Мы наделяем IoT-решения зрением

В Интернете вещей интеллектуальные устройства и техника объединены через Интернет. На различных этапах, например, в экосистеме «умного предприятия», с помощью методов искусственного интеллекта, собираются данные и осуществляются контроль и оптимизация процессов. Датчики и камеры выступают важными инструментами сбора данных, которые обрабатываются в режиме реального времени с применением все более и более сложных технологий.

В Интернете вещей интеллектуальные устройства и техника объединены через Интернет. На различных этапах, например, в экосистеме «умного предприятия», с помощью методов искусственного интеллекта, собираются данные и осуществляются контроль и оптимизация процессов. Датчики и камеры выступают важными инструментами сбора данных, которые обрабатываются в режиме реального времени с применением все более и более сложных технологий.

Все больше и больше сенсоров и камер сегодня передают огромные объемы данных для экосистем Интернета вещей самого различного назначения, включая промышленный Интернет вещей. Важную роль играют способность к самообучению и модульная долгосрочная автономия. Для решения этих задач необходимо в ближайшем будущем обеспечить быстрый и эффективный анализ собранных данных в режиме реального времени путем сокращения времени задержки за счет выполнения вычислений на стороне периферийных устройств и благодаря технологии 5G. Промышленный искусственный интеллект (ИИ) и новые алгоритмы машинного обучения являются еще одним шагом на пути к повышению эффективности производства, делая возможной реализацию новых бизнес-моделей и систем.

ИИ больше не относится к научной фантастике, а становится реальным и фундаментальным компонентом объединенного мира в эпоху четвертой промышленной революции. Современные решения для периферийных вычислений позволяют проводить анализ данных непосредственно в точке их сбора. В то же время технология 5G ускоряет передачу данных, сокращая время задержки и одновременно ускоряя обмен данными в режиме реального времени. С OPC UA на сцену выходит унифицированный протокол связи для организации межмашинного обмена данными. Облачные решения поддерживают разработку решений и использование моделей машинного обучения, предоставляя возможности хранения и даже анализа данных.