Edge IoT Sektörü Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

Filo takibi, varlık takibi, otonom araçlar, üretim otomasyonu ve depolama, yapay zekaya gömülü çip teknolojilerinin ağdaki veri taşıyan yükleri boşaltabileceği alanlardır. Bunu ön saflarda gerçek zamanlı bilgi sağlarken yapabilirler.

Bu hareket halindeki süreçlerin çoğunun etkinleştirilmesi için çok sayıda veri gerekir. Aynı zamanda, bu verilerin gerçek zamanlı olarak ve aktarım halinde gerçekleşmesine ihtiyaç duyuyorlar. Bu tür süreçler, bulut bilişimden, makine öğrenimi aracılığıyla verilerin eğitilmesi gibi diğer veri yoğun süreçler kadar faydalanmaz. Bunun yerine bu süreçler, bilgi işlem, ağ iletişimi ve diğer kaynakları doğrudan onlara ihtiyaç duyan cihazlara ve verilere getiren uç bilişimden en fazla yararlanır.

Yapay zekayı etkinleştirerek (AI0 yükleri çip üzerinde sistem (SOC) düzeyinde işlemek) BT, veri işleme yüklerini kurumsal mimarinin farklı katmanlarına (örneğin bulut, merkezi bir ağ) dağıtma ve boşaltma seçeneklerini genişletebilir. veri merkezi veya kenarın kendisi). Bu, veri yönetimini ve işlemeyi iyileştirir, aynı zamanda bant genişliğinden tasarruf sağlar ve verileri ve sonuçları hızlandırır.

SOC gömülü mikro denetleyiciler daha dar bellek ve güç tüketimi kullanın geleneksel GPU'ların (grafiksel işlem birimleri), FPGA'lerin (sahada programlanabilir kapı dizileri) veya diğer entegre devre türlerinin (IC'ler) gerektirdiğinden daha fazla.

HPC Market Dynamics Hyperion araştırma kıdemli danışmanı Steve Conway, "Önümüzdeki beş yıl içinde uçta yapay zekanın yaygınlaştığını göreceğiz" dedi.

“ARM Atom, GPU ve diğer gömülü işlemciler, cep telefonları, sensörler, otomobiller, teşhis amaçlı tıbbi görüntüleme sistemleri, oyun sistemleri ve diğer birçok cihaz gibi uç cihazlarda zaten yaygın olarak kullanılıyor. Bu yerleşik gömülü işlemciler, bu yöntemler zemin kazandıkça muhtemelen yapay zeka yöntemlerini destekleyen ana akım haline gelecektir” dedi.

Edge IoT'nin Sektöre Etkisi

“Üretim 2011” terimi ilk kez 4.0 yılında ortaya çıktı. Alman hükümetinin üretimi bilgisayarlaştırma çabasından doğmuştur ve fabrika üretimi için dijitalleşme, otomasyon ve yapay zekaya ilişkin gelecek vizyonunu ortaya koymuştur. Planda, ileri teknoloji, yapay zeka gömülü SOC'lerin önemli rol oynadığı bir sorun veya durumun odağındaki kararları kolaylaştırabilir.

Bugün, bu gerçek zamanlı uçta karar verme gerçektir. Üretim süreçleri, uçta yapay zekanın etkin olduğu kararlarla desteklenir. Gelecekte yapay zeka destekli bir uç çip, satın alma ekibine hammadde kıtlığı konusunda eyleme geçirilebilir bir uyarı gönderebilir veya eksik bir bileşen bulunursa satışları ürün eksikliği olasılığı konusunda uyarabilir.

Edge AI çip otomasyonu aynı zamanda lojistiği de dönüştürüyor.

Bir kamyon konvoyu, yakıt tasarrufu yapmak ve rotaları optimize etmek için konuşlandırılan düşük gecikmeli uç iletişimlerle çapraz iletişim kurabilir. İleriye dönük olarak, konvoyun geri kalanının SOC odaklı otomasyonla çalışmasıyla, bu kamyonlardan yalnızca birinin bir insan sürücüsüne sahip olması mümkün olacak.

Bu, kamyon taşımacılığı sektörünün önemli bir sorununu çözebilir: nitelikli sürücü eksikliği. JB Hunt Transport Services'ın başkan yardımcısı, ticaretten sorumlu başkanı ve otoyol hizmetlerinden sorumlu başkanı Shelley Simpson, "Kamyon taşımacılığı endüstrisine bu kadar çok teknolojinin geldiğini görmenizin nedenlerinden biri de bu" dedi.

Çabuk bozulan ürünler aynı zamanda her kamyonun kargo bölmesinde bulunan akıllı sensörler aracılığıyla sıcaklık ve nem açısından da izlenebiliyor.

