L’expansion de l’Internet des objets (IoT) nécessite de nouvelles méthodes de gestion pour les monticules de données générées par les appareils IoT. Alors que l’utilisation accrue de l’intelligence artificielle (IA) génère plus de données et obstrue le cloud, les entreprises cherchent à utiliser la technologie de pointe pour réduire la latence et maximiser l’utilisation de l’IA et de l’IoT.

Edge vs Cloud

La périphérie et le cloud fournissent des méthodes utiles pour la gestion des données. Comprendre les différences entre les deux aidera les entreprises à décider quelle méthode convient le mieux à leurs besoins dans différentes circonstances.

Edge Computing vs Cloud Computing

Le cloud computing stocke et partage les ressources informatiques sur l’ensemble d’un réseau, tandis que l’edge computing collecte des informations en périphérie d’un réseau. La périphérie et le cloud peuvent communiquer, mais ils peuvent également fonctionner indépendamment. Le cloud computing repose sur des logiciels, mais l’informatique de pointe repose sur le matériel. Le cloud traite les données permises par les périphériques de périphérie. Cela dit, les appareils périphériques peuvent également traiter des informations sans accéder au cloud.

Edge AI vs Cloud AI

Dans le nuage, IA la formation a lieu. La formation à l’IA consiste à développer des réseaux de neurones et des algorithmes pour traiter les données. Ce processus chronophage trie des monceaux de données et de partages au sein du réseau. L’inférence de l’IA a lieu à la périphérie. L’inférence de l’IA implique l’utilisation d’algorithmes et de réseaux de neurones déjà développés pour traiter les données collectées à la périphérie. Étant donné que l’IA de périphérie implique des algorithmes pré-formés, le traitement se produit presque immédiatement. L’IA cloud est utile pour gérer de nouvelles données et créer de nouveaux réseaux de neurones, tandis que l’IA de périphérie est utile pour des temps de réponse rapides et pour passer au crible de plus petites quantités de données.

Avantage Edge AIs

Décentralisation

Étant donné que les appareils périphériques peuvent fonctionner indépendamment du cloud, ils n’ont pas besoin de s’appuyer sur un réseau pour communiquer. L’appareil périphérique continue de traiter les données sans interruption. En plus d’un traitement ininterrompu, la décentralisation peut fournir un autre niveau de sécurité du réseau. Une sécurité de chiffrement appropriée peut maintenir les menaces localisées sur les appareils périphériques plutôt que de leur permettre d’atteindre le cloud. Bien que les appareils périphériques soient décentralisés, ils peuvent toujours communiquer avec le cloud si nécessaire, offrant une grande flexibilité dans le traitement des données.

Temps réel Réponses

Étant donné que l’informatique de périphérie minimise le délai d’envoi des informations au cloud pour traitement, l’IA de périphérie utilise l’inférence en temps réel. Edge AI s’appuie sur des algorithmes pré-formés pour passer au crible les données et fournir une réponse instantanée, ce qui la rend plus efficace dans les situations urgentes. Si l’IA de périphérie doit être mise à jour, l’appareil de périphérie peut toujours communiquer avec le cloud pour recevoir de nouveaux réseaux de neurones et algorithmes créés lors de la formation à l’IA.

Utilisations de l’IA Edge

Soins de santé

Un problème majeur dans les établissements médicaux est palissade. Les objets, comme les fauteuils roulants, ne sont pas toujours à l’endroit où ils sont censés être. Cela cause du stress aux infirmières, car elles doivent chercher rapidement dans l’hôpital pour en trouver une à utiliser. Une fois qu’ils en ont trouvé un, ils ne veulent pas le rendre, ils n’ont donc plus besoin de passer du temps à chercher, ce qui crée un effet domino lorsque d’autres infirmières cachent des fauteuils roulants. La technologie de l’IA peut être utilisée en tandem avec le RTLS pour identifier l’emplacement des fauteuils roulants et d’autres éléments vitaux nécessaires aux soins des patients. Lorsque le RTLS est mis en œuvre, les infirmières n’ont plus besoin de stocker les fauteuils roulants car même s’ils ne sont pas laissés au bon endroit, elles peuvent utiliser l’emplacement RTLS pour savoir rapidement où un fauteuil roulant disponible a été laissé et passer plus de temps avec leur patient.

Fabrication intelligente

Avec le marché mondial de la fabrication intelligente devrait croître à un TCAC de 12,4 % jusqu’en 2028les solutions de données avec une adaptabilité à grande vitesse sont gr

devoir plus rapidement. Une vitesse de traitement plus élevée et une décentralisation signifient que l’informatique de pointe peut répondre aux problèmes immédiatement. Cette vitesse le rend idéal pour la maintenance prédictive, la sécurité des employés et l’optimisation du rendement dans la fabrication. WIP peut parfois avoir des goulots d’étranglement imprévus, retardant les processus globaux. Avec l’utilisation de l’IA, vous pouvez être immédiatement alerté de ces goulots d’étranglement afin que vous puissiez rapidement résoudre le problème et vous remettre au travail. L’utilisation de RTLS pour la fabrication vous permet d’utiliser les principes Lean/Six Sigma pour un retour d’information immédiat et une réponse aux goulots d’étranglement. Au lieu d’un examen après action ou d’une analyse des causes profondes, les responsables des opérations peuvent utiliser des informations en temps réel pour maintenir le flux de production tout au long du processus de fabrication.

Logistique

Dans le domaine de la logistique, l’IA de pointe peut être utilisée pour augmenter l’efficacité du transport des produits entre les sites. Grâce à cette technologie, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations en surveillant les niveaux de stock et en n’envoyant des camions que lorsqu’ils sont complètement pleins et dans les délais. Sans technologie d’IA, les entreprises doivent recourir à une surveillance manuelle, ce qui laisse un risque d’erreur humaine. La puissance de calcul de l’intelligence artificielle de pointe se prête également à la rationalisation du processus d’arrivée entre les emplacements, permettant des enregistrements automatiques et des mises à jour de disponibilité d’amarrage. Toutes ces fonctionnalités favorisent la responsabilisation de votre personnel et comblent les lacunes en matière de communication.

Réflexions finales sur l’IA à la périphérie

L’IA vous donne l’assurance que vous répondrez aux exigences et aux attentes à temps. Notre système RTLS, AirFinder, utilise la technologie IA pour améliorer vos processus existants. Si vous voulez voir comment l’edge computing et le RTLS fonctionnent ensemble, demander une démo.