În ultimul deceniu s-a înregistrat o explozie a numărului de dispozitive utilizate pentru IoT (Internet of Things), în segmente de piață care variază de la dispozitive medicale, la automatizarea locuințelor și a clădirilor și până la automatizarea industrială. Este vorba despre dispozitive purtabile, senzori, aparate și monitoare medicale – toate acestea fiind conectate și capabile să colecteze și să partajeze cantități masive de date. O nouă prognoză publicată de International Data Corporation (IDC) estimează că vor exista 41,6 miliarde de dispozitive IoT sau “lucruri” conectate, care vor genera 79,4 zettabytes (ZB) de date în 2025.
Un factor cheie al expansiunii IoT este conectivitatea wireless omniprezentă, care permite ca lucrurile să fie conectate între ele și la internet. Această hiperconectivitate are o mulțime de avantaje, cum ar fi controlul automat, comunicarea ușoară între dispozitive și schimbul de date. De asemenea, aceasta permite colectarea și partajarea unor cantități masive de date care pot fi utilizate ca bază pentru luarea unor decizii inteligente.
Componentele AIoT ▶
Pe măsură ce crește numărul de dispozitive conectate, crește și cantitatea de date generate. IDC preconizează că volumul de date generat de aceste dispozitive va înregistra o rată anuală compusă de creștere (CAGR) de 28,7% în perioada de prognoză 2018-2025.
Inteligența artificială (AI) este următorul pas logic pentru a face IoT și mai util. Inteligența poate fi integrată în dispozitivele finale IoT pentru a le permite nu numai să colecteze și să partajeze date, ci și să le analizeze, să învețe din ele, să ia decizii și să acționeze în consecință, fără nicio intervenție umană. O combinație de inteligență artificială și IoT (AIoT) creează aplicații “inteligente” care învață din datele generate și utilizează aceste informații pentru a lua decizii autonome. Noile tehnologii de inteligență artificială permit inteligența edge (la limită) și reduc semnificativ necesitatea și costurile asociate analizei în cloud. Se așteaptă ca AI să fie tehnologia care ajută IoT să își atingă potențialul maxim.
AIoT permite proceselor de calcul să se apropie de date. Tehnologiile AI, care rulează pe dispozitive edge, pot procesa și analiza automat datele generate de senzori și alte dispozitive IoT – cum ar fi temperatura, presiunea, umiditatea, vibrațiile sau sunetul – și pot utiliza aceste informații pentru a lua decizii și a declanșa acțiuni.
De ce AI la nivel local?
În trecut, aplicațiile de inteligență artificială erau rulate în principal în cloud din cauza complexității modelelor de învățare automată. Cu toate acestea, există unele aplicații care nu pot rula în cloud din cauza lipsei unor conexiuni fiabile cu lățime de bandă mare sau atunci când aplicația este de așa natură încât are nevoie ca modelele să fie rulate chiar la nivelul dispozitivului. Acestea ar putea fi aplicații care necesită o funcționare rapidă, în timp real, ceea ce exclude utilizarea cloud-ului din cauza latenței sale. Exemple de astfel de aplicații sunt asistenții virtuali, controlul industrial, recunoașterea facială sau dispozitivele medicale care au nevoie de răspunsuri rapide în timp real și nu pot tolera latența conexiunii în cloud. În plus, pot exista preocupări legate de securitatea și confidențialitatea datelor, ceea ce determină necesitatea de a stoca și de a procesa datele pe dispozitivul local. De asemenea, conectivitatea și serviciile în cloud pot fi destul de scumpe și pot duce la creșterea costului dispozitivelor sau serviciilor asociate cu utilizarea acestora.
Prin urmare, Edge AI oferă avantajele autonomiei, latenței reduse, consumului redus de energie, cerințelor mai mici de lățime de bandă, costurilor mai mici și securității mai ridicate, ceea ce o face mai atractivă pentru noile aplicații și cazuri de utilizare emergente. O mai mare putere de calcul la nivelul dispozitivelor periferice permite capabilități de AI. Inteligența artificială este utilizată în multe aplicații IoT, cum ar fi analiza vibrațiilor, procesarea vocii, clasificarea imaginilor și viziunea computerizată, care necesită o combinație de putere de calcul DSP și inferență cu ajutorul învățării automate.
