Prav tako ohranja pasovno širino ter pospešuje podatke in rezultate.

Vgrajeni mikrokontrolerji SOC uporabite ožji pomnilnik in porabo energije od tistega, ki ga zahtevajo tradicionalni GPE (grafične procesne enote), FPGA (polje programirljiva polja vrat) ali druge vrste integriranih vezij (IC).

»V naslednjih petih letih bomo videli, kako bo umetna inteligenca na robu postala običajna,« je povedal Steve Conway, višji raziskovalni svetovalec Hyperion, HPC Market Dynamics.

»ARM Atom, GPU in drugi vgrajeni procesorji so že pogosti v robnih napravah, kot so mobilni telefoni, senzorji, avtomobili, sistemi za diagnostično medicinsko slikanje, igralni sistemi in številne druge naprave. Ti uveljavljeni vgrajeni procesorji bodo verjetno postali mainstream za podporo metodam umetne inteligence, ko se bodo te metode uveljavile,« je dejal.

Vpliv Edge IoT na industrijo

Leta 2011 se je prvič pojavil izraz »Proizvodnja 4.0«. Izvira iz prizadevanj nemške vlade za informatizacijo proizvodnje in uvaja prihodnjo vizijo digitalizacije, avtomatizacije in umetne inteligence za tovarniško proizvodnjo. V shemi bi lahko robna tehnologija olajšala odločitve na mestu problema ali situacije, kjer imajo glavne vloge SOC, vgrajeni v AI.

Danes tole sprejemanje robnih odločitev v realnem času je resnično. Proizvodne procese poganjajo odločitve na robu, ki jih podpira AI. V prihodnosti bi lahko robni čip z umetno inteligenco poslal ukrepljivo opozorilo nakupu o pomanjkanju surovin ali opozoril prodajalce na možnost pomanjkanja izdelka, če se odkrije pomanjkljiva komponenta.

Avtomatizacija čipov Edge AI spreminja tudi logistiko.

Konvoj tovornjakov lahko navzkrižno komunicira z uporabo robnih komunikacij z nizko zakasnitvijo, da prihrani gorivo in optimizira poti. V prihodnosti bo možno, da bo imel samo en od teh tovornjakov človeški voznik, preostali del konvoja pa bo deloval na avtomatizaciji, ki jo poganja SOC.

To bi lahko rešilo glavno težavo transportne industrije: pomanjkanje kvalificiranih voznikov. "To je eden od razlogov, zakaj vidite toliko tehnologije, ki prihaja v tovornjakarsko industrijo," je dejala Shelley Simpson, izvršna podpredsednica, glavna komercialna direktorica in predsednica avtocestnih storitev pri JB Hunt Transport Services,

Pokvarljivo blago je mogoče spremljati tudi s pomočjo inteligentnih senzorjev v tovornem prostoru vsakega tovornjaka za temperaturo in vlažnost.

Tovornjak, ki je prevažal izdelke v Atlanto, je bil na primer preusmerjen na bližjo tržnico v Washingtonu, DC. Preusmeritev je bila odrejena, potem ko je senzor v tovornem prostoru tovornjaka opozoril voznika in logistično podjetje na nevarnost, da bi se pridelki pokvarili zaradi pregrevanja. Sposobnost podjetja, da se v realnem času odziva na informacije, je preprečila kvarjenje in prihranila denar. V živilski industriji je to pomembno. Skupina Združenih narodov za prehrano in kmetijstvo ocenjuje, da se vsako leto izgubi ali zavrže 1 bilijon dolarjev hrane.

Tehnologija čipov, ki podpira AI, prav tako spreminja delovanje zračnih in zemeljskih vozil.

Vojaško osebje se sooča z logističnimi izzivi, ko opazuje nevarno območje in/ali vstopi nanj. V preteklosti je tvegano nadzorno delo morda zahtevalo, da ljudje pregledajo območje iz prve roke, zaradi česar je bilo osebje izpostavljeno nevarnosti in izgubi življenja.

Zdaj s obdelava robne umetne inteligenceflota dronov brez posadke izvaja izvidovanje in medsebojno komunikacijo v realnem času. Če je dron v eskadrilji sestreljen, flota zazna težavo in prilagodi svojo formacijo za nadaljevanje misije. »Zahtevne delovne obremenitve, ki zahtevajo obdelavo več senzoričnih vnosov, vključno z videom in zvokom, lahko začnejo premikati meje, razen če jih podpirajo specializirani čipi,« je povedal Saurabh Mishra, višji vodja za upravljanje izdelkov v SAS-ovem oddelku za IoT in Edge. "Avtonomni droni, robotske roke in industrijska avtomatizacija so vsi dobri primeri, kako se lahko uporabljajo ti čipi."

Geopolitika in inovacije

Kljub temu so podjetja zaskrbljena zaradi geopolitičnih sil, ki delujejo v industriji čipov in polprevodnikov.

Leta 2019 je bil Huawei uvrščen na Prepovedani seznam ZDA. NVIDIA je nato kupila Arm, Ltd. v 40 milijard dolarjev vrednem poslu, v katerem so sodelovali Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei in Amazon zaskrbljen zaradi kritičnega dobavitelja.

Leta 2019 je Intel kupil startup za čipe AI Habana Labs za 2 milijardi dolarjev, in AMD prevzel Xiliinx za 35 milijard dolarjev.

»Trend zadnjih 50 let je bil, da se nepovezani nacionalni varnostni pomisleki izločijo iz ekonomske analize, ki vodi protimonopolne odločitve. Kadar pa morebitno protikonkurenčno ravnanje škoduje tudi nacionalni varnosti, ne smemo biti presenečeni, če bo ameriška vlada zavzela bolj agresiven pristop k uveljavljanju,« je zapisal Cullen O'Keefe, raziskovalni sodelavec Centra za upravljanje umetne inteligence Univerze v Oxfordu.

