- Baterie i akumulatory
- Elementy indukcyjne
- Elementy półprzewodnikowe
- Czujniki
- Elementy dysktretne
- Mikrokontrolery
- Przełączniki
- Układy scalone
- Zarządzanie energią
- Cyfrowe potencjometry
- Czujniki temperatury
- Kontrolery mocy
- Moduły DC-DC
- Oświetlenie i wyświetlacze
- PMIC
- Pozostałe
- Przełączniki mocy
- Regulatory AC/DC Power Integrations
- Regulatory DC/DC
- Regulatory DC/DC Power Integrations
- Regulatory liniowe LDO
- Stabilizatory napięcia
- Sterowniki MOSFET
- Terminatory DDR
- Układy nadzorcze
- Ładowarki baterii
- Zestawy uruchomieniowe
- Komunikacja
- LED
- Przekaźniki
- Rezonatory filtry i źródła częstotliwości
- RFID
- Wyświetlacze
- Zasilacze impulsowe
Ważne informacje
Jak Egde Computing oraz sztuczna inteligencja wpłynie na przyszłość aplikacji IoT?

W aplikacjach Internetu Rzeczy rośnie popularność przetwarzania brzegowego - Edge computing, sztucznej inteligencji - AI oraz uczenia maszynowego - Machine Learning. Technologie te wyewoluowały z fazy badań i prototypów i są obecnie wdrażane w praktycznych zastosowaniach w wielu różnych branżach ma całym świecie. Symbiotyczny charakter obliczeń brzegowych i sztucznej inteligencji jest szczególnie interesujący, ponieważ AI wymaga niezwykle szybkiego przetwarzania danych, które umożliwia przetwarzanie brzegowe, tymczasem sztuczna inteligencja umożliwia wyższą wydajność zasobów obliczeniowych i inteligencję na krawędzi.
W tym artykule przyjrzymy się przetwarzaniu brzegowemu (EC), sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowemu (ML) oraz temu, jak to połączenie przekształca infrastrukturę sieciową, umożliwiając nowe możliwości zastosowań i tworząc nową generację urządzeń i rozwiązań IoT.
Korzyści z Edge AI
Jedną z głównych zalet AI na krawędzi jest jej szybkość. Każde zadanie lub czynność może nastąpić szybciej, jeśli dane nie muszą być przesyłane tam i z powrotem do przetwarzania. Inną zaletą jest możliwość wykrywania problemów poprzez integrację inteligentnych urządzeń i funkcji analityki, aby wdrożyć inteligencję na krawędzi.
Czy przetwarzanie brzegowe i sztuczna inteligencja są bezpieczne?
Przetwarzanie brzegowe jest bezpieczne, gdy jest opracowywane z bezpiecznymi rozwiązaniami wbudowanymi, takimi jak chociażby moduły Digi ConnectCore i.MX8.
W przypadku przetwarzania brzegowego większość danych jest przetwarzana lokalnie. Ryzyko, że dane te zostaną naruszone, jest mniejsze, niż gdyby były wysyłane do centrum danych, przechowywane przez nieznany czas, przetwarzane i wysyłane z powrotem do urządzenia. Jeśli urządzenie brzegowe i sieć lokalna, z którą łączy się urządzenie brzegowe, są zabezpieczone i dobrze chronione przez zaporę, dane są bezpieczne.
Jednak jeśli chodzi o miejsca, w których bezpieczeństwo może zostać naruszone, należy wziąć pod uwagę kilka czynników.
- Urządzenia Edge mogą nie otrzymywać aktualizacji tak często, jak powinny. Ważne jest, aby kupować urządzenia od producenta, który regularnie udostępnia aktualizacje, a następnie monitorować bezpieczeństwo urządzeń, być na bieżąco z wiedzą branżową na temat zagrożeń bezpieczeństwa i proaktywnie utrzymywać zgodność urządzeń brzegowych - kluczową cechę Digi Remote Manager®.
- Ponieważ urządzenia brzegowe są łatwo dostępne w sprzedaży, haker może z łatwością kupić sprzęt w celu wyszukania luk w zabezpieczeniach. Ważne jest, aby śledzić wiadomości branżowe i mieć świadomość wszelkich luk w zabezpieczeniach, które zostały wykryte w określonych urządzeniach. Należy pamiętać, że Digi dysponuje własnym Security Center, które jest cennym źródłem informacji dla osób tworzących lub wdrażających rozwiązania IoT.
Przyszłość Edge Computing
Według IoT Business News: „Każde 100 mil przesyłu danych traci prędkość o około 0,82 milisekundy”. To może szybko przyczynić się do dużego opóźnienia. Przetwarzanie brzegowe z obsługą AI rozwiązuje ten problem. Opóźnienie nie istnieje, ponieważ całe przetwarzanie odbywa się na miejscu w urządzeniu, ewentualnie w przypadkach, gdy lokalne przetwarzanie nie wystarczy, sztuczna inteligencja może zdecydować o wysłaniu odpowiednich informacji do centrum danych, zachowując nieistotne dane lokalnie.
Przegląd przeprowadzony przez firmę Gartner wykazał, że od 2018 r. tylko 10% wszystkich danych było przetwarzanych na brzegu sieci, jednak spodziewa się, że do 2025 r. 75% całego przetwarzania będzie odbywać się na krawędzi. To ogromna zmiana, którą umożliwia coraz bardziej wydajny sprzęt i inteligentne systemy sztucznej inteligencji, które mogą przetwarzać informacje, komunikować się w sieci i podejmować lokalne decyzje w ułamku sekundy, szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
Co więcej, mając do dyspozycji sieć 5G, możliwości tworzenia i wdrażania szybkich aplikacji o niewielkich opóźnieniach, które wymagają przesyłania danych w ułamkach sekundy, jesteśmy u progu pełnego wykorzystania sztucznej inteligencji i obliczeń brzegowych.
Prawa autorskie: Digi International, Tłumaczenie: Gamma Sp. z o.o.
Pozostałe aktualności:

Nowe moduły zasilania BZPACK mSiC® firmy Microchip Technology...
Microchip Technology wprowadza na rynek moduły mocy BZPACK mSiC®, zaprojektowane zgodnie z rygorystycznymi normami...

Nowości produktowe firmy Skyworks Solutions zaprezentowane na targach...
Firma Skyworks Solutions, Inc. zaprezentowała na targach Embedded World 2026 w Norymberdze swoje nowe, wysokowydajne...

Mythic wybiera technologię memBrain firmy SST dla kolejnej generacji...
Firma Mythic wybrała neuromorficzny sprzęt memBrain™, będący własnością intelektualną spółki zależnej Microchip...

Microchip Technology i Hyundai Motor Group współpracują przy...
Firma Microchip Technology ogłosiła nawiązanie współpracy z Hyundai Motor Group (HMG) w celu zbadania możliwości...

Oferta produktów wysokiej niezawodności firmy iNRCORE
Rodzina marek iNRCORE oferuje zaawansowane technologicznie produkty o najwyższej w swojej klasie niezawodności,...

Oszczędzaj piny, upraszczaj złożone projekty - poznaj wirtualne piny...
Mikrokontrolery stanowią serce systemów wbudowanych, a zarządzanie ich wejściami/wyjściami (I/O) jest podstawą...

























