O futuro da IA ​​está no limite

A Internet das Coisas (IoT) é como uma rede de entidades em constante replicação, gerando uma quantidade crescente e sem precedentes de dados. Estima-se que até 2025 existirão 75,44 mil milhões de dispositivos conectados no mundo.

Embora seja um desafio racionalizar estes números, uma coisa é certa: o nosso mundo está a tornar-se cada vez mais conectado, contextual e responsivo. Os dados que obteremos destes dispositivos serão utilizados para alimentar uma nova geração de aplicações inteligentes, mas também apresenta um desafio: Qual a melhor forma de processarmos estes dados para gerar valor para os guardiões destes dados?

É aqui que entra a edge computing. Edge computing é um paradigma de computação distribuída que aproxima os recursos computacionais da fonte dos dados, ou seja, dos ativos, processos e atores que geram os eventos que resultam nos dados.

Embora muito entusiasmo tenha sido criado em torno do processamento gráfico (o preço das ações da NVIDIA é apenas um proxy único), a borda é uma fronteira crucial para a diferenciação e para obter vantagem competitiva em situações em que o tempo e a complexidade necessários para tomar uma decisão ou desencadear um evento são mesa de apostas.

A edge computing permite processamento de dados em tempo real e feedback de baixa latência, que são essenciais para aplicações AIoT. AIoT, ou Inteligência Artificial das Coisas, é a aplicação de modelos de aprendizado de máquina, alimentados por dispositivos de computação de ponta para gerar insights significativos, quase em tempo real.

Estes dispositivos surgem na forma de sensores, que processam e assimilam dados como medidores de energia, sensores de temperatura e rastreadores de ativos, para – mais criticamente – dispositivos de gateway que consomem e processam esses dados coletivamente.

Statista prevê que o mercado global de edge computing deverá atingir US$ 257,3 bilhões até 2025 e, de acordo com um artigo da National Science Foundation, a latência média para edge computing é de dez milissegundos, em comparação com cem milissegundos para computação em nuvem.

A edge computing pode reduzir o custo do processamento de dados em até 70%, de acordo com a GlobalData, ao ter mainframe, bancos de dados em nuvem e ambientes de processamento sobrecarregados e de baixa latência, proporcionando benefícios adicionais à IA.

Tradicionalmente, BI e análises avançadas têm sido usadas para analisar dados históricos para identificar tendências e padrões. No entanto, com a edge computing, agora é possível calcular e gerar resultados significativos e revolucionários a partir de dados em tempo real. Isto permite que as empresas tomem decisões em tempo real, o que pode levar a melhorias significativas na eficiência e produtividade.

Por exemplo, em um site de célula inteligente, sensores são usados ​​para coletar dados sobre tudo, desde a temperatura do ambiente e do equipamento até o consumo de energia e a capacidade colocada no site. Esses dados podem ser usados ​​para melhorar a eficiência, evitar tempos de inatividade e otimizar a produção – nesse sentido, um relé de sinal consistente e de alta qualidade.

No entanto, se os dados forem transportados e processados ​​centralmente, poderão ocorrer atrasos dispendiosos, onde uma fracção de segundo de má prestação de serviços terá impacto na satisfação do cliente e na disponibilidade do pessoal para servir e operar.

Isso pode levar a problemas como máquinas esquentando, sendo danificadas fora de circunstâncias controláveis ​​ou realizando operações abaixo da média em termos de quantidade ou qualidade. A mesma estrutura pode ser aplicada a máquinas de mineração, edifícios inteligentes, fábricas, instalações médicas e muito mais.

Com a edge computing, os dados são processados ​​localmente, o que elimina esses atrasos. Isso permite uma tomada de decisão mais rápida e melhor desempenho. Além disso, a edge computing pode ajudar a melhorar a segurança, mantendo os dados locais, onde são menos vulneráveis ​​a ataques cibernéticos.

Dez elementos devem ser levados em consideração e considerados para fornecer AIoT na borda. Isso mostra como a AIoT é multifacetada e os níveis necessários para potencializar as diversas funções e capacidades.

Construir uma forte infraestrutura de computação de ponta é crucial. Isso inclui a implantação de dispositivos de borda e gateways que possam processar e analisar dados localmente.