Örneğin Atlanta'ya ürün taşıyan bir kamyon daha yakınlardaki Washington DC pazarına yönlendirildi. Rota değişikliği, kamyonun kargo bölümündeki bir sensörün sürücüyü ve lojistik şirketini aşırı ısınma nedeniyle ürünlerin bozulma tehlikesi konusunda uyarmasının ardından verildi. Şirketin gerçek zamanlı olarak bilgilere yönelik proaktif davranabilme yeteneği bozulmayı önledi ve para tasarrufu sağladı. Gıda endüstrisinde bu çok önemli. Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Grubu Her yıl 1 trilyon dolarlık gıdanın kaybolduğu veya israf edildiği tahmin ediliyor.

Yapay zeka destekli çip teknolojisi, havadaki ve yerdeki araçların performansını da değiştiriyor.

Askeri personel tehlikeli bir bölgeyi gözlemlerken ve/veya bu bölgeye girerken lojistik zorluklarla karşı karşıya kalır. Geçmişte riskli bir gözetim işi, insanların bir alanı ilk elden incelemesini gerektirebilir, personeli tehlikeye atabilir ve can kaybına neden olabilirdi.

Şimdi birlikte uç yapay zeka işlemeİnsansız insansız hava araçlarından oluşan bir filo keşif gerçekleştiriyor ve gerçek zamanlı olarak birbirleriyle iletişim kuruyor. Filodaki bir drone düşürülürse filo sorunu tespit eder ve göreve devam etmek için oluşumunu ayarlar. SAS IoT ve Edge Bölümü Ürün Yönetimi Kıdemli Müdürü Saurabh Mishra, "Video ve ses de dahil olmak üzere birden fazla duyusal girişin işlenmesini gerektiren zorlu iş yükleri, özel çipler tarafından desteklenmediği sürece sınırları zorlamaya başlayabilir" dedi. "Otonom dronlar, robotik kollar ve endüstriyel otomasyon, bu çiplerin nasıl kullanılabileceğine dair iyi örneklerdir."

Jeopolitik ve yenilik

Bununla birlikte şirketler, çip ve yarı iletken endüstrilerindeki jeopolitik güçler nedeniyle endişeleniyor.

2019 yılında Huawei, ABD kısıtlı listesi. NVIDIA daha sonra Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei ve Amazon kritik bir tedarikçiden endişeli.

2019'da Intel, AI-chip startup'ını satın aldı Habana Labs'e 2 milyar dolarve AMD satın alındı Xiliinx'e 35 milyar dolar.

“Geçtiğimiz 50 yıldaki eğilim, ilgisiz ulusal güvenlik endişelerini, antitröst kararlarını yönlendiren ekonomik analizlerin dışında tutmak yönünde oldu. Bununla birlikte, potansiyel rekabete aykırı davranışın aynı zamanda ulusal güvenliğe de zarar verdiği durumlarda, USG'nin yaptırım konusunda daha agresif bir yaklaşım benimsemesi bizi şaşırtmamalı." Cullen O'Keefe yazdı, Oxford Üniversitesi Yapay Zeka Yönetişim Merkezi'nde araştırma üyesi.

BT, yapay zeka yatırımlarını gerekçelendirirken ve "gelecekteki kanıtları" sağlamaya çalışırken bu davaları ve antitröst eylemlerini dikkate almalıdır.

Conway, "Bugün yapay zeka, gelecekteki ekonomik liderliğin anahtarı olarak görülüyor ve Çin, Japonya ve Avrupa'da ABD'ye olan bağımlılığı ortadan kaldırıp yerli işlemciler geliştirmeye yönelik güçlü girişimler var" dedi. "BT departmanları bu jeopolitik savaşları etkilemek için fazla bir şey yapamaz, ancak özellikle cezai hükümler içeren uzun vadeli tedarikçi sözleşmeleri müzakere ederek ve yeterli envanter seviyelerini koruyarak ihtiyaç duydukları işlemcilerin tedarikinin güvenli olmasını sağlamayı planlayabilirler."

BT'nin Yapılacaklar Listesi

Daha küçük form faktörlü IoT'ye geçiş, BT'nin üç temel alana odaklanmasını gerektirecektir:

BT mimarisi. BT mimarisinin, şirketlerin çip düzeyinde yapay zeka ile çözmek istediği iş kullanım senaryolarına uyacak şekilde yeniden düzenlenmesi gerekiyor. Bu mimari revizyonun minimum düzeyde, BT teknolojisi, işleme ve veri mimarisinin üç katmanını ortaya çıkarması muhtemeldir: veri merkezi, bulut ve uç.

