L'informatique de périphérie, l'IA et l'apprentissage automatique sont en plein essor dans les applications de l'internet des objets. Ces technologies ont évolué depuis la phase de recherche et de prototype et sont maintenant déployées dans des cas d'utilisation pratiques dans de nombreux secteurs différents. La nature symbiotique de l'informatique de périphérie et de l'intelligence artificielle est particulièrement intéressante, car l'intelligence artificielle nécessite un traitement extrêmement rapide des données, ce que permet l'informatique de périphérie ; quant à l'IA, elle permet une plus grande performance des ressources informatiques et de l'intelligence de périphérie.
Dans cet article, nous allons nous intéresser à l'edge computing (EC), à l'intelligence artificielle (AI) et à l'apprentissage automatique (ML), et à la façon dont cette combinaison transforme l'infrastructure réseau, permet de nouveaux cas d'utilisation et crée la prochaine génération de traitement des données.
Le changement de paradigme du centre de données qui a conduit à l'informatique de périphérie (Edge Compute)
Un centre de données centralise les opérations et les équipements informatiques d'une organisation. Il abrite les systèmes informatiques et les composants associés tels que les systèmes de télécommunications et de stockage. On y trouve souvent des systèmes d'alimentation redondants, des connexions de communication de données, des contrôles environnementaux et des dispositifs de sécurité.
Le rôle et la composition d'un centre de données ont considérablement changé au cours de la dernière décennie et continuent d'évoluer. Autrefois, la construction d'un centre de données était un engagement à long terme, avec des inefficacités en matière d'alimentation et de refroidissement, aucune flexibilité dans le câblage et aucune mobilité au sein des centres de données ou entre eux. Les centres de données d'aujourd'hui sont axés sur la vitesse, les performances et l'efficacité.
L'informatique des centres de données a toujours présenté un avantage par rapport au matériel dispersé et localisé. L'informatique des centres de données est relativement peu coûteuse et des quantités massives d'informations peuvent être traitées à la demande. Cependant, les centres de données ne sont pas parfaits non plus. L'un des principaux inconvénients est que les données doivent être envoyées à un emplacement centralisé pour être traitées, puis renvoyées pour afficher le résultat ou prendre des mesures. Cette communication aller-retour, souvent sur des liaisons à bande passante limitée, réduit la vitesse d'exécution d'une application. Nous le savons tous pour avoir chargé un site web hébergé dans un centre de données distant.
Avec le déploiement des réseaux cellulaires 5G de nouvelle génération dans le monde,
informatique périphériquel'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ont commencé à gagner en popularité. L'informatique de périphérie traite les données localement, à proximité ou à l'endroit même où elles ont été générées. Il n'est donc pas nécessaire d'envoyer une grande quantité d'informations entre le périphérique et un centre de données centralisé.
L'intelligence à la périphérie
L'un des facteurs clés de l'intelligence en périphérie - ou IA en périphérie - est un matériel compact, peu coûteux et puissant. Il y a quelques années, il aurait été impossible d'exécuter l'IA localement, car la taille et le coût du matériel auraient été prohibitifs. Toutefois, la loi de Moore s'étant confirmée et la puissance de calcul étant devenue moins chère, l'IA localisée est désormais une réalité. En fait, elle devient si populaire que la société de conseil,
Deloitte, prédit Rien qu'en 2020, 750 millions de puces d'IA périphérique seront intégrées à des appareils. Deloitte estime également que ce nombre continuera de croître, avec une estimation de 1,5 milliard de puces d'IA périphérique vendues en 2024.
En plus d'analyser ces chiffres dans l'abstrait, il peut être instructif d'examiner un exemple réel d'utilisation de l'IA de pointe. Le fabricant de puces informatiques NVIDIA met
Les GPU dans les caméras de sécurité. Le GPU permet à la caméra d'exécuter le logiciel de reconnaissance sans avoir à transmettre la vidéo à un centre de données pour traitement. Dans une ville intelligente, qui pourrait compter des milliers de ces caméras, le fait de ne pas avoir à transmettre toutes ces données peut représenter une énorme économie. Ces caméras dotées de l'IA peuvent non seulement effectuer des tâches de reconnaissance, mais aussi, grâce à leur intelligence locale, aider à gérer le trafic et à exécuter d'autres fonctions avancées associées à une ville intelligente.
ville intelligenteun autre sujet qui nous passionne ici à Digi.
