26 мая 2021 г.
В своем новом аналитическом отчете «The Edge Outlook», компания Intel определяет периферийные вычисления (Edge Computing) как ключевой фактор, который стоит использовать компаниям для достижения успеха в управлении данными и понимания их потенциала в настоящем и будущем.
Отчет Intel дает представление о роли периферийных вычислений для ключевых отраслей экономики сегодня и в будущем. Периферия, строго говоря — это то место, где компании могут реализовать свои амбициозные планы. Предприниматели понимают, что вычисления «на краю сети» являются залогом будущих инноваций — 76% респондентов из них отметили, что определиться с «идеальным местом» для обработки данных оказалось для них сложной задачей.
В документе Intel предоставляет ИТ-руководителям рекомендации по использованию периферийных вычислений для повышения операционной эффективности, создания новых продуктов и источников дохода, опираясь на реальные истории успеха.
Вместе с практическими советами пионера цифровых технологий и известной ученой в области искусственного интеллекта Инмы Мартинез (Inma Martinez), доклад раскрывает причины, по которым компании больше не могут позволить себе игнорировать периферийные вычисления. «Данные всегда были краеугольным камнем цивилизации, даже в Бронзовом Веке. Периферийные вычисления делают возможным мир, в котором каждый объект внезапно обретает информационный потенциал — данные, которые могут быть извлечены и использованы в режиме реального времени».
Принимая во внимание возможности периферийных вычислений для трансформации всех аспектов жизни и бизнеса, предпринимателям следует стремиться расширить сотрудничество и применять экосистемы для реализации всего потенциала граничных вычислений. Граничные вычисления уже сегодня выводят цифровые услуги на качественно новый уровень, тесно взаимодействуя с такими ключевыми технологиями, как искусственный интеллект и 5G. Среди клиентов Intel насчитывается более 24 тысяч интегрированных Edge-технологий, которые приносят бизнесу реальную пользу, помогают компаниям развиваться и внедрять инновации, делая их частью новой эры распределенного управления.
Основные выводы
Анализ данных на периферии предоставляет возможность масштабной коррекции товарных запасов и максимально гибкой настройки логистики и производства продукции. Edge-технологии помогают ритейлерам анализировать поведение потребителей в реальном времени и предоставлять им персонализированные услуги. К примеру, коэффициент конверсии витрины одного из клиентов Intel — магазина Wonderstore, увеличился почти на 17% в результате внедрения Edge-технологий. Это было достигнуто за счет использования периферийных вычислений в связке с визуальными датчиками и анализом данных в реальном времени, что позволило персонализировать работу магазина с учетом модных предпочтений пользователей, их настроения и времени, проведенного в магазине.
Промышленность
Роботизированные системы автоматизации процессов (Robotic Process Automation, RPA) с искусственным интеллектом используются для выполнения регулярных потенциально опасных операций, которые они производят гораздо быстрее и точнее человека. Для контроля параметров продукции и выявления ее дефектов используется машинное зрение, которое помогает выпускать продукцию максимально высокого качества. Внедрение Edge-технологий позволило компании Audi увеличить скорость контроля качества сварных соединений в 100 раз с задержкой всего 18 мс. В итоге трудозатраты на одном из двух основных сборочных заводов компании — в городе Неккарсульм (Германия), уменьшились на
Здравоохранение
Периферийные вычисления помогают улучшить и результаты лечения пациентов за счет таких возможностей как частый мониторинг параметров здоровья, сбор данных, интеграция с электронными медицинскими картами и применение искусственного интеллекта для анализа данных. При обработке диагностических изображений применяются системы глубокого обучения, что ускоряет диагностику и помогает сохранить здоровье. Используя технологии периферийных вычислений, заказчик Intel — компания Philips, увеличила скорость сканирования компьютерного томографа в 188 раз без дополнительного аппаратного ускорения.
Телекоммуникации
Машинное обучение помогает операторам связи повысить эффективность сети и операционной деятельности с тем, чтобы соответствовать растущим ожиданиям пользователей в отношении качества обслуживания при одновременном снижении затрат. Используя механизмы аналитики и искусственного интеллекта, операторы получают возможность интеллектуального управления сетями 5G для достижения их ключевых показателей, автоматизации сетевых операций, улучшения энергосбережения и увеличения функциональной гибкости в широком спектре сценариев использования 5G и Edge-технологий. Недавно Intel помогла японской Rakuten Mobile разработать первую в мире полностью облачную сеть на базе контейнерных технологий. Здесь периферийные центры обработки данных используются для быстрого отклика приложений и мультимедийного контента, что позволяет обеспечить клиентов мобильной сети иммерсивными мультисенсорными возможностями.
Источник: Пресс-служба компании Intel