Inteligența artificială în IoT – Factori de piață și tendințe
AIoT permite utilizatorilor să transforme datele IoT brute în informații utile, din care sistemul poate învăța și conduce procesul decizional. MarketsandMarkets preconizează că dimensiunea pieței globale de AI în IoT va crește de la 5,1 miliarde USD în 2019 la 16,2 miliarde USD până în 2024, cu o rată anuală compusă de creștere (CAGR – Compound Annual Growth Rate) de 26,0% în perioada de prognoză. Potrivit MarketsandMarkets, printre factorii esențiali care vor impulsiona piața se numără procesarea eficientă în timp real a unor cantități uriașe de date generate de dispozitivele IoT pentru a obține informații valoroase, monitorizarea în timp real, îmbunătățirea experienței utilizatorilor și reducerea costurilor de întreținere și a timpilor de nefuncționare.
Principalele tendințe ale pieței:
1. Piața dispozitivelor de margine cu AI va fi segmentul cu cea mai rapidă creștere în cadrul AioT.
2. Există o adoptare tot mai mare a tehnologiilor AI în dispozitivele finale IoT, iar companiile trec de la AI bazată pe cloud la AI locală pentru a reduce latența și costurile și pentru a permite monitorizarea în timp real.
3. O analiză realizată de Deloitte preconizează că vânzările de cipuri edge AI vor depăși 1,5 miliarde de unități, ceea ce reprezintă o creștere anuală a vânzărilor de cel puțin 20%.
4. Gartner preconizează că, până în 2022, peste 80% din proiectele IoT ale întreprinderilor vor include o componentă AI, față de numai 10% în prezent.
5. Multe companii de tehnologie din spațiul IoT investesc masiv în AI pentru a oferi noi produse “inteligente”, pentru a crește eficiența afacerii, dar și pentru a utiliza datele în vederea obținerii de informații de afaceri mai profunde cu scopul de a îmbunătăți experiența clienților.
6. Finanțarea cu capital de risc și achizițiile de start-up-uri IoT axate pe AI sunt în creștere rapidă.
7. Furnizorii de platforme IoT, cum ar fi Amazon, IBM, Microsoft și Oracle, integrează capabilități de inteligență artificială în principalele lor platforme IoT de uz general și industrial.
Avantajele AIoT
Inteligența artificială în IoT oferă o serie întreagă de beneficii pentru utilizatori și organizații, precum o automatizare cu adevărat inteligentă, o experiență mai bogată pentru utilizatori, o înțelegere mai profundă a afacerii și eficiență operațională. Iată câteva dintre aceste beneficii:
Eficiență operațională sporită
AIoT poate procesa și detecta tipare în datele operaționale în timp real care nu sunt vizibile pentru ochiul uman. Aceste date pot fi utilizate pentru a ajusta în timp real condițiile de funcționare, ceea ce duce la rezultate optime pentru afaceri. Astfel, AI poate contribui la optimizarea proceselor de producție și la îmbunătățirea fluxului de lucru, rezultând o eficiență sporită și costuri operaționale reduse.
Managementul riscului îmbunătățit
Inteligența artificială poate ajuta instituțiile să utilizeze datele pentru a identifica riscurile în timp util și să folosească aceste informații în vederea optimizării proceselor lor cu scopul de a crește siguranța și de a reduce pierderile, precum și de a lua decizii de afaceri mai bine documentate. Printre aplicațiile în care AI poate contribui la reducerea riscurilor se numără predicția defecțiunilor mecanice pe liniile aeriene și detectarea pericolelor de siguranță în fabrică.
Produse și servicii noi
Inteligența artificială și abilitatea de a procesa și de a extrage informații din cantități uriașe de date a deschis calea unor noi tehnologii care nu existau până acum, de exemplu, recunoașterea vocală, recunoașterea facială și analiza predictivă. Aceste capabilități nou create pot fi utilizate în numeroase aplicații, cum ar fi utilizarea roboților în serviciile de livrare sau în operațiunile de căutare și salvare în caz de dezastre, sonerii video inteligente, asistenți virtuali pe bază de voce și întreținerea predictivă a vehiculelor sau a sistemelor de automatizare a clădirilor, printre altele.
Reducerea timpilor de nefuncționare neplanificați
În industria prelucrătoare, timpii neplanificați de nefuncționare a utilajelor, care rezultă din defectarea echipamentelor, pot fi extrem de importanți pentru afaceri. Întreținerea predictivă poate ajuta la prezicerea defecțiunilor echipamentelor prin analiza datelor provenite de la utilaje și programarea întreținerii în mod proactiv, reducând frecvența și costul indisponibilităților neplanificate.
Îmbunătățirea experienței clienților
În comerțul cu amănuntul, AIoT ajută la adaptarea experienței de cumpărare și oferă recomandări personalizate pe baza informațiilor despre clienți, a informațiilor demografice și a comportamentului acestora.