Siri et Alexa sont deux autres exemples intéressants de programmes qui utilisent l'IA périphérique. Plutôt que d'utiliser du matériel localisé, ces plateformes de reconnaissance vocale font appel à un réseau périphérique. Étant donné qu'un réseau périphérique se compose essentiellement de plusieurs centres de données plus petits et répartis, les informations n'ont pas besoin de voyager loin pour être traitées. Un réseau périphérique est viable pour une grande entreprise comme Apple ou Amazon. Mais pour les petites entreprises, l'informatique périphérique localisée, associée à l'IA, offre le meilleur service à un coût abordable.
Les avantages de l'IA de pointe
L'un des principaux avantages de l'IA périphérique est la rapidité. Toute tâche ou action peut être exécutée plus rapidement si les données n'ont pas à être transmises dans les deux sens pour être traitées. Un autre avantage est la capacité de détecter les problèmes en intégrant des dispositifs intelligents et des fonctions d'analyse pour déployer l'intelligence en périphérie et obtenir des informations rapides.
Ces avantages permettent d'obtenir des informations et des capacités essentielles telles que la maintenance prédictive, où l'IA et l'informatique périphérique s'associent parfaitement pour identifier les problèmes susceptibles d'entraîner des défaillances du système et acheminer rapidement ces données vers le personnel qui peut y remédier rapidement.
La reconnaissance vocale repose de plus en plus sur l'IA périphérique, d'autant que les consommateurs attendent une réponse immédiate. Il existe également des utilisations industrielles où les caméras et autres capteurs dotés d'IA peuvent surveiller la production et s'adapter sans avoir à être connectés à un processeur central.
Cela amène un autre point important, l'IA périphérique peut fonctionner
sans une connexion réseau. En cas d'interruption de la connexion réseau, un dispositif périphérique peut continuer à fonctionner normalement, par exemple pour contrôler les feux de circulation à un carrefour très fréquenté.
On croit à tort que l'informatique périphérique remplacera à terme l'informatique en nuage, mais ce n'est pas nécessairement le cas. Il existe encore des tâches à forte intensité de calcul qui nécessitent un centre de données. L'avantage d'une IA localisée est qu'elle peut être programmée pour filtrer les données afin que seules les informations nécessaires soient transmises au cloud. Autrement dit, au lieu d'envoyer toutes les données locales d'un appareil vers le cloud, l'IA peut s'assurer que seules les données pertinentes sont transmises. Cela permet d'économiser de la bande passante et de réduire le coût de la transmission de données non pertinentes. Plus le traitement peut être relégué au matériel périphérique géré par une IA, moins le traitement doit être effectué dans le centre de données.
En résumé, l'informatique d'IA périphérique offre les avantages suivants :
- Traitement à faible latence (vitesses plus rapides)
- Des informations prédictives pour un dépannage proactif et préventif.
- Temps de disponibilité plus élevé, car le traitement de l'information peut avoir lieu même sans connexion réseau
- Filtrage local des données pertinentes et non pertinentes
Cas d'utilisation de l'IA et de l'informatique de périphérie
L'IA est importante car c'est la technologie qui permet un haut niveau de prise de décision à la périphérie. L'informatique de périphérie n'aurait jamais décollé si les fonctionnalités étaient limitées. Cependant, comme l'IA permet un grand nombre de processus à la périphérie, elle réduit le besoin de puissance informatique centralisée.
IA de pointe et prise de décision
L'une des caractéristiques intéressantes de l'IA est qu'elle peut être habilitée à prendre des décisions. Un excellent exemple est celui d'une caméra intelligente utilisée pour la sécurité d'un site de production. Si la caméra remarque qu'un employé se trouve dans une zone dangereuse, ou qu'un autre obstacle potentiellement dangereux est présent, la caméra dotée de l'IA peut arrêter toutes les machines qui fonctionnent dans cette zone.
Une caméra dotée de l'IA peut également prendre des décisions quant aux données à transmettre à un opérateur humain. Par exemple, une caméra IA installée dans un immeuble de bureaux peut être programmée pour reconnaître les visages de toutes les personnes qui y travaillent. Si la caméra détecte une personne qu'elle ne reconnaît pas, elle peut envoyer une alerte à un agent de sécurité. Cette méthode est de loin plus efficace pour surveiller le trafic piétonnier que d'avoir un agent de sécurité qui "surveille" le flux d'une caméra (ou de 12 caméras) 24 heures sur 24, à la recherche d'un comportement suspect. À mesure que l'infrastructure IoT se développe à la maison et sur le lieu de travail, les appareils intelligents dotés de l'IA promettent un nouveau niveau de fonctionnalité.
