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边缘人工智能

    当我们被科幻世界所吸引时,人工智能和机器学习(AI/ML)的概念就会让人联想到Neo,Trinity和Morpheus在Matrix电影中与机器作战的景象。
人工智能
 
    但是,在现实生活中,AI/ML可以帮助开发人员创建更好,成本更低的IoT终端节点,这将有益于其产品所在的生态系统。AI/ML的好处远不只是在终端节点更好地进行决策的好处。进行一些优化可以为包括消费者,开发人员和运营商在内的所有相关人员带来宝贵的利益。
 
    人工智能和机器学习
 
    AI/ML不是一个新概念,但是传统上,它是通过耗能巨大,价格昂贵的平台(许多用户一次共享)来使用它的。由于集中式数据中心开始建立和使用对数据的存储和计算功能越来越依赖,因此集中化的数据中心使他们可以承受有限的CapEx和OpEx成本上涨。这是因为数据中心现象允许技术部门共享服务器,公用事业,冷却,房地产和安全性。此外,它还提供了根据需要扩展和缩减资源的能力,例如所需的计算和存储量。由于成本的共同性质,可以更快地提供诸如AI/ML之类的新技术。
 
    全球分布的数据中心的互连还为技术部门提供了使用区域设施的能力。一家位于美国的物联网公司可以为欧洲的消费者提供服务,而不会引起跨大西洋的延误。数据在各大洲之间传输和路由,或者受到区域隐私和数据保护法律的影响。如果您认为在照明前延迟两秒的照明开关不会符合消费者的期望,因此很难在商业上取得成功,那么这些要求就很重要。
 
    数据中心和云使新的国内和国际商机成为可能。开发人员建立了新的机制来节省消费者和企业实体的钱。
 
    操作员不再需要将维修车投入业务,因为旅馆的制冰机可能需要引起注意。操作员只需要派一辆维修卡车,因为他们知道需要维修,因此为公司节省了数万美元的运营费用。
 
    非关键数据的不必要移动
 
    在故障发生之前使用AI/ML在设备中查看这些微小的签名可能很复杂,因为相关的签名可能很小,因此很细微。这些变化可能是泵电动机的振动,或者是热交换器或冷凝器中的轻微温度变化:有些人可能无法识别甚至看不到。联网制冰机的例子似乎并没有推动许多开发商将其视为关注点,但考虑到那些同样的关注点或应用于仓库或酒店照明的商业模式。仓库中可能存在成千上万个灯泡,每个灯泡都位于需要移动的更换架子或机器的上方,以替换灯泡,这又意味着在最关键的时刻停止生产线。
 
    预测性维护和云分析正在成为大型企业,而AI/ML提供了一种简便的方法来对其生成的数据进行自动评估。但是,这些新的业务模型确实导致创建大量数据。反过来,这又带来了新的有趣的技术挑战,开发人员和运营商现在需要应对这些挑战。
 
    这些问题似乎是表面上的扩展问题-添加更多的服务器,添加更多的存储以及其他基于数据中心的消耗品,但是解决这些问题并不能解决在数据管道另一端形成的越来越多的问题。
 
    在大多数应用中,数据是由某种形式的传感器生成的,这需要功率和带宽。带宽的消耗还取决于设施的互联网上行链路和RF频谱。发送大量可能表示“无变化”的数据非常昂贵;无线电会消耗大量功率,在繁忙的RF频谱中,它们会通过传输重试而消耗更多能量。更多的传感器导致更繁忙的RF环境,并且需要更多的电池维护。除了围绕电池寿命和本地带宽的问题外,某些应用程序可能更容易受到安全隐患的影响。大量数据会形成一些模式,那些具有恶意意图的数据如果被拦截,便可以利用。
 
    有越来越多的趋势阻止这些问题,以便将很多决策返回给终端节点,从而将放射性降低到仅确定为更重要的数据。这样可以减少功耗,带宽和数字签名。将决策返回给终端节点的警告可能意味着终端节点的处理,存储和功耗再次增加。物联网似乎陷入了限制其可访问性和市场增长的恶性循环。
 
    人工智能方面的创新使得能够使用较小的微控制器,例如ARMCortex-M,并为闪存和RAM调用较小的内存资源。当实现可解决任何实际情况的复杂算法时,用于在系统中实现AI的代码大小也可以比传统编码小得多。这也使固件更新更小,开发速度更快,并且更易于在大型传感器机群中分发。
 
    许多开发人员在端节点传感器产品中利用AI来增强设计,并为消费者和运营商提供更好的体验。可以使用开发套件快速原型化AI技术的示例。
 
    套件可用于演示泵监控系统。缩小无线传感器,延长使用寿命和采用更好的安全性的能力,而又不会破坏本地RF频谱,这意味着可以部署更多有用的传感器,以提高现场的生产率和舒适性。日常产品,例如墙壁开关,环境传感器,甚至路边垃圾传感器,都可以以诱人的成本和性能点被包括在自动化和监控生态系统中。

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