Suplimentar față de controlul mașinilor, computerele de margine realizează și alte sarcini cheie. Pe de o parte, acestea servesc ca dispozitive gateway către rețea, cu extindere către Internet. Pe de altă parte, computerele embedded puternice pot prelua sarcini solicitante direct de la mașină, sarcini ce nu pot fi realizate în cloud datorită timpilor de întârziere și restricțiilor de lățime de bandă. Printre aceste sarcini se numără și aplicațiile AI.
În zonele inspecției vizuale, de exemplu, înregistrările de la o cameră sunt analizate și evaluate direct pe dispozitivul de margine printr-o rețea neurală pregătită, conectată fie prin USB sau rețea într-un proces numit ,,Inferență” – mai precis decât ar putea să o facă oamenii.
Alte posibile aplicații pentru computere cu performanțe de margine sunt cele de învățare automată și profundă (machine learning, deep learning), în care rețele neurale pre-configurate cu procese de calcul intensiv, sunt pregătite pentru a îndeplini aplicații dedicate. Implementarea acestor aplicații în partea de margine a rețelei este uzual mai eficientă decât a încărca în cloud terabytes de materiale de învățare.
Un proces complet pentru învățare profundă constă din mai multe faze:
- Colectare eșantioane
- Faza de pregătire (antrenare)
- Transformarea rețelei învățate
- Integrarea rețelei învățate într-un produs
Platforma software SUSiEtec de la S&T Technologies include, de asemenea, componente care simplifică programarea de aplicații AI sub Windows cu Java și .NET. Aceasta poate fi, de asemenea, utilizată pentru a conecta componente IoT și de altă natură în mediul industrial “from Edge to Fog to Cloud”(de la Margine la Rețele locale și micro-centre de date până la Cloud).
Este cerută o rată de succes mai mare de 80%
Din experiența companiei S&T Technologies cu clienții săi, aceștia se așteaptă la un produs complet în majoritatea cazurilor; de exemplu atunci când vine vorba de recunoașterea obiectelor, un ,,produs viabil minim” care să respecte cerințele, trebuie să aibă o rată de succes de cel puțin 80%.
Zonele de aplicații sunt diverse:
- Cântarele din supermarket ar trebui să fie capabile să recunoască automat ce tip de fructe sau legume sunt cântărite; astfel, clienții nu vor trebui să își mai amintească numărul corespunzător produsului și să îl introducă manual. Angajații de la casă nu vor trebui să mai verifice dacă clientul a determinat prețul corect.
- Atunci când vine vorba despre îndepărtarea totală a părului prin laser la dermatolog, dispozitivul poate recunoaște automat pentru ce tip de piele trebuie să se regleze. Nu ar mai fi necesară o examinare complexă și reglaje făcute de doctor.
- Pentru reparații și întreținere, o fotografie a componentei ce trebuie înlocuite sau care este defectă este suficientă pentru ca software-ul sau aplicația să identifice corect componenta și, dacă este necesar, să declanșeze imediat comanda unei piese de rezervă.
Programare simplă a aplicațiilor AI
Server robust de înaltă performanță – Kontron KISS 4U V3 SKX Este în special potrivit pentru aplicații solicitante, de exemplu pentru procesare de imagine de înaltă clasă, aplicații SCADA/MES, inteligență artificială și învățare automată. Sistemul gestionează fără efort procese de calcul intensiv și mari cantități de date mulțumită procesorului Dual Intel® Xeon® SP. Volumul pe durata operației este păstrat la un nivel redus, mai puțin de 35dBA, astfel încât platforma computerului este, de asemenea, calificată pentru utilizare în zone sensibile la zgomot, orientate pe oameni, precum laboratoare sau centre de control. Suplimentar, Kontron KISS 4U V3 SKX este proiectat pentru medii dure și este potrivit pentru operare la temperaturi ridicate și sarcini mecanice mari. Pentru a îndeplini sarcini AI, câteva slot-uri PCIe și surse puternice de tensiune permit integrarea în sistem de multiple plăci GPGPU, de exemplu de la NVIDIA.
