ONE Tech のデータ サイエンスと AI に関する 2021 年の予測

ワンテック は、OEM、ネットワーク オペレーター、企業向けの次世代 IoT ソリューションを設計、開発、導入する AI 主導のテクノロジー企業です。

幸運なことに、ONE Tech の CEO である Yasser Khan に 2021 年の予測を共有してもらいました。

ONE Tech CEO、ヤセル・カーン

予測 #1: データが（ついに）王様になる.

詳細： 2021 年は、IoT が単なるデータの手段であることを業界が認識する年になるでしょう。 組織がデータをどのように活用して新たな収益源を生み出したり、顧客満足度を高めたりするかこそが、何十億もの資産を結び付ける真の原動力なのです。 さらに、AI はデータセンターに縛られなくなります。 組織が資産のデータの価値を認識するために必要な洞察を生成するには、高コストで強力なコンピューティング リソースはまったく必要ありません。

予測 #2: 自動化はビジネスモデルを変えるでしょう。

詳細： より多くの AI データをローカルで収集して処理できるようになると、自動車ディーラーなどの従来の企業は、サービス修理が発生する前に予測できるようになるため、サービスをさらに重視するようになるでしょう。 たとえば、車両のタイヤが許容範囲を下回っていることをセンサーが検出した場合、より大きな問題が発生する前に、適切な部品を備えたサービス トラックをトラックの位置に送るよう管理者に警告できます。 また、耐久消費財の場合、食器洗い機のセンサーは、食器洗い機が使用できなくなる前に、問題が発生していることをサービス修理担当者に警告できます。 これらのシナリオでは、OEM や企業はビジネスの一部であるサービスを大幅に成長させ、ビジネス モデルをハードウェアへの依存度が低いものに変えることができます。

予測 #3: エンドポイントデバイスはますますスマートになる.

詳細： 機械学習と人工知能 (#AI) を通じて、ネットワーク インテリジェンスはエッジに近づき、エンドポイント デバイスに新しい役割とタスクを与え、よりスマートになります。低コストのハードウェアによって提供される計算能力により、データの発信元で直接実行 (トレーニングおよび処理) できる機械学習アルゴリズムを通じて強力なインテリジェンスを実現できるようになりました。さらに、ハードウェアの機能は、ハードウェア上に存在するソフトウェアとともに進化し続けています。産業部門は、これらのマシンやデバイスに何が起こっているかを理解するためにローカルでデータを処理することによる効率の向上の恩恵をすでに受けています。他の市場では、組織の規模拡大を支援する上で不可欠となるローカル データ処理、特にエンドポイントでの機械学習に移行し、適応する必要があります。

予測 #4: クラウドのデータ通信コストは大幅に増加する.

詳細： クラウド環境でのデータの送信、保存、処理にかかるコストは、あらゆる規模の組織にとって大きな問題となっています。 2021 年には、エッジ AI はイノベーション プロジェクトから業界標準まで成熟します。 エッジ AI と組み込み AI をエンドポイントに導入してデータをローカルで処理することで、コストの問題が解消されます。 結論: 企業が支出に追いつくために、データから生成されるより多くの価値を引き出すために革新的な取り組みをしていないのであれば、単に後退しているだけです。

予測 #5: 2021 年に製造上の課題のトップとなるのは予知保全です.

詳細： 半導体とチップは単純な決定木を使用しますが、成長すると複雑になる可能性があります。デシジョン ツリー ベースのプロセスから予測アルゴリズムへの移行は、エッジにおけるインテリジェンスの次のステップです。メーカーは物を作るのが仕事です。彼らはテクノロジーとデータ管理のビジネスに携わっていません。データの量が増加するにつれて、可能な限り効率と生産性を維持するために、データを理解し、洞察に基づいて行動する必要性がますます高まっています。そのためには、メーカーはテクノロジーを利用して、生成しているデータの価値を認識する必要があります。これは、データをローカルで処理し、洞察に富んだ出力を生成するためのローカル/エッジ AI の導入によって実現されます。エッジ AI ソリューションからの出力は、最終的には応答とアクションを自動化し、人間の対話への依存を減らし、自動化された修正アクションを可能にします。

インタビュー: も読むことができます ヤセル・カーン氏のインタビュー.