Twórcy Internetu Rzeczy (IoT), robotyki, wizji komputerowej i zastosowań przemysłowych stają w obliczu rosnącej presji, aby wbudować inteligencję w swoje wysoce połączone projekty krawędzi.Dla zespołów pracujących w ograniczonych terminach, presja ta wykracza poza rozwój oprogramowania aplikacyjnego.Wybór sprzętu zdolnego do uruchamiania systemów operacyjnych wysokiego poziomu, takich jak Linux, obok deterministycznych funkcji w czasie rzeczywistym jest wystarczająco trudny, ale gdy inteligencja jest modernizowana do istniejącej infrastruktury, takiej jak w zastosowaniach automatyki przemysłowej i inteligentnych budynków, pojawiają się dodatkowe wymagania dotyczące przydatności platformy.
Deweloperzy potrzebują znajomej, sprawdzonej, elastycznej i zdolnej platformy do szybkiego tworzenia prototypu i opracowywania gotowych do produkcji projektów.
W tym artykule omówiono wyzwania, z jakimi borykają się deweloperzy przy przetwarzaniu i modernizacji projektów na krawędzi sieci.Następnie pokazuje, w jaki sposób Arduino single-board computer (SBC) może być wykorzystany do rozwiązania tych wyzwań.
Budowanie najnowocześniejszej inteligencji w warunkach ograniczonych zasobów
Inteligencja krawędzi obejmuje wnioski i podejmowanie decyzji w oparciu o sztuczną inteligencję (AI), działającą na lokalnej platformie.Główne zalety edge-based intelligence obejmują zmniejszenie zależności od ciągłej łączności, zwiększone prywatność i bezpieczeństwo oraz bardzo niskie opóźnienie, z których korzystają projektanci systemów bezpieczeństwa robotycznego i przemysłowego.
W przypadku urządzeń robotycznych, inteligencja krawędzi umożliwia kontrolę ruchu w czasie rzeczywistym, unikanie przeszkód i zachowanie adaptacyjne, zapewniając deterministyczne czasy reakcji krytyczne dla autonomicznej pracy.Do systemów bezpieczeństwa przemysłowego, edge intelligence umożliwia natychmiastowe wykrywanie zagrożeń, predykcyjną konserwację i szybkie wyłączenia, minimalizując uszkodzenia sprzętu i ryzyko dla pracowników.Inteligencja krawędzi zapewnia reagowanie, odporność i niezawodność wymagane dla aplikacji AI w czasie rzeczywistym.
Ale ograniczone zasoby sprzętowe narzucają znaczne ograniczenia.Uznaje, że inteligencja oparta na krawędziach musi zrównoważyć przetwarzanie pokładowe z ograniczeniami mocy i ograniczeniami termicznymi;Obciążenia sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym, takie jak wizja komputerowa, fuzja czujników i sterowanie robotami, mogą nasycić zasoby przetwarzania, zwiększając zużycie energii i wytwarzanie ciepła.Nadmierne obciążenie termiczne procesora może prowadzić do zmniejszenia wydajności wnioskowania, niestabilność systemu lub ograniczenie cieplne, w którym procesor automatycznie spowalnia, aby ochłodzić się, gdy staje się zbyt gorący.
Ograniczenie zasilacza jest równie istotne, gdy systemy krawędzi pracują na bateriach, mobilnych systemach zasilania lub w inny sposób ograniczonych źródłach zasilania,w przypadku gdy efektywność energetyczna ma bezpośredni wpływ na czas pracy i niezawodnośćObecne platformy zazwyczaj mają ograniczoną przestrzeń, co utrudnia dodanie przyspieszaczy sztucznej inteligencji, systemów chłodzenia lub dodatkowej pamięci.Stare systemy mogą mieć przestarzałe lub zastrzeżone interfejsy, które wymagają adapterów lub niestandardowej integracji do podłączenia nowoczesnego sprzętu do istniejącej technologii.