AIoT అనేది తదుపరి పెద్ద ప్లాట్ఫారమ్ మార్పు
ఒకప్పుడు సాఫ్ట్వేర్ ప్రపంచాన్ని ఏలింది. ఇప్పుడు, హార్డ్వేర్ తిరిగి సాఫ్ట్వేర్ను ఆక్రమిస్తోంది.
ఇది వినియోగదారుల గ్యాడ్జెట్ల గురించి కాదు. ఇది పారిశ్రామిక హార్డ్వేర్ గురించి. సెన్సార్లు, కెమెరాలు మరియు ఎడ్జ్ నోడ్స్ (edge nodes) శక్తి, తయారీ మరియు లాజిస్టిక్స్ రంగాలకు వెన్నెముకగా నిలుస్తాయి.
ఈ హార్డ్వేర్కు AIని జోడిస్తే, మీకు AIoT లభిస్తుంది.
వెబ్ మరియు మొబైల్ డెవలపర్లు వేర్వేరు నియమాలను ఎదుర్కొంటారు. వారు నమ్మదగిన ఇంటర్నెట్ మరియు శుభ్రమైన డేటా (clean data) ఉంటుందని భావిస్తారు. AIoT ఈ అంచనాలను తలకిందులు చేస్తుంది.
సెన్సార్ డేటా తరచుగా గందరగోళంగా ఉంటుంది. మీరు వీటిని చూస్తారు:
- ఆఫ్లైన్ సెన్సార్ల నుండి వచ్చే నల్ (Null) విలువలు
- గ్లిచ్ల వల్ల వచ్చే విపరీతమైన అవుట్లయర్స్ (outliers)
- సింక్ వైఫల్యాల వల్ల మిస్ అయిన టైమ్స్టాంప్లు
- డేటా స్ట్రీమ్స్లో ఉండే సుదీర్ఘ అంతరాలు
మీ AI మోడల్స్ ఈ గందరగోళాన్ని తట్టుకోగలగాలి. మీ పైప్లైన్లు దృఢంగా ఉండాలి. మీ ఎడ్జ్ పరికరాలు క్లౌడ్ లేకుండానే నిర్ణయాలు తీసుకోగలగాలి. ఈ వ్యవస్థలు భౌతిక ఆస్తులను (physical assets) నియంత్రిస్తాయి కాబట్టి, ఇందులో రిస్క్ చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది.
ఒక నిజమైన AIoT వ్యవస్థ ఐదు పొరలను (layers) కలిగి ఉంటుంది:
- ఎడ్జ్ లేయర్ (Edge Layer)
- మైక్రోకంట్రోలర్లు మరియు ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్
- ఎడ్జ్ AI ఇన్ఫరెన్స్ (Edge AI inference)
- స్థానిక నిర్ణయాలు తీసుకోవడం
- కనెక్టివిటీ లేయర్ (Connectivity Layer)
- MQTT, LoRaWAN మరియు Zigbee వంటి ప్రోటోకాల్స్
- ఎడ్జ్-టు-క్లౌడ్ బ్రిడ్జింగ్
- నమ్మదగిన ఫర్మ్వేర్ అప్డేట్లు
- డేటా లేయర్ (Data Layer)
- టైమ్-సిరీస్ డేటాబేస్లు
- స్ట్రీమ్ ప్రాసెసింగ్
- డేటా క్వాలిటీ పైప్లైన్లు
- AI/ML లేయర్ (AI/ML Layer)
- ప్రిడిక్టివ్ మెయింటెనెన్స్ మోడల్స్
- భౌతిక ప్రదేశాల కోసం కంప్యూటర్ విజన్
- రియల్-టైమ్ అనోమలీ డిటెక్షన్
- అప్లికేషన్ లేయర్ (Application Layer)
- ఆపరేషనల్ డ్యాష్బోర్డ్లు
- అలర్టింగ్ సిస్టమ్స్
- పారిశ్రామిక సాఫ్ట్వేర్తో అనుసంధానం
దీనిని మొదటి నుండి నిర్మించడం నెమ్మదిగా మరియు ఖరీదైనది. ఈ సమస్యలను వేగంగా పరిష్కరించడానికి కంపెనీలు ఇప్పుడు ఉమ్మడి మౌలిక సదుపాయాలను (shared infrastructure) నిర్మిస్తున్నాయి.
కష్టమైన సమస్యలు ఇంకా పరిష్కారం కాలేదు:
- అవుటేజీల సమయంలో లోకల్ మరియు క్లౌడ్ డేటాను సింక్లో ఉంచడం
- వైబ్రేషన్ మరియు సౌండ్ వంటి వివిధ రకాల సెన్సార్లను కలపడం
- భౌతిక వాతావరణంలో తప్పుడు అలారమ్లను తగ్గించడం
- దుమ్ము మరియు తక్కువ వెలుతురులో పనిచేసే కంప్యూటర్ విజన్
- సంక్లిష్టమైన, అనుసంధానిత యంత్రాలలో వైఫల్యాలను అంచనా వేయడం
వెబ్ మరియు మొబైల్ మార్కెట్లు పరిణతి చెందినవి. వాటిలో లాభాల మార్జిన్లు తక్కువ. AIoT ఇంకా ప్రారంభ దశలోనే ఉంది.
ఎడ్జ్ AI మరియు సెన్సార్ పైప్లైన్లలో నైపుణ్యం సాధించే ఇంజనీర్లు ఈ తదుపరి తరానికి నాయకత్వం వహిస్తారు. పరిశ్రమ నుండి డిమాండ్ పెరుగుతోంది. నిపుణుల సరఫరా తక్కువగా ఉంది.
భౌతిక ప్రపంచం దాని సాఫ్ట్వేర్ యుగంలోకి ప్రవేశిస్తోంది.
ఎడ్జ్ AIతో మీ అనుభవం ఏమిటి? మీరు ఎదుర్కొన్న కష్టమైన సమస్యలు ఏమిటి? మీ అభిప్రాయాలను కామెంట్లలో పంచుకోండి.