AIoT — это следующий масштабный сдвиг платформ
Когда-то программное обеспечение захватило мир. Теперь аппаратное обеспечение поглощает софт в ответ.
Речь не о потребительских гаджетах. Речь о промышленном оборудовании. Датчики, камеры и периферийные узлы (edge nodes) составляют основу энергетики, производства и логистики.
Если добавить к этому оборудованию ИИ, получится AIoT.
Веб- и мобильные разработчики работают по другим правилам. Они исходят из того, что интернет надежен, а данные чисты. AIoT разрушает эти предположения.
Данные с датчиков часто бывают «грязными». Вы столкнетесь с:
- Нулевыми значениями от офлайн-датчиков
- Экстремальными выбросами из-за сбоев
- Отсутствующими временными метками из-за ошибок синхронизации
- Длительными пропусками в потоках данных
Ваши модели ИИ должны справляться с этим хаосом. Ваши конвейеры (pipelines) должны быть отказоустойчивыми. Ваши периферийные устройства должны принимать решения без облака. Ставки высоки, так как эти системы управляют физическими активами.
Настоящая система AIoT состоит из пяти уровней:
- Периферийный уровень (Edge Layer)
- Микроконтроллеры и встраиваемые системы
- Периферийный ИИ-вывод (Edge AI inference)
- Принятие решений на месте
- Уровень связи (Connectivity Layer)
- Протоколы вроде MQTT, LoRaWAN и Zigbee
- Связующее звено между периферией и облаком
- Надежные обновления прошивки
- Уровень данных (Data Layer)
- Базы данных временных рядов
- Потоковая обработка
- Конвейеры качества данных
- Уровень ИИ/МО (AI/ML Layer)
- Модели предиктивного обслуживания
- Компьютерное зрение для физических пространств
- Обнаружение аномалий в реальном времени
- Прикладной уровень (Application Layer)
- Операционные панели управления (dashboards)
- Системы оповещения
- Интеграция с промышленным ПО
Создавать это с нуля долго и дорого. Сейчас компании создают общую инфраструктуру, чтобы решать эти проблемы быстрее.
Самые сложные проблемы остаются нерешенными:
- Синхронизация локальных и облачных данных во время сбоев связи
- Объединение различных типов датчиков, таких как датчики вибрации и звука
- Снижение количества ложных срабатываний в физической среде
- Компьютерное зрение, работающее в условиях грязи и плохого освещения
- Прогнозирование отказов в сложных подключенных машинах
Рынки веба и мобильных приложений зрелые. Маржа там низкая. AIoT — это новое направление.
Инженеры, которые освоят периферийный ИИ (edge AI) и конвейеры обработки данных с датчиков, возглавят эту новую волну. Спрос со стороны промышленности растет, а предложение экспертов остается низким.
Физический мир вступает в свою программную эру.
Каков ваш опыт работы с edge AI? С какими сложными проблемами вы сталкивались? Делитесь своими мыслями в комментариях.