Costuri reduse ale produselor
Prin aducerea analizei și a procesului de luare a deciziilor la periferie, AI ajută la reducerea volumului de date care trebuie transferate în cloud și, prin urmare, la reducerea costurilor legate de conectivitatea și serviciile în cloud.
Aplicații
AIoT permite soluții noi și de perspectivă care transformă afacerile, îmbunătățesc experiența utilizatorilor și sporesc securitatea. Mai jos sunt prezentate câteva aplicații care beneficiază de inteligența artificială:
AIoT în agricultură
Agricultura este unul dintre segmentele cheie care pot beneficia de AIoT. Inteligența artificială este utilizată pentru a crea un sistem inteligent care ajustează parametrii pe baza condițiilor meteorologice, a utilizării apei, a temperaturii și a condițiilor culturilor/solului. Datele provenite de la senzori sunt analizate pentru a lua decizii optime privind alegerea culturilor, fertilizarea, irigarea și controlul dăunătorilor. Inteligența artificială îi ajută pe fermieri să-și îmbunătățească randamentele, să facă previziuni sezoniere și prognoze meteorologice pentru planificarea culturilor și să utilizeze resursele în modul cel mai optim. Viziunea computerizată cu AI este utilizată pentru a monitoriza culturile și terenurile agricole mari pentru a identifica zonele cu probleme și a genera alerte atunci când este necesar.
Roboți
Atât în domeniul producției, cât și în cel al produselor de consum, roboții, sunt exemple de aplicații care se pretează foarte bine la AI. Aspiratoarele robotizate au senzori care colectează date despre mediul înconjurător și folosesc inteligența artificială pentru a lua decizii cu privire la modul în care să traverseze un spațiu. Similar, roboții utilizați în producție, în livrarea de pachete/alimente sau în operațiunile de căutare și salvare în zonele calamitate, folosesc AI pentru a recunoaște medii complexe (și uneori ostile) și pentru a-și adapta răspunsurile în consecință. Roboții, cu capacitatea de a recunoaște fețele și emoțiile umane, au fost utilizați în comerțul cu amănuntul, de exemplu, pentru a ghida oamenii prin supermarket și pentru a îmbunătăți experiența de cumpărare.
Automatizare industrială
Viziunea computerizată cu AI poate fi utilizată pentru a îmbunătăți controlul calității pe linia de asamblare și pentru a detecta anomaliile. De asemenea, AI poate ajuta la întreținerea predictivă a utilajelor pentru a evita timpii morți, pentru a crește durata de viață a utilajelor și pentru a reduce costurile de producție. Roboții pot fi folosiți în fabricile de producție sau în depozite pentru a deplasa colete, pentru a asista linia de asamblare, pentru a inspecta calitatea produselor și pentru a efectua sarcini repetitive, de înaltă precizie.
Vehicule autonome
Vehiculele autonome sau care se conduc singure combină IoT și inteligența artificială pentru a naviga în trafic, a reacționa la schimbările de trafic, de vreme sau de condiții rutiere și pentru a prezice comportamentul pietonilor. De asemenea, AI poate fi utilizată pentru a evalua starea vehiculului pe baza datelor de utilizare colectate și pentru a oferi recomandări predictive pentru întreținere.
Automatizarea clădirilor și a locuințelor
AIoT ajută companiile să își diminueze costurile energetice și să eficientizeze consumul de energie al clădirilor prin ajustarea iluminatului și a controlului climatizării pe baza datelor privind utilizarea clădirii și a preferințelor utilizatorilor. Întreținerea predictivă (utilizând date de diagnosticare privind starea sistemelor clădirii) permite efectuarea de reparații și lucrări de întreținere atunci când acestea sunt necesare, mai degrabă decât după un program prestabilit, contribuind astfel la reducerea costurilor pentru companii. De asemenea, acestea pot furniza alerte privind eventualele defecțiuni ale sistemelor înainte ca acestea să se producă și ajută la reglarea sistemelor pentru o performanță optimă. AI poate fi utilizată, de asemenea, pentru controlul automat al accesului cu ajutorul senzorilor de cameră.
Orașe inteligente
AIoT poate deschide noi modalități de a crea orașe mai eficiente, de a întreține infrastructura urbană și de a îmbunătăți serviciile publice pentru comunități. Datele pot fi colectate și analizate de la o varietate de senzori și dispozitive IoT, iar informațiile utile pot fi extrase pentru a face ajustări în timp real. Printre aplicațiile practice ale AI se numără gestionarea deșeurilor, serviciile publice, cum ar fi administrarea parcărilor, gestionarea traficului și iluminatul inteligent. De exemplu, dronele pot fi utilizate pentru a monitoriza traficul în timp real, iar datele pot fi folosite la reglarea semafoarelor sau la alocarea benzilor de circulație pentru a gestiona și reduce blocajele din trafic, totul fără intervenție umană. Similar, senzorii atașați la tomberoanele de gunoi pot alerta operatorii să ridice gunoiul doar atunci când tomberoanele sunt pline, contribuind astfel la reducerea costurilor.