Quand l'IA de pointe est essentielle à la mission
Les cas d'utilisation sont en fait vastes, englobant un ensemble très diversifié d'industries et d'applications futures. Comme nous l'avons vu, la capacité de l'IA périphérique à détecter et à signaler les conditions préalables à la défaillance a d'énormes implications pour la maintenance prédictive et pour la prise de décision critique dans les applications essentielles. Par exemple, considérez les actifs distants tels que les réservoirs de stockage, les bandes minières et les systèmes d'énergie qui risquent de perdre des centaines de milliers de dollars pour chaque heure d'arrêt pour maintenance, ou qui ont un potentiel d'incendie, d'explosion ou de fusion dans le cas où les problèmes critiques ne sont pas identifiés.
IA de pointe, apprentissage automatique, 5G et l'avenir des véhicules autonomes
Bien que la société ait envie de voitures à conduite autonome, d'autres systèmes et technologies doivent arriver à maturité avant que cette réalité ne se concrétise pleinement. Songez à l'importance de l'identification des objets qui traversent la route, aux changements soudains de l'état des routes et à l'apparition de panneaux de signalisation sur le bord de la route. L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les réseaux 5G à haut débit permettront aux véhicules autonomes de prendre en charge ces éléments essentiels. Par exemple, un véhicule doit être capable d'identifier, en temps réel, le moment où un ouvrier de la construction routière brandit un panneau "Stop, Slow ou Yield", et d'agir en fonction de cette information.
L'informatique de périphérie et l'intelligence artificielle sont-elles sûres ?
L'informatique de périphérie est sécurisée lorsqu'elle est développée avec des solutions embarquées sécurisées telles que
Digi ConnectCore modules i.MX 8et déployé sur un dispositif sécurisé, comme
Digi IX20. Vous voudrez travailler avec un fabricant d'appareils qui prend très au sérieux la sécurité du site IoT et qui intègre la sécurité dans ses solutions afin de soutenir un système de gestion de la sécurité.
approche de la sécurité multicouche dans les applications déployées.
Avec l'informatique périphérique, la plupart des données sont traitées localement. Il y a moins de risque que ces données soient compromises que si elles étaient envoyées à un centre de données, stockées pendant une période inconnue, traitées et renvoyées au dispositif. Si le dispositif périphérique et le réseau local auquel il se connecte sont sécurisés et bien protégés par un pare-feu, les données sont sécurisées.
Toutefois, en ce qui concerne les domaines où la sécurité peut être compromise, il y a quelques facteurs à prendre en compte.
- Les appareils périphériques ne reçoivent peut-être pas les mises à jour aussi souvent qu'ils le devraient. Il est important d'acheter des appareils auprès d'un fabricant qui propose des mises à jour régulières, puis de surveiller la sécurité des appareils, de se tenir au courant des menaces de sécurité dans le secteur et de maintenir de manière proactive les appareils périphériques en conformité - une fonction clé de Digi Remote Manager®.
- Les périphériques étant facilement disponibles à l'achat, un pirate peut facilement acheter des équipements afin de rechercher des vulnérabilités. Il est important de suivre l'actualité du secteur et de se tenir au courant de toutes les vulnérabilités qui ont été découvertes dans des appareils spécifiques. Notez que Digi a un centre de sécurité qui est une ressource précieuse pour ceux qui construisent ou déploient des solutions IoT .
Quelle est la place des solutions Digi dans l'informatique de pointe et l'IA ?
En tant que fournisseur de solutions IoT antérieures à l'Internet des objets, Digi aide depuis des décennies ses clients à résoudre leurs problèmes de connectivité de données, du centre de données à la périphérie. Nos solutions de passerelles et de routeurs cellulaires fournissent une connectivité essentielle pour les nœuds de périphérie, notamment les capteurs, les contrôleurs et les RTU, avec un traitement aux vitesses dont vous avez besoin pour identifier et acheminer les données essentielles dans les applications critiques. Pour en savoir plus, consultez notre article de blog, Qu'est-ce que l'Edge Compute ??
