En 2016, l'Internet des objets ou IoT est entré dans l'incursion du marché grand public avec certaines des dernières innovations telles que les appareils intelligents, les thermostats intelligents et même les solutions pour la maison intelligente.
Dans le même esprit, l'intelligence artificielle ou IA n'est certainement plus une nouveauté et la société différente l'utilise désormais pour améliorer ses processus et en bénéficier au quotidien. Mais qu'en est-il de la fusion de ces deux technologies? Cette combinaison magique doit attirer une attention beaucoup plus large car il s'agit d'un playbook assez puissant pour toute entreprise de développement d'IA .
IoT
Il s'agit essentiellement d'un terme collectif désignant différentes technologies d'une infrastructure globale massive des communautés de l'information qui permettent tout à fait de mettre en réseau différents objets physiques et virtuels directement les uns avec les autres et de les laisser ensuite coopérer via les technologies de l'information et de la communication.
Différentes fonctions mises en œuvre avec diverses technologies de l'IoT permettent l'interaction entre tous les systèmes électroniques mis en réseau avec l'humain et entre les systèmes eux-mêmes. En outre, ils peuvent facilement soutenir les gens dans leurs activités quotidiennes.
Même les ordinateurs et périphériques embarqués de plus en plus petits sont essentiellement conçus pour encourager les gens sans pour autant distraire ou attirer l'attention. Par exemple, des ordinateurs miniaturisés ou des appareils portables sont directement intégrés dans les vêtements à l'aide de différents capteurs. Une société de développement d'applications IoT peut tirer parti des capacités croissantes de l'IoT grâce à des processus de développement d'applications innovants.
IA
Fondamentalement, il s'agit d'une branche de l'informatique qui traite en fait de l'automatisation de l'apprentissage automatique et du comportement intelligent. Le terme ne peut en fait être clairement défini dans la mesure où il manque certainement une définition précise du terme «intelligence». Cependant, il est utilisé dans la recherche et le développement. En général, l'intelligence artificielle fait référence à la tentative inhérente de reproduire des structures décisionnelles humaines particulières. Par exemple, construire et programmer un ordinateur de manière à ce qu'il puisse facilement travailler sur différents problèmes indépendamment en termes relatifs. En outre, cela est également appelé un autre terme connu sous le nom d'intelligence imitée, où la plupart des algorithmes simples sont utilisés pour stimuler le comportement intelligent de l'homme, par exemple dans les jeux informatiques.
La compréhension globale de ce terme reflète généralement l'idéal actuel des Lumières du populaire, «l'homme comme machine». En fait, l'imitation est destinée à l'IA afin de créer des connaissances pour mécaniser facilement la pensée humaine ou pour construire et construire facilement une machine qui réagit ou se comporte comme un être humain, de manière intelligente.
Fusion de l'IA et de l'IoT
Essentiellement, la combinaison de l'IA et de l'IoT est l'une des clés importantes pour accélérer le développement technologique et permettre des services de rupture dans le domaine numérique.
L'ensemble des informations numériques collectées par ces machines, appareils ainsi que les capteurs de l'IoT peuvent facilement être analysés efficacement et même contextualisés grâce aux technologies d'IA dans les services de cloud computing .
Cela permettrait certainement à la fois la prise de décision et la fourniture de l'ensemble des expériences personnalisées aux utilisateurs et les améliorera facilement de manière significative. En outre, l'interaction la plus productive et la plus satisfaisante entre les humains et même l'environnement peut facilement être favorisée de manière significative.
En outre, les progrès rapides de l'IA, qui sont motivés par l'augmentation de la capacité de calcul, ainsi que la formation des scientifiques des données ainsi que la disponibilité de différents outils d'apprentissage automatique afin de développer des algorithmes avancés, permettent désormais l'utilisation efficace et efficiente de L'IoT dans les domaines de l'adéquation durable et pratique.