Transport și logistică
Inteligența artificială își găsește aplicații în managementul flotei prin utilizarea întreținerii predictive, cu monitorizarea în timp real a parcului auto și întreținerea proactivă a vehiculelor pe baza datelor colectate de la senzorii și dispozitivele de urmărire GPS. De asemenea, AI ajută operatorii de flote cu navigația în timp real pentru a reduce costurile de combustibil, urmărind întreținerea vehiculelor și identificând comportamentele nesigure la volan.
Managementul comerțului cu amănuntul
AI poate sprijini comerțul cu amănuntul în două moduri. AI și analiza predictivă pot fi utilizate pentru a colecta și analiza cantități mari de date. Cu ajutorul acestor informații, comercianții cu amănuntul pot face previziuni și pot lua decizii de afaceri precise, bazate pe date. AIoT poate utiliza informațiile despre clienți, datele demografice și analiza comportamentală pentru a oferi recomandări personalizate cumpărătorilor și pentru a îmbunătăți operațiunile magazinelor, strategia de plasare a produselor, serviciile pentru clienți și experiența generală a utilizatorilor. Roboții din retail pot ajuta la direcționarea traficului și la îmbunătățirea experienței clienților.
Sănătate
AIoT în domeniul asistenței medicale poate fi utilizată pentru diverse aplicații, cum ar fi detectarea și diagnosticarea bolilor prin analiza datelor imagistice, monitorizarea de la distanță a informațiilor despre pacienți prin intermediul senzorilor și emiterea de alerte atunci când sunt observate anomalii, predicția riscului de îmbolnăvire a unui pacient prin analiza EHR (dosarele electronice de sănătate) și predicția interacțiunilor medicamentoase. În plus, sistemele chirurgicale robotice pot efectua sau asista la operații foarte complexe și de mare precizie și fac posibilă chirurgia minim invazivă.
Renesas și AI
Renesas dispune de o familie cuprinzătoare de microcontrolere bazate pe Arm capabile să ruleze aplicații de inteligență artificială. Renesas colaborează îndeaproape cu partenerii din ecosistem pentru a furniza soluții de inteligență artificială ‘end-to-end’ în domeniul analizei predictive, al aplicațiilor de viziune și de voce, printre altele. Aplicațiile care utilizează aceste capabilități acoperă segmente de piață precum automatizarea industrială, casele inteligente, automatizarea clădirilor, asistența medicală și agricultura.
Soluția “e-AI” (embedded AI) de la Renesas se bazează pe modele NN dovedite: Caffe dezvoltat de UC Berkeley și TensorFlow de la Google. Aceasta utilizează rețeaua neuronală profundă (DNN – Deep Neural Network), o rețea cu straturi multiple foarte potrivită pentru aplicații care implică clasificarea imaginilor, recunoașterea vocii sau procesarea limbajului natural. Instrumentele e-AI încorporate în mediul de dezvoltare integrat Renesas e2 Studio convertesc modelele NN într-o formă (bazată pe C/C++) care poate fi utilizată de microcontroler și ajută la implementarea modelului NN preinstruit pe microcontrolerul țintă.
Inteligența artificială este viitorul IoT
AIoT permite noi aplicații și cazuri de utilizare și va ajuta IoT să își atingă potențialul maxim. Aplicațiile AIoT pot fi găsite în piețe atât de diverse precum orașe inteligente, automatizări industriale, medicină, agricultură și case inteligente. Noile aplicații care implementează inteligența artificială în punctele terminale IoT vor continua să înregistreze o creștere constantă. În același timp, din ce în ce mai mulți producători investesc mai mult în AIoT.
Despre autor
Kavita Char este Senior Staff Product Marketing Manager la Renesas Electronics America. Are peste 20 de ani de experiență în inginerie software/aplicații și în roluri de management de produs. Datorită unei experiențe vaste în domeniul aplicațiilor IoT, al microcontrolerelor și al conectivității wireless, ea este acum responsabilă la Renesas cu definirea și organizarea de la concept și până la lansarea pe piață a următoarei generații de microcontrolere și soluții de înaltă performanță bazate pe Arm.
Renesas Electronics Europe | https://www.renesas.com
