AIoT એ આગામી મોટું એન્જિનિયરિંગ ક્ષેત્ર છે

વેબ અને મોબાઈલ ડેવલપમેન્ટ પરિપક્વ છે. ક્લાઉડ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર હવે એક સામાન્ય વસ્તુ (commodity) બની ગઈ છે. જો તમે ઊંચી આર્થિક માંગ ધરાવતી મુશ્કેલ સમસ્યાઓ શોધવા માંગતા હોવ, તો ભૌતિક વિશ્વ તરફ જુઓ.

AIoT આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સને IoT ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર સાથે જોડે છે. આ ક્ષેત્ર હજી માત્ર વિસ્તરવાનું શરૂ થયું છે. જો તમે વેબ અથવા બેકએન્ડમાંથી AIoT તરફ જશો, તો તમારી ધારણાઓ ખોટી સાબિત થશે.

કનેક્ટિવિટી ક્યારેય સુનિશ્ચિત હોતી નથી. વેબ ડેવલપમેન્ટમાં, તમે માની લો છો કે API કોલ કામ કરશે. ફેક્ટરીમાં, કોઈ ઉપકરણ એક કલાક માટે ઓફલાઇન હોઈ શકે છે. તમારે લોકલ બફર્સ, ખૂટતા ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ અને સેન્સરની ભૂલોને સંભાળવી પડશે. આ અરાજકતા છતાં તમારા મોડલ્સ નિર્ણયો લેવા માટે સક્ષમ હોવા જોઈએ.

ડેટાની ગુણવત્તા એ એક એન્જિનિયરિંગ પડકાર છે. ઔદ્યોગિક સેન્સર ડેટા અશુદ્ધ (dirty) હોય છે. સમય જતાં સેન્સર્સમાં ફેરફાર (drift) આવે છે. ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક ઇન્ટરફરન્સના કારણે ડેટામાં અચાનક વધારો (spikes) થઈ શકે છે. ફર્મવેર બગ્સ એરર કોડ્સને ખોટી રીડિંગ્સમાં બદલી શકે છે. કોઈપણ AI ડેટાને સ્પર્શ કરે તે પહેલાં તમારે તમારા પાઇપલાઇનમાં સુરક્ષા વ્યવસ્થા બનાવવી પડશે.

અહીં જોખમ ઘણું વધારે છે. વેબસાઇટ પરની ખોટી ભલામણ માત્ર એક ક્લિક ગુમાવે છે. ફેક્ટરીમાં ખોટી ચેતવણી (alert) કામદારોને ઈજા પહોંચાડી શકે છે અથવા મશીનરીના મોટા પાયે બંધ થવાનું કારણ બની શકે છે. આ બાબત વિશ્વસનીયતા (reliability) અને નિષ્ફળતાના મોડ્સ (failure modes) માટે તમે કેવી રીતે નિર્માણ કરો છો તે બદલી નાખે છે.

એક સંપૂર્ણ AIoT સિસ્ટમ માટે પાંચ સ્તરોમાં નિપુણતાની જરૂર છે:

  • Edge: મર્યાદિત પાવર અને મેમરી ધરાવતા માઇક્રોકન્ટ્રોલર્સ પર મોડલ્સ ચલાવવા.
  • Connectivity: સિગ્નલ ગેપ્સને સંભાળતા MQTT, LoRaWAN, અથવા Zigbee જેવા પ્રોટોકોલ્સનું સંચાલન કરવું.
  • Data: સેન્સર રીડિંગ્સના વિશાળ પ્રવાહને સંચાલિત કરવા માટે ટાઇમ-સીરીઝ ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરવો.
  • AI/ML: વિખરાયેલા (sparse) ડેટા પર મોડલ્સને તાલીમ આપવી અને અસ્તવ્યસ્ત વિઝ્યુઅલ વાતાવરણને સંભાળવું.
  • Application: આધુનિક ડેશબોર્ડ્સને દાયકાઓ જૂની ઔદ્યોગિક સિસ્ટમ્સ સાથે જોડવા.

અહીંની સમસ્યાઓ ઊંડાણપૂર્વકની કુશળતાનું સન્માન કરે છે. તમારે લાંબા સમયના અવરોધ પછી ડેટાને સુસંગત બનાવવો અને ગરમી તથા વાઇબ્રેશન જેવા વિવિધ પ્રકારના સેન્સર્સને જોડવા જેવા પડકારોનો સામનો કરવો પડશે.

એન્જિનિયરિંગ બજારો દુર્લભતાને વળતર આપે છે. જે ડેવલપર્સ Edge AI અને હાર્ડવેર-સોફ્ટવેર ઇન્ટિગ્રેશન પર નિપુણતા મેળવશે, તેમને ખૂબ જ ઓછી સ્પર્ધા અને ખૂબ જ ઊંચી માંગનો સામનો કરવો પડશે.

ભૌતિક વિશ્વ એક ઇન્ટેલિજન્સ લેયર મેળવી રહ્યું છે. વહેલા તૈયાર થઈ જાઓ.

IoT અથવા edge AI સાથે તમારો અનુભવ કેવો છે? તમારી સૌથી મુશ્કેલ આર્કિટેક્ચરલ સમસ્યા કઈ હતી?

સ્ત્રોત: https://dev.to/assettechinsights/aiot-is-the-engineering-frontier-most-developers-havent-seriously-considered-heres-why-thats-49ed

વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi