Dans ce blog, je vais définir l'edge computing, pourquoi c'est important, et partager quelques exemples de cas où l'edge computing joue un rôle clé dans l'automatisation et l'autonomie.  

Qu'est-ce que l'Edge Computing ?

L'Edge Computing rapproche le traitement des données des choses et des personnes qui produisent et consomment les données.

Le terme « edge » est presque synonyme de « local », se référant aux données à la périphérie du réseau – en fait sur, près ou autour de la chose physique produisant les données, comme une machine, une tour de mise en réseau, un véhicule autonome ou un robot. L'informatique de périphérie utilise des ordinateurs, des modules et des systèmes matériels/logiciels intégrés qui permettent d'extraire, de calculer et de partager les données à la source.

Pourquoi l'Edge Computing est-il important ?

La périphérie est l'endroit où la valeur commerciale est créée. L'informatique de périphérie est plus efficace et rentable pour transformer les données brutes en données de contrôle précieuses exploitables, ce qui est essentiel pour un avenir où les machines deviennent de plus en plus automatisées et autonomes.

Gartner prédit que d'ici 2025, 75 % des données des entreprises seront créées et traitées en dehors du centre de données ou du cloud. En outre, Recherche ABI prévoit que 43 % des tâches d'intelligence artificielle se produiront sur des appareils périphériques d'ici 2023.

Rapprocher l'intelligence des machines, où les données sont créées, est un facteur clé de l'efficience et de l'efficacité d'un système d'IA et d'IoT très exigeant, ou AIoT. Il supprime les points de défaillance de la prise de décision et des opérations critiques, tout en améliorant la latence et les coûts.

Comment l'IA sera-t-elle utilisée avec Edge Computing ?

L'edge computing est le catalyseur de l'IA, d'où l'énoncé de vision d'ADLINK. Amener l'IA à la pointe augmente le nombre de façons dont les entreprises peuvent tirer parti de l'IA, car elle permet d'agir sur les données lorsqu'elles sont encore précieuses, au fur et à mesure qu'elles sont produites, en temps réel. Par exemple, il y a peu d'intérêt à détecter un défaut sur une ligne de production une heure après son apparition.

Nous avons remarqué qu'un grand pourcentage de données industrielles et de données commerciales ne sont généralement pas traitées en raison de la valeur temporelle des données - au moment où les données seraient normalement traitées pour obtenir un résultat, les données ne seraient plus pertinentes. C'est là que edge AI change la donne :

• Edge AI et mise en réseau - Il y a une raison Informatique de périphérie multi-accès (MEC) et les progrès de la 5G vont de pair. Amener l'IA à la périphérie des réseaux permet un calcul plus rapide de l'IA, une réduction de la latence du réseau et des coûts associés. Former des modèles d'IA dans le cloud, les exécuter à la périphérie est une devise que nous aimons.
• Edge AI et tolérance aux pannes - paraphrasant la loi de Murphy, "tout ce qui peut mal tourner va mal" - ici chez ADLINK, nos solutions d'intelligence artificielle de pointe sont construites de manière modulaire. Dans le cas imprévu où un composant échouerait, le reste de la solution fonctionne toujours, les opérations continuent. Avec Edge AI, il est également possible d'exécuter l'inférence d'IA hors ligne si nécessaire.
• Edge AI et confidentialité – souvent, pour des raisons légales, les données ne peuvent pas quitter les lieux. L'Edge Computing permet aux données de rester locales.

Quelles applications Edge AI voyons-nous ?

Des applications existent déjà pour Edge AI et continuent de se développer. Toute entreprise ayant des opérations critiques peut bénéficier de l'informatique de pointe.

• Fabrication & Distribution: il est essentiel que les lignes de production fonctionnent avec la plus haute qualité et que la précision de l'exécution soit correcte en ce qui concerne les coûts d'exploitation, la satisfaction du client et l'ergonomie des employés. Edge AI et la vision industrielle garantissent précision de l'emballage et de la palette dans l'exécution de l'entrepôt et l’ automatisation de la qualité du soudage à l'arc chez John Deere.

• Robotique et véhicules autonomes: la sécurité, la fiabilité et l'interopérabilité sont essentielles dans le développement et le déploiement de la robotique et des véhicules autonomes. Edge AI alimente actuellement des véhicules autonomes dans la première course terrestre autonome à grande vitesse en tête-à-tête au monde dans le Défi autonome Indy.

• Énergie et services publics: la sécurité des travailleurs est essentielle dans l'industrie de l'énergie et des services publics, il suffit parfois d'un faux mouvement sans équipement de protection approprié pour qu'un employé ait besoin de soins médicaux. Edge AI aide à éliminer le risque avec les équipements de protection individuelle (EPI). Edge AI est aider à assurer la sécurité des travailleurs de l'énergie et des services publics et le port d'équipements de protection individuelle.

• Soins de santé et premiers intervenants : L'IA et l'apprentissage automatique aident les pompiers, les policiers et les médecins EMS répondre aux urgences. John Hopkins teste même un petit robot attaché à un ventilateur à écran tactile afin que les gens n'aient pas besoin de porter d'équipement de protection ou de risquer une infection lorsqu'ils pénètrent dans une salle de soins intensifs. L'hôpital universitaire national de Taiwan (NTUH) est réduire la propagation des maladies infectieuses avec des Panel PC médicaux.

Juste le commencement

Les défis que nous voyons avec l'informatique de pointe concernent principalement la gestion des contraintes de puissance, de temps et d'environnement pour obtenir les bonnes données de haute qualité. Avec tout projet AIoT, d'automatisation ou autonome, il est important de se concentrer sur un résultat commercial et un cas d'utilisation. Bien que cela semble évident, nous constatons que souvent cette première étape peut être difficile pour nos clients de déterminer où Edge va générer le plus grand retour ? Cette étape est la plus critique, sinon le projet risque d'échouer.

Bien que nous ayons plusieurs exemples de la façon dont l'edge computing apporte de la valeur aux entreprises et aux organisations, l'industrie commence tout juste à réaliser le potentiel de l'edge computing et à innover pour créer des systèmes plus rapides, plus fiables et plus rentables.

Êtes-vous prêt à explorer les possibilités de tirer parti de l'avantage dans vos opérations ?