AIoT implique en fait l'intégration de la technologie IA avec différents composants IoT. Cette fusion de l'IA et de l'IoT est un excellent outil, que vous l'appliquiez réellement à la périphérie ou au cloud computing. Fondamentalement, son objectif est d'augmenter rapidement l'efficacité opérationnelle tout en améliorant les interactions homme-machine et même en améliorant la gestion des données ainsi que pour l'analyse. Lorsqu'elle est utilisée de la bonne manière, l'IA peut facilement transformer l'ensemble des données IoT en informations très précieuses pour une prise de décision improvisée, à la fois à distance et sur site. L'IA exécutée à la périphérie offre une approche informatique incroyable afin d'offrir une prise de décision locale éclairée et soutenue par les données.
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L'IA jusqu'au bord
La citation «L'IA agit maintenant» montre comment l'IA permet aux appareils d'agir et de réagir à différentes occurrences à un instant donné et en temps réel. Les capteurs de voiture intelligents, les drones, les robots et les caméras de surveillance sont rares parmi les appareils de bord les plus populaires alimentés par l'IA. Pour mettre plus en perspective, l'IA aide les voitures autonomes ainsi que les navires à manœuvrer dans un trafic aussi bien chargé que surpeuplé sans s'écraser sur d'autres objets, en mouvement ou statiques. L'IA peut facilement détecter les anomalies dans l'ensemble du processus de production avant qu'elle ne commence réellement à coûter une énorme somme d'argent au fabricant. De plus, la réduction de la latence devient de plus en plus importante de manière progressive. Intervenir maintenant avec l'intelligence artificielle peut facilement fournir d'excellents résultats.
Différents systèmes ainsi que des appareils qui surveillent, diagnostiquent et même agissent sur différents équipements, tels que les systèmes domotiques, il est certainement judicieux d'effectuer l'analyse plus près de l'appareil. De telles applications ne peuvent pas réellement attendre les données ou toute commande du cloud. En outre, l'envoi de données créées localement et consommées localement vers le cloud entraîne souvent un trafic réseau coûteux ainsi que des retards dans les décisions et, enfin, l'épuisement des appareils alimentés par batterie. Une entreprise de services de développement de logiciels doit tenir compte de ces aspects.
En raison de la forte augmentation de ces appareils IoT ainsi que des volumes de données massifs qui sont associés à une demande simultanée de latence plus faible, il existe une tendance à déplacer les analyses du cloud vers les appareils en périphérie. Cela conduit les analyses à être plus proches des choses intelligentes ainsi que des sources de données ainsi que de l'environnement dans lequel elles se trouvent réellement.
Avantages de Edge
Moins de bande passante avec des résultats plus rapides
Fondamentalement, l'informatique de pointe peut facilement éviter d'avoir à envoyer régulièrement des données vers le cloud et atteindre une faible latence, ce qui offre à une entreprise une connaissance du contexte, une prise de décision et une intelligence plus rapides en temps réel. C'est assez important pour les applications où la réponse en temps réel est vitale et où les appareils prennent différentes décisions basées sur l'IA, comme la conduite autonome.
Analyse prédictive
Il utilise un modèle formé par l'ensemble des données historiques afin de prédire les résultats envisageables à l'avenir. À l'heure actuelle, les appareils IoT sont généralement utilisés par les entreprises pour signaler des problèmes et des incidents sans intervention humaine, comme une panne d'équipement. En effectuant cette analyse sur les machines, l'IA est appliquée au processus. Il permet aux entreprises d'identifier différents problèmes potentiels avant les pannes, ce qui leur permet de prendre des mesures proactives afin d'optimiser la disponibilité.
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Sécurité
En ce qui concerne le cloud, les menaces de sécurité sont toujours présentes et les informations sensibles sont tout à fait accessibles à partir de tous les points de terminaison. Par conséquent, l'informatique de périphérie crée une distance beaucoup plus sûre par rapport aux différentes menaces en stockant les données localement. En outre, une solution alimentée par l'IA peut facilement être utilisée pour identifier toute signature malveillante à la périphérie du système donné. Dans le cas où une cyber-attaque cible peu d'appareils IoT, l'ensemble du système d'IA de bord peut facilement et rapidement exécuter différentes contre-mesures et protéger le système.