IT mora upoštevati te tožbe in protimonopolne ukrepe, ko utemeljuje in poskuša "prihodnost" umetne inteligence.

"Danes je umetna inteligenca na splošno obravnavana kot ključna za prihodnje gospodarsko vodstvo, na Kitajskem, Japonskem in v Evropi pa obstajajo močne pobude, da bi opustili odvisnost od ZDA in razvili domače procesorje," je dejal Conway. "Oddelki za IT ne morejo veliko vplivati ​​na te geopolitične bitke, lahko pa načrtujejo, da bodo dobave procesorjev, ki jih potrebujejo, varne, zlasti s pogajanji o dolgoročnih dobaviteljskih pogodbah s kazenskimi klavzulami in vzdrževanjem ustreznih ravni zalog."

To je seznam opravil

Prehod na internet stvari manjše oblike bo prisilil IT osredotočanje na tri ključna področja:

IT arhitektura. Arhitekturo IT je treba prilagoditi tako, da bo ustrezala poslovnim primerom uporabe, ki jih želijo podjetja rešiti z umetno inteligenco na ravni čipov. Ta arhitekturna revizija bo verjetno prinesla vsaj tri ravni IT tehnologije, obdelave in podatkovne arhitekture: podatkovni center, oblak in rob.

"Izhodišče je seveda načrtovanje in optimizacija procesa od konca do konca ter uporaba teh informacij za dodelitev ustreznih virov na vsaki točki na poti," je dejal Conway, ki je omenil delo PayPal.

"Pred pol ducata let je imel PayPal resne težave z goljufijami pri transakcijah s kreditnimi karticami," je dejal Conway. »Prepoznavanje goljufije je trajalo do dva tedna in do takrat je goljufija pogosto udarila na kartice strank. Podjetje je namestilo visoko zmogljiv računalnik, ki je lahko opazil in preprečil goljufijo takoj, ko se je zgodila, v 150 milisekundah, s čimer je PayPal v prvem letu prihranil več kot 700 milijonov dolarjev.

Aplikacija pri PayPalu in drugih podjetjih se zanaša na vgrajene procesorje v čitalnike kartic, skupaj z internetom za postopek povratne avtorizacije in strežniške sisteme z nevdelanimi procesorji za težja opravila, na mestu uporabe ali v oblaku.«

IT spretnosti. Le 47 % anketirancev v Microsoftovem poročilu o signalih IoT iz leta 2019 je menilo, da so na trgu posamezniki s potrebnimi poklicnimi veščinami IoT https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

»Razpoložljivost usposobljenih virov za upravljanje uvajanja modelov umetne inteligence na čipih bo ostala izziv,« je povedal Saurabh Mishra, višji vodja za upravljanje izdelkov v SAS-ovem oddelku IoT in Edge. »Tudi podjetja bi se morala tega zavedati

čipi edge AI niso srebrne krogle. Delujejo v okviru večjega sistema. Pri uvajanju čipov, vgrajenih v umetno inteligenco, je ključnega pomena razmišljati o celotnem cevovodu, saj lahko šibka povezava navzgor ali navzdol izniči njihovo ciljno povečanje.«

Komercialni skladi programske in strojne opreme interneta stvari lahko pomagajo pri reševanju izzivov integracije cevovodov, vendar mora IT še vedno definirati obdelavo na vsaki ravni. To vključuje gradnjo modelov in programiranje SOC.

Upravljanje naložb. Konsolidacije, protimonopolne tožbe in tožbe v zvezi z intelektualno lastnino se bodo še naprej pojavljale na področju umetne inteligence/čipov, tako kot na drugih področjih IT.

Dobra novica je, da IT oddelkom podjetij to ni tuje.

Izbira široko sprejete rešitve sklada IOT z veliko bazo uporabnikov je ena od oblik preverjanja prihodnosti, pa tudi zagotavljanja, da je IoT, ki ga uporabljate, v skladu s skupnimi varnostnimi standardi in API-ji. Druga strategija je pogajanje s prodajalci IoT za odgovornost in zaščito naložb, ki jih opredelite v svojih pogodbah.

Končno morajo čipi, ki podpirajo AI, zagotavljati poslovne rezultate.

"Vpliv robnega interneta stvari na arhitekturo IT se bo zmanjšal na primere uporabe, ki jih mora IT implementirati, kjer AI ponuja možnost predhodne obdelave informacij v realnem času in prenaša le ustrezne in uporabne podatke," je dejal Murali Gopalakrishna, vodja upravljanja izdelkov za avtonomne stroje in generalni direktor za robotiko pri NVIDIA.

»Avtomatiziran inšpekcijski postopek AI v tovarni bo uporabljal informacije v realnem času za sprejemanje odločitev v delčku sekunde na robu, medtem ko bo ustrezne podatke prenašal v zaledne sisteme za naknadno obdelavo, analitiko in razvoj novih modelov zunaj pasu na rob IoT. utemeljene odločitve."

Aplikacije lahko zaznajo potnike, ki nosijo maske, ali jih preštejejo število ljudi, ki vstopajo in izstopajo iz prostora z ustvarjanjem toplotnih kart za zagotovitev, da omejitve zasedenosti niso presežene. In z dodatnimi senzorji, kamerami in avtomatizacijo, ki se dogajajo v IoT in na robu, bo umetna inteligenca postala pomembnejša za upravitelje IT in infrastrukturno arhitekturo, je dejal Gopalakrishna.