數據分析技術:邊緣人工智能的應用

作者:admin  點擊次數:64  發布時間:2021-06-02

為了避免不必要的非關鍵數據移動,AI正在向邊緣設備返回計算能力,從而影響開發人員利用人工智能和數據分析技術。

當我們被吸引到科幻世界時,人工智能和機器學習(AI/ML)的概念會讓人聯想到Neo,Trinity和Morpheus在黑客帝國電影中與機器作戰的場景。

然而,在現實生活中,AI/ML幫助開發人員創建更好、成本更低的物聯網終端節點,這將使他們的產品所在的生態系統受益。AI/ML的好處遠不止是在終端節點進行更好的決策;一些優化會給所有相關人員帶來有價值的好處,包括消費者、開發人員和操作員。

AI和ML

AI/ML不是一個新概念,但傳統上是通過耗能巨大,價格昂貴的平臺(許多用戶一次共享)來使用它。由于集中式數據中心開始建立和使用對數據的存儲和計算功能越來越依賴,因此集中化的數據中心使他們可以承受有限的CapEx和OpEx成本上漲。這是因為數據中心現象允許技術部門共享服務器,公用事業,冷卻,房地產和安全性。此外,它還提供了根據需要擴展和縮減資源的能力,例如所需的計算和存儲量。由于成本的共通性,AI/ML等新技術可以更快地實現。

  • 為了避免不必要的非關鍵數據移動,AI正在向邊緣設備返回計算能力,從而影響開發人員利用人工智能和數據分析技術。

全球分布的數據中心的互聯也為科技行業提供了使用地區性設施的能力。一家總部位于美國的物聯網公司可以向歐洲消費者提供服務,而不會導致大西洋彼岸的延遲。數據在各大洲之間傳輸和路由,或者與地區隱私和數據保護法律的細微差別相抵觸。如果你認為在燈被點亮之前有兩秒延遲的照明開關不會符合消費者的期望,因此很難取得商業成功,那么這樣的要求就很重要。

數據中心和云使新的國內和國際商機成為可能。開發商已經建立了新的機制來節省消費者和企業實體的資金。

酒店的制冰機可能需要維修,運營商不再需要推著維修車去營業;運營商只需要派一輛維修車,因為他們知道需要維修,從而為公司節省了數萬美元的運營費用。

非關鍵數據的不必要移動

在設備發生故障之前,使用AI/ML查看這些微小的特征碼可能很復雜,因為相關的特征碼可能很微小,因此很微妙。這些變化可能是泵電機的振動,也可能是換熱器或冷凝器的輕微溫度變化:某些個人可能無法識別甚至無法看到的東西。聯網制冰機的例子似乎并不能推動許多開發商將其理解為一個問題的數量,但考慮到這些問題或應用于倉庫或酒店照明的商業模式。一個倉庫里可能有成千上萬個燈泡,每個燈泡都放在貨架或機器上,需要移動這些燈泡來更換燈泡,而這又意味著可能在最關鍵的時刻停止生產線。

預測性維護和云分析正在成為一項大業務,AI/ML提供了一種對其生成的數據執行自動評估的簡單方法。盡管如此,這些新的商業模式確實導致了海量數據的產生。這反過來又帶來了新的有趣的技術挑戰,開發人員和運營商現在需要應對這些挑戰。

這些問題似乎是表面上的擴展問題——增加更多服務器、增加更多存儲和其他基于數據中心的消耗品,但解決這些問題并不能解決數據管道另一端形成的越來越多的問題。

在大多數應用中,數據是由某種形式的傳感器產生的,這需要功率和帶寬。帶寬還會根據設施的互聯網上行鏈路和射頻頻譜進行消耗。發送可能代表“不變”的海量數據是昂貴的;無線電消耗大量電力,在繁忙的射頻頻譜中,它們通過傳輸重試消耗的能量甚至更多。更多的傳感器導致射頻環境更加繁忙,需要更多的電池維護。除了圍繞電池壽命和本地帶寬的問題外,一些應用程序可能更容易受到由此產生的安全問題的影響。大量數據可能會形成模式,如果被攔截,那些懷有惡意的人可能會利用這些模式。

邊緣計算

阻礙這些問題的趨勢是將大量決策返回到終端節點,將放射性降低到只確定為更重要的數據。這降低了功耗、帶寬和數字簽名。將決策返回到結束節點的警告可能意味著結束節點處理、存儲和功耗的增加。物聯網似乎陷入了一個限制其可及性和市場增長的惡性循環。

人工智能領域的創新使得更小的微控制器(如ARMCortex-M)的使用成為可能,并為flash和RAM調用更小的內存資源。在執行復雜算法時,用于在系統中執行AI的代碼大小也可以比傳統編碼小得多,以解決任何現實生活中的角落情況。這也使得固件更新更小,開發更快,更容易在大型傳感器群中分布。

許多開發人員在終端節點傳感器產品中利用AI來增強他們的設計,改善消費者和運營商的體驗。AI技術的例子可以通過開發工具包快速原型化。

套件可用于演示泵監控系統??s小無線傳感器的尺寸,延長其壽命,并采用更好的安全性,所有這些都不會破壞帶有噪聲的本地射頻頻譜,這意味著可以部署更多有用的傳感器,以提高工作效率和舒適性。日常產品,如墻壁開關,環境傳感器,甚至路邊垃圾傳感器,可以包括在自動化和監測生態系統在一個有吸引力的成本和性能點。

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