Siemens ਨੇ 10,000 ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ edge-AI ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੇ ਡਾਊਨ
edge AI ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਕੋਈ ਅਸਥਾਈ ਹਾਈਪ ਚੱਕਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਗਤ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਬਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਜਵਾਬ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਇਨਫਰੈਂਸ ਹਮੇਸ਼ਾ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। Siemens ਅਤੇ John Deere ਇਸ ਦੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗੋਚਰ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਮੂਲ ਬਦਲਾਅ ਹਰ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਏਗਾ ਜੋ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਨੁਕਤਾ: ਜਦੋਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਉੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਚਾਹੇ ਉਹ ਫੈਕਟਰੀ ਫਲੋਰ ਹੋਵੇ, ਖੇਤ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਜੇਬ—ਤਾਂ ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲੇ, ਘੱਟ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਕਾਬੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਮਾਪੀ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿ ਕਲਾਉਡ ਕਿੰਨਾ ਵੱਡਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਮਾਪੀ ਜਾਵੇਗੀ ਕਿ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।