S&T Technologies observă adesea că unele companii au încercat și testat deja diferite sisteme de inspecție vizuală. Acestea sunt uneori în uz de mai bine de 10 ani și sunt perfect potrivite în aplicații. Este normal ca noile soluții AI să treacă prin perioade dificile pentru a se afirma în fața soluțiilor consacrate. Adesea, cunoașterea unui limbaj de programare eficient pentru dezvoltarea de noi soluții lipsește. Aici, platforma software AI SUSiEtec oferă o alternativă: aceasta permite dezvoltatorilor să programeze faza de învățare și de inferență în limbaje comune .Net și Java (Windows).
Pe partea hardware, computerele embedded sunt foarte bine echipate pentru sarcini AI, deoarece, în practică, viteza de evaluare joacă de multe ori un rol minor: diferența dintre o zecime de secundă și 2 secunde nu este adesea decisivă pentru aplicație. Așadar, acceleratoarele hardware puternice precum cipul Intel® Movidius™ pentru rețele neurale sunt uzual solicitate pentru scenarii de timp critic, dar nu în orice aplicație.
Pe lângă inspecția vizuala, aplicațiile AI sunt, de asemenea, posibile în recunoașterea și reproducerea de text, recunoaștere audio și recunoaștere a modelului de comportament. Recunoașterea audio de exemplu, poate fi utilizată pentru a identifica vibrații neuzuale, care indică posibile probleme ale unor componente ale mașinilor. De exemplu, trenurile pot fi verificate ,,din mers”. Mai devreme sau mai târziu, paravanele software de protecție (binecunoscutele firewall-uri) din rețelele IT vor ,,învăța” ce comportament este normal într-o rețea și vor da alerte sau chiar vor iniția protecții și măsuri defensive dacă sunt detectate activități neuzuale.
AI croite pentru toate domeniile de aplicații
Cercetarea de bază care are loc în numeroase companii de Internet, precum și în universități, precum Harvard, și în alte institute de cercetare contribuie mult la dezvoltarea de aplicații AI. Pe această bază, companiile comerciale pot acum implementa propriile lor aplicații: aici este momentul în care Kontron și S&T Technologies intră în scenă. Acestea oferă clienților lor posibilitatea să se concentreze pe competențele lor de bază, implementând tehnologii de ultimă oră croite pe necesitățile clienților, precum ar fi căutările automate de imagini pe un motor de căutare pe Internet. Aceleași rețele neurale sunt utilizate atunci când o aplicație AI de la S&T Technologies clasifică produse. Desigur, aplicația este executată și accelerată pe hardware-ul Kontron. În principiu, Kontron și S&T Technologies consideră că piața este pregătită pentru soluții scalabile AI, deoarece toate componentele sunt disponibile ,,de pe raft”. Suplimentar, Grupul S&T asigură suport clienților săi în abordarea acestei noi tehnologii cu ajutorul platformei software IoT SUSiEtec. În cazul recunoașterii vizuale, ca exemplu remarcabil, aceasta include clarificarea cerințelor hardware, selectarea și integrarea de pachete și module open source și încapsularea problemelor complexe, de exemplu prin sisteme andocare. Această complexitate enormă conduce adesea la numeroase mici probleme în timpul interacțiunii, care pot apoi fi rezolvate de Kontron împreună cu Grupul S&T. Clientul este în permanență acompaniat pe întregul drum parcurs, de la consultanță, până la realizarea produsului destinat aplicației.
Începerea cu soluții mici și de succes, conduce la aplicații cuprinzătoare care aduc valoare adăugată reală pentru clienți. O gamă largă de aplicații AI nu numai că este imaginabilă astăzi, dar poate fi de fapt deja implementată.
Autor: Stefan Eberhardt, responsabil pentru dezvoltarea afacerii bazate pe inteligență artificială (AI) la S&T Technologies, o companie a S&T AG.
Kontron | https://www.kontron.com
