Algorytmy sztucznej inteligencji (#AI), zaprojektowane na potrzeby szybkiego i dokładnego analizowania ogromnych ilości danych, idealnie nadają się do bogatych w dane środowisk edge computing, uważają eksperci firmy Scale Computing.

Edge computing polega na przybliżeniu mocy obliczeniowej do źródła danych, niezależnie od tego, czy są one generowane przez sprzęt przemysłowy, urządzenia IoT czy czujniki rozproszone po hali produkcyjnej. Obietnica związana z koncepcją „Intelligent Edge” wiąże się z jej zdolnością do zapewniania szybszego, bardziej niezawodnego i wydajnego przetwarzania danych, co prowadzi do szybszego podejmowania decyzji i zmniejszenia zależności od scentralizowanych systemów chmurowych, które mogą dotykać problemy sieciowe związane z opóźnieniami i przepustowością.

Jednak wdrażanie rozwiązań Intelligent Edge to także wyzwania. Istotną barierę stanowi złożoność technologiczna związana z wdrażaniem infrastruktur edge computing i zarządzaniem nimi, wskazuje Scale Computing. Sama ilość i różnorodność danych generowanych na brzegu sieci może przerosnąć istniejące możliwości przetwarzania. Pozostaje również kwestia interoperacyjności, ponieważ różne urządzenia i systemy muszą bezproblemowo komunikować się, aby zapewnić optymalną funkcjonalność.

AI odgrywa już kluczową rolę w pokonywaniu tych wyzwań i uwalnianiu potencjału Intelligent Edge. Gartner szacuje, że w 2022 r. około 5% wdrożeń edge computing mogło wykorzystywać w jakimś stopniu technologię uczenia maszynowego ML (Machine Learning), natomiast do 2026 r. co najmniej 50% wdrożeń edge computing będzie korzystać z ML. Algorytmy AI, zaprojektowane do szybkiego i dokładnego analizowania ogromnych ilości danych, idealnie nadają się do bogatych w dane środowisk przetwarzania brzegowego.

Dzięki integracji z AI urządzenia edge mogą autonomicznie przetwarzać gromadzone dane i działać na ich podstawie, bez konieczności ciągłej komunikacji z serwerem centralnym. Integracja ta zwiększa szybkość i efektywność podejmowania decyzji, co ma kluczowe znaczenie w zastosowaniach, takich jak zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym lub kalibracja sprzętu przemysłowego na hali produkcyjnej.

Jak podkreślają eksperci Scale Computing, sztuczna inteligencja odegra zasadniczą rolę w zwiększaniu bezpieczeństwa i niezawodności systemów edge computing, umożliwiając im wykrywanie anomalii i reagowanie na nie w czasie rzeczywistym.

(grafika tytułowa – źr. Pixabay)

Napisane przez Stefan Kaczmarek