Интернет вещей (IoT) столкнулся с каменной стеной: задержкой. Каждое новое устройство Интернета вещей добавляет бесконечный поток данных, которые невозможно обработать, пока они не достигнут облака. Чем дальше устройство находится от ваших серверов или чем проще перемещаться по данным, тем больше времени потребуется, чтобы найти соответствующие данные и действовать на их основе. Сегодня в мире насчитывается около 50 миллиардов устройств Интернета вещей, и традиционный облачный Интернет вещей достиг критической точки. Расчет данных занимает слишком много времени, что в первую очередь ставит под угрозу преимущества сбора данных. Вот почему инженеры обращаются к периферийным вычислениям: позволяя устройствам обрабатывать данные и реагировать на них локально, устраняя проблему задержек. Подумайте, обнаруживает ли дорожная камера разбившуюся машину или заводской датчик обнаруживает утечку химикатов. Ваше устройство обычно не обладает достаточной вычислительной мощностью, чтобы указать, что что-то необычно. Он просто отправляет постоянный поток данных в облако, где системные инженеры должны найти иголку в стоге сена рутинных данных, поступающих со всех других устройств. Вы можете сократить катастрофическое время, необходимое для обеспечения безопасности, научив свои периферийные устройства интерпретировать локальные данные. Интегрированные с технологией искусственного интеллекта, они могут давать ответы за доли секунды без вмешательства человека. Вооруженные алгоритмами AI (искусственный интеллект) и ML (машинное обучение), периферийные устройства имеют гораздо больший потенциал для бизнеса, особенно в сфере безопасности и транспорта. Камеры видеонаблюдения могут хранить локальные данные для распознавания лиц, что позволяет немедленно идентифицировать их, даже если они теряют соединение со своими серверами. Специализированные отрасли, такие как казино, могут использовать глубокое обучение для расследования подозрительного поведения, а затем отправлять обновления на свои камеры, чтобы они могли немедленно и без задержек уведомить службу безопасности. AIoT, сочетающий в себе искусственный интеллект и Интернет вещей, уже стал неотъемлемой частью производства в нескольких отраслях, таких как беспилотные транспортные средства и аэрокосмическая промышленность. Автономные дроны-доставщики или умные автомобили не могут опаздывать, потому что им приходится принимать решения за доли секунды в ответ на стимулы или иметь дело с постоянными авариями. Конечно, у самолетов есть пилоты, но датчики AIoT, встроенные в детали самолета, могут быстрее сообщать о сбоях оборудования, сокращая время обслуживания и задержки рейсов. Возможно, вы заметили закономерность в этих примерах. AIoT хорошо работает с технологиями, необходимыми для безопасности человека, а это означает, что (A) он должен быть полностью изолирован от кибератак и (B) он также должен быть физически защищен от повреждений или несанкционированного доступа.