Nhân viên xu hướng AI
Kích hoạt kiến trúc điện toán biên với AI được coi là một hướng đi cho những tiến bộ trong các ứng dụng chiến lược. Và với sự ra đời của tốc độ mạng 5G, AI được coi là thiết yếu đối với các điểm cuối.
Một mô hình mạng mới dựa trên ảo hóa được kích hoạt bởi Mạng được xác định bằng phần mềm (SDN) và Ảo hóa chức năng mạng (NFV), mang đến cơ hội đẩy quá trình xử lý AI ra rìa trong kiến trúc phân tán, đề xuất một báo cáo gần đây từ Chiến lược Analytics.
Ba loại điện toán biên được dự kiến: thiết bị như cạnh, trong đó thiết bị IoT tạo và tiêu thụ dữ liệu, đồng thời có AI nhúng có thể gửi và nhận dữ liệu đến và từ các hệ thống AI bổ sung; biên mạng tiền đề doanh nghiệp, có thể hỗ trợ xử lý AI trên một phần cứng trong xe, máy bay không người lái hoặc máy móc, đồng thời có thể thu thập và xử lý dữ liệu từ các thiết bị thông minh; Và biên mạng của nhà điều hành, với nền tảng/ngăn xếp AI để lưu trữ các ứng dụng và dịch vụ, có thể được đặt tại trung tâm dữ liệu vi mô trong tháp vô tuyến, bộ định tuyến biên, trạm gốc hoặc cổng internet.
Caroline Chan, Phó Chủ tịch và GM, Bộ phận Cơ sở hạ tầng 5G, Nhóm Nền tảng Mạng, Intel, nhà tài trợ của báo cáo, cho biết: “Một trong những thách thức mà mô hình mạng mới này tạo ra bắt nguồn từ thực tế là rìa của mạng luôn thay đổi và di chuyển”.
Trong kiến trúc đám mây/máy khách, liên kết giữa đám mây tập trung và máy khách đã trở thành nút thắt cổ chai khi nhiều dữ liệu được xử lý hơn và độ trễ mạng tăng lên, gây ra độ trễ quá nhiều về thời gian. Điện toán biên với AI có khả năng mang lại độ trễ thấp hơn cho các dịch vụ thời gian thực. Việc tránh truyền dữ liệu lên đám mây cũng có thể giúp tiết kiệm chi phí “truyền tải ngược”. Các nhà khai thác được coi là có cơ hội cung cấp nền tảng đổi mới và các dịch vụ cạnh mở cho các đối tác và nhà phát triển, để tạo ra các ứng dụng hỗ trợ nhiều phân khúc khách hàng và ngành dọc.
Brain Builder của Neurala hiện đã được tối ưu hóa cho Edge Learning
Nhìn thấy cơ hội cho một nền tảng phát triển, Công ty Neurala của Boston gần đây đã thông báo rằng nền tảng Brain Building AI của họ đã được tối ưu hóa cho việc học tập biên, công ty cho là hữu ích cho robot và các thiết bị khác trong sản xuất và kiểm tra trực quan.
Trong một ví dụ, công ty cho biết Brain Builder có thể cho phép mạng lưới thần kinh sâu (DNN) nhanh chóng được sửa đổi để nhận biết một sản phẩm mới ra khỏi dây chuyền sản xuất, tránh phải quay lại máy chủ để xác minh.
“Các phương pháp tiếp cận truyền thống để đào tạo DNN thường không được triển khai khi mạng gặp phải tình huống mới ở vùng biên mà nó không được đào tạo để phân loại,” quy định Massimiliano Versace, đồng sáng lập và CEO của Neurala, trong một thông cáo báo chí. “Đó là lý do tại sao Neurala đã và đang phát triển SDK Brain Builder của chúng tôi, cho phép người dùng tiếp tục đào tạo và điều chỉnh DNN ngay cả sau lần đào tạo ban đầu.”
SDK Brain Builder mới nhất ra mắt với tư cách là đối tác của Bosch ConnectedExperience (BCX), cuộc thi hackathon Internet of Things (IoT) lớn nhất Châu Âu, diễn ra vào tháng 2020 tại Bosch ConnectedWorld XNUMX (BCW) ở Berlin. Hơn 700 nhà phát triển đã sử dụng các dịch vụ và công cụ của Bosch IoT Suite bao gồm Brain Builder SDK để tạo nguyên mẫu của hệ thống IoT. Họ đã làm việc với các thiết bị bao gồm máy ảnh và cảm biến trong ô tô, robot, v.v., theo một tài khoản trên Đánh giá kinh doanh về người máy.