Intelligence collective
Différents appareils intelligents, ainsi que des environnements connectés, peuvent facilement apprendre du vaste réseau de sources de données ainsi que les uns des autres et créer facilement une intelligence collective. À l'heure actuelle, il existe divers exemples dans les industries qui illustrent le véritable potentiel. Par exemple, la détection de la conscience de la situation, ainsi qu'une communication de véhicule à véhicule, alimentaient des solutions de trafic intelligentes pour les différents véhicules. Différents prestataires de services logistiques dotés de divers actifs peuvent facilement collecter des données sur l'humidité, la température, le poids, les niveaux de COV ainsi que la qualité de l'air, etc. afin de maintenir le bon état de la cargaison. Les solutions d'intégration cloud sont désormais rapidement adoptées dans cette industrie, grâce à cette intelligence collective.
Cartographie et localisation simultanées
Différents drones peuvent facilement interpréter les différents environnements inconnus en vol ainsi que cartographier l'ensemble de l'environnement, lors de la perte de connexion depuis Internet. Il permet d'enquêter sur les zones dangereuses telles que les mines, les opérations offshore ou les infrastructures difficiles d'accès.
Jumeaux numériques identiques
Il s'agit essentiellement de simulations virtuelles d'actifs du monde réel comme des machines ou même des éoliennes équipées de capteurs. Fondamentalement, ils permettent aux ingénieurs ainsi qu'aux personnes ayant des responsabilités opérationnelles d'analyser facilement les performances de l'équipement dans le monde réel, tout en réduisant le coût global et les différents éléments de sécurité des méthodes normales de test des équipements.
Plates-formes robotiques autonomes
Ces robots cartographient facilement l'ensemble de l'environnement, détectent différents obstacles, d'autres appareils et même des humains. Ils peuvent facilement circuler en mode autonome à travers de grands entrepôts tout en ramassant les marchandises sur les différentes étagères et les livrer à l'endroit exact et même rediriger en cas d'obstacle.
Conclusion
L'edge computing crée en fait les dernières possibilités pour les appareils et les systèmes en agissant sur un grand volume de données immédiatement, en temps réel, directement à la source et sans aucun danger de sécurité particulier de transport et même de stockage à distance dans le cloud. De plus, si chaque système ou appareil est différent, cela nécessite des approches différentes pour mettre en œuvre l'IA.
En outre, vous devez garder à l'esprit que, parfois, toutes les données ne sont pas tout à fait pertinentes ou ne nécessitent pas d'être envoyées au cloud correspondant. Dans le cas de structures différentes, différentes priorités sont présentes. Parfois, toute la complexité de l'analyse est assez importante, et parfois tout l'accent est mis sur la vitesse. Il peut facilement profiter à différents systèmes pour analyser les données directement à la périphérie, sans pour autant faire des allers-retours vers le centre de données immédiat.
En outre, les solutions d'Intelligence Artificielle dans ces appareils consisteraient généralement en une certaine quantité d'inférence locale avec les algorithmes s'exécutant comme un programme particulier sur un processeur donné, utilisant des accélérateurs dédiés, via un traitement informatique en mémoire proche. Edge AI devient lentement une réalité dans différentes applications.
Il existe une grande opportunité dans les implémentations industrielles et de bâtiments où l'IA peut facilement offrir des avantages via une maintenance prédictive et préventive, ainsi qu'un contrôle qualité dans la fabrication et dans différents autres domaines. Lorsque les appareils plus anciens sans la mise en œuvre de l'IA ne comprennent pas vraiment intuitivement nos exigences, les gens sont frustrés car nous avons d'autres appareils qui peuvent offrir la capacité intuitive. De plus, le consommateur final ne sait pas ce qui se passe réellement pour faire fonctionner une solution d'IA, car il s'attend simplement à ce que cela fonctionne. À cet égard, la fusion de l'IA avec l'IoT peut être un excellent outil à appliquer dans le domaine de l'informatique en périphérie ou en nuage.