Autor: Júlio Eduardo Martins.
Świat technologii stale się rozwija, kształtując nasze społeczeństwo i nasz sposób życia. Dwa trendy, które zyskały na znaczeniu w ostatniej dekadzie, to Edge Computing i Machine Learning. Edge Computing odnosi się do decentralizacji przetwarzania danych, natomiast Machine Learning to dyscyplina sztucznej inteligencji, która pozwala systemom uczyć się i podejmować decyzje w oparciu o dane.
W tym artykule zbadamy, w jaki sposób te dwie technologie mogą połączyć się, aby napędzać rozwój innowacyjnych rozwiązań, wyzwania stojące przed tą integracją oraz jaka jest obiecująca przyszłość tej unii.
Czym jest przetwarzanie brzegowe i uczenie maszynowe?
Jak omówiono w poprzednich artykułach, przetwarzanie brzegowe – lub przetwarzanie brzegowe – odnosi się do: podejście obliczeniowe, które odciąża część przetwarzania danych z chmury do urządzeń lub lokalizacji w pobliżu źródła pochodzenia. Ta strategiczna zmiana ma na celu zmniejszenie opóźnień i poprawę wydajności aplikacji czasu rzeczywistego.
Oznacza to, że urządzenia Edge Computing mogą szybko podejmować decyzje, dzięki czemu idealnie nadają się do zastosowań IoT, autonomicznej obsługi pojazdów i innych zastosowań czasu rzeczywistego.
Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało zdolność systemów i urządzeń do uczenia się i dostosowywania w oparciu o dane. Technologia ta jest obecna w naszym codziennym życiu, od asystentów głosowych po rekomendacje produktów online. Możliwość analizowania dużych ilości danych i wydobywania cennych spostrzeżeń sprawia, że Machine Learning jest niezwykle potężnym narzędziem.
Połączenie tych dwóch technologii – Edge Computing i Machine Learning – tworzy mariaż idealny. W końcu urządzenia Edge mogą wykorzystywać modele uczenia maszynowego do podejmowania autonomicznych decyzji, dostosowując się do warunków w czasie rzeczywistym. Przykładowo samochód autonomiczny, przetwarzający dane lokalnie, omija nieprzewidziane przeszkody w oparciu o szkolenie z uczenia maszynowego.
Pomimo znacznego postępu w tych dwóch technologiach w ostatnich latach, związek ten w dalszym ciągu napotyka poważne przeszkody. Urządzenia brzegowe mają zazwyczaj ograniczone zasoby w porównaniu z serwerami w chmurze. Uruchamianie złożonych algorytmów uczenia maszynowego na urządzeniach o ograniczonych zasobach może być sporym wyzwaniem.
Kolejną ważną kwestią jest zachowanie bezpieczeństwa danych. Wraz z decentralizacją przetwarzania, Urządzenia brzegowe mogą być bardziej podatne na ataki fizyczne a zarządzanie bezpieczeństwem modeli uczenia maszynowego staje się w tym scenariuszu kluczowe.
Pomimo wyzwań w miarę postępu technologii punkty te wydają się być przezwyciężane, a integracja między przetwarzaniem brzegowym a uczeniem maszynowym będzie nadal odgrywać coraz większą rolę w nowych rozwiązaniach. Możemy spodziewać się postępu w obszarach inteligentnych miast, opieki zdrowotnej, produkcji i transportu, przekształcając większość środowisk, z którymi na co dzień mamy do czynienia.
Połączenie Edge Computing i Machine Learning z pewnością zrewolucjonizuje sposób, w jaki żyjemy z technologią i otaczającym nas światem. Chociaż przed nami kilka wyzwań, potencjał innowacji i ulepszeń w różnych sektorach jest ekscytujący, ponieważ obiecuje przyszłość pełną możliwości i korzyści dla ludzkości.
W miarę ewolucji tych dwóch technologii musimy przygotować się na radość z nadchodzącej transformacji cyfrowej.
****
*Júlio Martins jest dyrektorem ds. innowacji w Roost, firmie technologicznej specjalizującej się w rozwiązaniach Edge Computing.
