ONE Techs Vorhersagen für 2021 zu Data Science und KI

ONE Tech ist ein von KI angetriebenes Technologieunternehmen, das nächste Generationen von IoT-Lösungen für OEMs, Netzbetreiber und Unternehmen entwirft, entwickelt und bereitstellt.

Wir hatten das Glück, Yasser Khan, den CEO von ONE Tech, über seine Vorhersagen für 2021 sprechen zu lassen:

ONE Tech CEO, Yasser Khan

Vorhersage #1: Daten (endlich) werden zum König.

Details: 2021 wird das Jahr sein, in dem die Branche realisiert, dass IoT nur ein Vehikel für Daten ist. Es ist, wie Organisationen die Daten nutzen, um neue Umsatzströme zu generieren oder die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, das ist die wahre treibende Kraft hinter der Verbindung von Milliarden von Assets. Darüber hinaus wird KI nicht länger an Rechenzentren gebunden sein. Hochwertige, leistungsstarke Rechenressourcen sind einfach nicht notwendig, um die Erkenntnisse zu generieren, die Organisationen benötigen, um den Wert ihrer Assets-Daten zu realisieren.

Vorhersage #2: Automatisierung wird Geschäftsmodelle verändern.

Details: Durch die Fähigkeit, mehr KI-Daten lokal zu sammeln und zu verarbeiten, werden traditionelle Unternehmen wie Autohändler noch mehr serviceorientiert, da sie in der Lage sein werden, Service-Reparaturen vorherzusagen, bevor sie auftreten. Zum Beispiel kann, wenn Sensoren erkennen, dass ein Reifen in einem Flottenfahrzeug unter dem akzeptablen Bereich fällt, er Managern signalisieren, einen Service-Truck mit den richtigen Teilen zu dem Standort des Fahrzeugs zu schicken, bevor ein größeres Problem auftritt. Und bei Verbrauchsgütern kann ein Sensor an einer Spülmaschine den Service-Reparateur warnen, dass ein Problem vorliegt, bevor die Spülmaschine außer Betrieb geht. In diesen Szenarien können OEMs und Unternehmen den Service-Teil ihrer Geschäfte erheblich ausbauen und ihr Geschäftsmodell ändern, um weniger von Hardware abhängig zu sein.

Vorhersage #3: Endgeräte werden immer intelligenter.

Details: Durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (#AI) rückt die Netzintelligenz näher an den Rand, gibt Endgeräten neue Rollen und Aufgaben, die sie intelligenter machen. Durch die von günstiger Hardware bereitgestellte Rechenleistung kann mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen, die direkt an der Quelle der Daten trainiert und verarbeitet werden können, leistungsstarke Intelligenz erzielt werden. Darüber hinaus entwickeln sich die Hardware-Fähigkeiten ständig weiter, zusammen mit der auf der Hardware lebenden Software. Der industrielle Sektor profitiert bereits von den Effizienzgewinnen durch die lokale Verarbeitung von Daten, um zu verstehen, was mit diesen Maschinen und Geräten passiert. Andere Märkte müssen sich anpassen und auf lokale Datenverarbeitung oder speziell maschinelles Lernen auf dem Endgerät umstellen, da dies für die Skalierung von Organisationen unerlässlich sein wird.

Vorhersage #4: Die Kosten für die Datenübertragung in die Cloud werden dramatisch ansteigen.

Details: Die Kosten für die Übertragung, Speicherung und Verarbeitung von Daten in Cloud-Umgebungen sind ein wachsender Schmerzpunkt für Organisationen aller Größen. Im Jahr 2021 wird Edge AI von Innovationsprojekten zum Branchenstandard reifen. Durch die Verbringung von Edge- und eingebetteter KI zum Endgerät für die lokale Verarbeitung von Daten wird der Schmerzpunkt der Kosten eliminiert. Die Bottom Line: Wenn Unternehmen nicht innovative Dinge tun, um mehr Wert aus ihren Daten zu generieren, um mit den Ausgaben Schritt zu halten, gehen sie einfach rückwärts.

Vorhersage #5: Predictive Maintenance wird 2021 zu einem der größten Schmerzpunkte in der Fertigungsindustrie.

Details: Halbleiter und Chips verwenden einfache Entscheidungsbäume, die komplexer werden können. Der Übergang von einem Entscheidungsbaum-basierten Prozess zu einem predictiven Algorithmus ist der nächste Schritt für die Intelligenz am Rand. Hersteller sind im Geschäft der Produktion von Artikeln. Sie sind nicht im Geschäft der Technologie und Datenverwaltung. Da die Datenmenge wächst, gibt es einen immer größeren Bedarf, Sinn aus den Daten zu machen und auf die Erkenntnisse zu reagieren, um so effizient und produktiv wie möglich zu bleiben. Dazu müssen Hersteller auf Technologie vertrauen, um den Wert der von ihnen generierten Daten zu realisieren. Dies wird durch die Bereitstellung von lokaler/Edge-KI für die lokale Verarbeitung von Daten und die Produktion von insight-reichen Ausgaben erreicht. Die Ausgaben von Edge-KI-Lösungen werden letztendlich automatisierte Reaktionen und Aktionen ermöglichen und weniger von menschlicher Interaktion abhängig sein.

Interview: Sie können auch ein Interview mit Yasser Khan lesen.