PayPal'ın çalışmalarına atıfta bulunan Conway, "Başlangıç ​​noktası elbette uçtan uca sürecin haritasını çıkarmak ve optimize etmek ve bu bilgiyi yol boyunca her noktada uygun kaynakları atamak için kullanmaktır" dedi.

Conway, "Yarım düzine yıl önce PayPal'ın kredi kartı işlemlerinde dolandırıcılıkla ilgili ciddi bir sorunu vardı" dedi. “Dolandırıcılığın tespit edilmesi iki hafta kadar sürüyordu ve o zamana kadar dolandırıcılık çoğu zaman müşterilerin kartlarını da vurmuştu. Şirket, dolandırıcılığı 150 milisaniye içinde tespit edip önleyebilecek yüksek performanslı bir bilgisayar kurdu ve PayPal'a ilk yılda yaklaşık 700 milyon dolardan fazla tasarruf sağladı.

PayPal ve diğer firmalardaki uygulama, kart okuyucularındaki yerleşik işlemcilerin yanı sıra, gidiş-dönüş yetkilendirme süreci için İnternet'e ve şirket içi veya bulutlardaki ağır işler için yerleşik olmayan işlemcilere sahip sunucu sistemlerine dayanıyor."

BT becerileri. 47 Microsoft IoT Sinyalleri Raporunda ankete katılanların yalnızca %2019'si pazarda gerekli IoT iş becerilerine sahip kişilerin bulunduğuna inanıyordu https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

SAS'ın IoT ve Edge Bölümünde Ürün Yönetimi Kıdemli Müdürü Saurabh Mishra, "Yapay zeka modellerinin çipler üzerinde dağıtımını yönetmek için yetenekli kaynakların mevcudiyeti bir zorluk olmaya devam edecek" dedi. “Şirketler şunu da bilmeli:

Edge AI çipleri sihirli değnekler değil. Daha büyük bir sistem bağlamında çalışırlar. Yapay zeka gömülü çipleri dağıtırken, yukarı veya aşağı yöndeki zayıf bir bağlantı, hedeflenen artışı boşa çıkarabileceğinden, boru hattının tamamını düşünmek kritik önem taşıyor."

Ticari IoT yazılım ve donanım yığınları, satış hattı entegrasyonu zorluklarının aşılmasına yardımcı olabilir; ancak işlemenin yine de her katmanda BT tarafından tanımlanması gerekir. Buna model oluşturma ve SOC'lerin programlanması da dahildir.

Yatırım Yönetimi. BT'nin diğer alanlarında olduğu gibi yapay zeka/çip alanında da konsolidasyonlar, antitröst ve fikri mülkiyet davaları devam edecek.

İyi haber şu ki kurumsal BT departmanları buna yabancı değil.

Geniş bir kullanıcı tabanına sahip, geniş çapta kabul görmüş bir IoT yığın çözümü seçmek, geleceğe hazır olmanın yanı sıra kullandığınız IoT'nin ortak güvenlik standartlarına ve API'lere uygun olmasını sağlamanın bir biçimidir. İkinci strateji, sözleşmelerinizde tanımladığınız sorumluluk ve yatırım koruması için IoT satıcılarıyla pazarlık yapmaktır.

Son olarak yapay zeka destekli çiplerin iş sonuçları sunması gerekiyor.

Başkan Murali Gopalakrishna şöyle konuştu: "Edge IoT'nin BT mimarisi üzerindeki etkisi, BT'nin uygulaması istenen, yapay zekanın bilgileri gerçek zamanlı olarak ön işleme yeteneği sunduğu ve yalnızca ilgili ve yararlı verileri aktardığı kullanım senaryolarına bağlı olacaktır." NVIDIA'da otonom makineler için ürün yönetimi ve Robotik genel müdürü.

"Bir fabrikadaki otomatikleştirilmiş yapay zeka inceleme süreci, uçta anlık kararlar vermek için gerçek zamanlı bilgileri kullanacak ve ilgili verileri bant dışından IoT uç noktasına kadar işlem sonrası, analitik ve yeni model geliştirme için arka uç sistemlere aktaracak. dayalı kararlar.”

Uygulamalar, maske takan kişileri tespit edebilir veya bir mekana giren ve çıkan insan sayısı Doluluk sınırlarının aşılmamasını sağlamak için ısı haritaları oluşturarak. Gopalakrishna, IoT'de ve uçta meydana gelen ek sensörler, kameralar ve otomasyonla birlikte yapay zekanın BT yöneticileri ve altyapı mimarisi için daha alakalı hale geleceğini söyledi.