“Nhu cầu về điện toán ranh giới trên các thiết bị thông minh, điện thoại hoặc trong sản xuất và tự động hóa là rất lớn. David Glasser, Phó chủ tịch phụ trách thành công của khách hàng tại Neurala cho biết, việc xử lý dữ liệu cần phải diễn ra tại địa phương. “Đó là lý do tại sao chúng tôi tập trung vào AI biên. Rất nhiều người chỉ nhìn vào phân tích, nhưng Neurala cũng có thể đào tạo ở biên giới.”
Mạng lưới thần kinh sâu suốt đời của Neurala được cho là cho phép các hệ thống AI đào tạo với ít dữ liệu hơn, tăng tốc độ phát triển và tạo ra các ứng dụng cần ít xử lý hơn.
Neurala hợp tác với Bosch để triển khai trí thông minh ở biên cho camera an ninh và với công ty vận hành máy bay không người lái AviSight để chạy AI trong quá trình kiểm tra cơ sở hạ tầng điện. Máy bay không người lái có thể chỉ ra các khiếm khuyết hoặc các bộ phận bị hỏng trong thời gian thực bằng cách sử dụng bộ xử lý đặt trong một đơn vị hiện trường.
“Công nghệ của Neurala là xương sống của nền tảng phần mềm Live Look Fault Vision của chúng tôi,” JB Bernstein, Giám đốc điều hành tại AviSight, cho biết khi mối quan hệ đối tác của Neurala được công bố vào tháng 1. “Tốc độ và độ chính xác mà AI của Neurala học được cho phép chúng tôi xác định nhiều lỗi hơn đối với các khách hàng cơ sở hạ tầng quan trọng của mình trước khi chúng gây thiệt hại về tài sản và thương tích cho con người.” Ông cho biết hệ thống này đã được triển khai trong một số cuộc gặp với khách hàng và đạt được “kết quả to lớn”, đồng thời nói thêm, “Không có cách nào để đánh giá thấp tác động lâu dài mà hệ thống này sẽ gây ra đối với sự an toàn khi kiểm tra cũng như việc giảm thiểu dấu chân môi trường của các công ty này”.
Các hệ thống của AviSight nhằm mục đích quản lý toàn bộ quy trình thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong các cuộc kiểm tra công nghiệp không người lái, tăng cường độ an toàn và cho phép chuyển từ bảo trì phản ứng sang bảo trì phòng ngừa.
AI ở biên cũng đang được Volvo Trucks triển khai, công ty triển khai hệ thống viễn thông và chẩn đoán từ xa trên các phương tiện mới hơn. Máy tính trên bo mạch phát hiện các thông số bất thường và kích hoạt mã lỗi. Theo một tài khoản trong Thế giới IoT ngày nay.
Bill Roberts, giám đốc IoT tại SAS cho biết: “Volvo đang phát triển mô hình đang nhanh chóng trở thành mô hình trưởng thành phổ biến liên quan đến phân tích biên, AI và học máy”. Ông đề xuất, bước hợp lý tiếp theo sẽ là kích hoạt khả năng tính toán biên trên xe tải để xác định dữ liệu lỗi nào có thể xử lý được.
Cuối cùng, một thuật ngữ mới đã được đặt ra về vấn đề này. AI và IoT kết hợp tạo ra AIoT, đề xuất Priya Dialani, nhà văn và doanh nhân, trong một bài báo gần đây trên tạp chí Thông tin chi tiết về phân tích có tựa đề “IoT và AI ở biên tạo ra trí tuệ nhân tạo cho vạn vật”.
Trí thông minh có thể sẽ được mở rộng sang cảm biến ô tô thông minh, robot tiêu dùng và kinh doanh, máy bay không người lái và camera giám sát. Điện toán biên cũng có khả năng cải thiện khả năng xử lý của PC, máy tính bảng và điện thoại thông minh. Cô trích dẫn nghiên cứu từ Tractica dự đoán rằng lô hàng thiết bị AI biên sẽ tăng từ 161.4 triệu chiếc vào năm 2018 lên 2.6 tỷ chiếc trên toàn thế giới hàng năm vào năm 2025.
Đọc các bài viết và báo cáo nguồn tại Chiến lược Analytics, Đánh giá kinh doanh về người máy, Công ty Neurala, AviSight, Thế giới IoT ngày nay và Thông tin chi tiết về phân tích.