Les produits Digi sont également programmables - grâce à l'intégration de Python, aux scripts BASH et même aux applications Linux en C natif - ce qui permet aux développeurs de mettre en place un traitement au sein du nœud et de définir un traitement et une intelligence hautement sophistiqués à la périphérie. Les routeurs et les passerelles Digi prennent également en charge l'agrégation des nœuds de périphérie pour permettre un traitement plus poussé. Les dispositifs de périphérie peuvent ensuite être utilisés pour héberger les applications des clients afin d'effectuer un traitement supplémentaire en périphérie selon les besoins de l'application spécifique. Pour en savoir plus, consultez notre Page web sur l'Edge Computing.
De plus, les développeurs disposent d'un ensemble complet de ressources pour concevoir et réaliser les applications les plus sophistiquées, à haute performance et à faible latence avec les solutions Digi ConnectCore et Digi XBee . Chacun de ces écosystèmes fournit une documentation complète, des bibliothèques de code et une sécurité intégrée, tout en s'intégrant également à la solution de gestion à distance de Digi, Digi Remote Manager. Découvrez les solutions embarquées À propos de Digi pour les applications d'IA, de Machine Learning et de Machine vision d'aujourd'hui et de demain et dans notre article de blog, L'apprentissage automatique et la vision artificielle fonctionnent mieux grâce au traitement des contours en temps réel.
Et enfin, Services de conception Digi Wireless peut être votre ressource pour identifier les exigences clés, l'architecture et les composants de votre solution d'IA périphérique. Ce processus peut aider votre équipe à prendre des décisions critiques tout au long du développement, y compris tout ou partie des éléments suivants :
- Effectuer une analyse de compromis pour optimiser chaque aspect de votre conception.
- Fournir une assistance technique pour renforcer votre équipe d'ingénieurs.
- S'assurer que vous ne manquez aucune exigence critique en matière d'intégration ou d'interopérabilité (par exemple, sécurité, latence, bande passante, vitesse de traitement, batterie, certifications, visualisation des données).
- Fournir des conseils sur la façon de concevoir, de construire et de déployer votre solution pour une efficacité, une fonctionnalité et des économies optimales.
Digi WDS possède une grande expérience dans tous les aspects de la conception et de l'ingénierie des systèmes de calcul de pointe et d'IA et peut soutenir votre initiative, que vous ayez simplement besoin de conseils ou que vous cherchiez à renforcer votre équipe d'ingénieurs pour garantir que votre projet atteigne tous ses objectifs critiques, y compris les certifications et le délai de mise sur le marché.
L'avenir de l'informatique de périphérie
Selon
IoT Nouvelles des entreprises"Pour chaque tranche de 100 miles parcourus par les données, celles-ci perdent environ 0,82 milliseconde de vitesse." Cela peut rapidement représenter beaucoup de latence. L'informatique périphérique basée sur l'IA résout ce problème. La latence est annihilée puisque tout le traitement se fait sur place. Ou, dans les cas où le traitement local ne suffit pas, l'IA peut décider d'envoyer les informations pertinentes à un centre de données tout en conservant les données non pertinentes sur ses disques locaux.
Une revue
par Gartner a constaté qu'en 2018, seulement 10 % de toutes les données étaient traitées à la périphérie. Cependant, Gartner prévoit que d'ici 2025, 75 % de tous les traitements seront effectués en périphérie. Il s'agit d'un changement considérable, rendu possible par du matériel de plus en plus puissant et des systèmes d'IA intelligents capables de traiter des informations, de communiquer à travers les réseaux et de prendre des décisions localement en une fraction de seconde, plus rapidement que jamais auparavant.
Qui plus est, avec la 5G en cours de déploiement aujourd'hui, les possibilités de développer et de déployer des applications à haut débit et à faible latence qui nécessitent un transfert de données en fractions de seconde, nous sommes sur le point de réaliser pleinement l'IA et le edge compute.
Que prévoyez-vous, et comment l'IA de périphérie peut-elle vous aider ? Les experts de Digi peuvent travailler avec vous pour identifier les prochaines étapes, concevoir et construire votre solution, et profiter des avantages de la prochaine génération de l'informatique périphérique, de l'apprentissage automatique et de la 5G, et exploiter la puissance des dernières technologies.
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