Nasz Kierownik Działu Projektowania wziął udział w Warsztatach pt. Hands-on Linux Academy 2023 – Sieci neuronowe na platformie SpaceSOM-8Mplus, które odbyły się w Katowicach.
Podczas warsztatów nasz pracownik zapoznał się na przykładach z możliwościami współczesnej platformy emebedded (i.MX8M Plus), przeznaczonej do stosowania w urządzeniach brzegowych wyposażonych w koprocesor dedykowany wspomaganiu obliczeń (NPU – Neural Processing Unit) w aplikacjach AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning).
Komputery brzegowe w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Wykorzystanie urządzeń brzegowych w aplikacjach sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) przynosi wiele korzyści. Oto kilka głównych zalet:
🔹 Niski czas odpowiedzi
Urządzenia brzegowe umożliwiają przetwarzanie danych AI/ML bez konieczności przesyłania ich do chmury. Dzięki temu można szybko otrzymać wyniki i odpowiedzi w czasie rzeczywistym.
🔹 Prywatność i bezpieczeństwo danych
Przenoszenie przetwarzania AI/ML na urządzenia brzegowe minimalizuje konieczność przesyłania wrażliwych danych do zewnętrznej chmury. Dane mogą być przetwarzane lokalnie na urządzeniu brzegowym, co zwiększa prywatność i bezpieczeństwo informacji, szczególnie w przypadku danych wrażliwych.
🔹 Niskie wymagania dotyczące łączności
W przypadku aplikacji, w których dostęp do sieci jest ograniczony lub niestabilny, urządzenia brzegowe mogą działać niezależnie od chmury. Pozwala to na kontynuację działania nawet w przypadku utraty połączenia internetowego lub w miejscach o słabym zasięgu.
🔹 Redukcja kosztów i obciążenia sieci
Przenoszenie części obliczeń AI/ML na urządzenia brzegowe może zmniejszyć obciążenie sieci i koszty związane z przesyłaniem dużych ilości danych do chmury. Można również zaoszczędzić na kosztach transferu danych, zwłaszcza w przypadku aplikacji generujących duże ilości danych.
🔹 Dostosowanie do lokalnych warunków
Urządzenia brzegowe pozwalają na dostosowanie modeli AI/ML do specyficznych warunków lokalnych. Mogą one uwzględniać zmienne czynniki, takie jak warunki środowiskowe, ograniczenia zasobów lub preferencje użytkownika, co prowadzi do lepszej personalizacji i efektywności aplikacji.
🔹 Skalowalność i elastyczność
Wykorzystanie urządzeń brzegowych umożliwia łatwe skalowanie aplikacji AI/ML poprzez rozproszenie obliczeń na wiele urządzeń. Można je również łatwo aktualizować lub rozbudowywać, co pozwala na dostosowanie aplikacji do zmieniających się wymagań i potrzeb.
Wykorzystanie urządzeń brzegowych w aplikacjach AI/ML pozwala na wydajniejsze, bardziej responsywne i bezpieczne przetwarzanie danych, dos.
Sztuczna inteligrancja i uczenie maszynowe w przemyśle
Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) mają szerokie zastosowanie w przemyśle, przynosząc wiele korzyści i poprawiając wydajność operacyjną. Oto kilka sposobów, w jakie można wykorzystać AI i ML w przemyśle:
🔹 Optymalizacja procesów produkcyjnych
AI i ML mogą analizować dane dotyczące produkcji, takie jak dane sensoryczne, dane dotyczące jakości, dane dotyczące maszyn itp., w celu identyfikacji wzorców i odkrycia optymalnych ustawień i parametrów procesów produkcyjnych. To może prowadzić do zwiększenia wydajności, redukcji odpadów, minimalizacji awarii maszyn i optymalnego zarządzania zasobami.
🔹 Utrzymanie predykcyjne i diagnoza
AI i ML mogą analizować dane dotyczące stanu technicznego maszyn i urządzeń, takie jak dane sensoryczne, dane dotyczące zużycia energii czy historie awarii, w celu prognozowania awarii lub utrzymywania ich przed wystąpieniem. Dzięki temu można planować konserwację i naprawy z wyprzedzeniem, minimalizując przestój produkcji i koszty.
🔹 Jakość i kontrola jakości
AI i ML mogą być wykorzystane do analizy obrazów, dźwięków lub innych danych sensorycznych w celu kontroli jakości produktów. Mogą one wykrywać wady, defekty, niespójności lub inne nieprawidłowości w produkcie w czasie rzeczywistym, umożliwiając szybką reakcję i eliminację wadliwych produktów.
🔹 Planowanie produkcji i zarządzanie łańcuchem dostaw
AI i ML mogą analizować dane dotyczące popytu, dostępności zasobów, trendów rynkowych itp., aby wspomagać planowanie produkcji i zarządzanie łańcuchem dostaw. Mogą one prognozować popyt, optymalizować harmonogramy produkcji, minimalizować koszty magazynowania i zoptymalizować procesy logistyczne.
🔹 Automatyzacja i robotyka
AI i ML mogą być wykorzystane do sterowania robotami przemysłowymi, automatyzacji procesów montażu, pakowania, sortowania, transportu i innych zadań w przemyśle. Dzięki temu można zwiększyć efektywność, precyzję i niezawodność operacji, a także odciążyć pracowników od monotonicznych i powtarzalnych zadań.
🔹 Bezpieczeństwo i monitorowanie
AI i ML mogą być stosowane do monitorowania środowiska pracy w celu zapewnienia bezpieczeństwa pracowników i zapobiegania wypadkom. Mogą one analizować dane z czujników, kamery, monitorować zachowanie pracowników i wykrywać potencjalne niebezpieczne sytuacje.
To tylko kilka przykładów wykorzystania AI i ML w przemyśle. W miarę rozwoju technologii i dostępności danych, istnieje wiele innych obszarów, w których sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą znaleźć zastosowanie, przyczyniając się do zwiększenia efektywności, jakości i innowacyjności w przemyśle.
Więcej informacji o wydarzeniu:
➡️ https://techdays.pl/events/bezplatne-warsztaty-hands-on-linux-academy-2023-sieci-neuronowe-na-platformie-spacesom-8mplus/
