Predicțiile ONE Tech pentru 2021 privind știința datelor și IA

ONE Tech este o companie de tehnologie bazată pe inteligență artificială care proiectează, dezvoltă și implementează soluții IoT de ultimă generație pentru OEM, operatori de rețea și întreprinderi.

Am fost norocoși să îl avem pe Yasser Khan, CEO-ul ONE Tech, să-și împărtășească previziunile pentru 2021:

CEO-ul ONE Tech, Yasser Khan

Predicția #1: Data (în sfârșit) devine rege.

Detalii: 2021 va fi anul în care industria realizează că IoT este doar un vehicul pentru date. Modul în care organizațiile utilizează datele pentru a genera noi fluxuri de venituri sau pentru a crește satisfacția clienților este adevărata forță motrice din spatele conectării miliarde de active. În plus, AI nu va mai fi legată de centrele de date. Resursele de calcul puternice și cu costuri ridicate pur și simplu nu sunt necesare pentru a genera informațiile necesare organizațiilor pentru a realiza valoarea datelor activelor lor.

Predicția #2: Automatizarea va schimba modelele de afaceri.

Detalii: Cu capacitatea de a colecta și procesa mai multe date AI la nivel local, companiile tradiționale, cum ar fi dealerii de mașini, se vor concentra și mai mult pe servicii, deoarece vor putea anticipa reparațiile de service înainte de a avea loc. De exemplu, dacă senzorii detectează că o anvelopă merge mai jos decât intervalul acceptabil într-un vehicul de flotă, poate alerta managerii să trimită un camion de service - cu piesele corecte - la locația camionului înainte să se întâmple o problemă mai mare. Și în cazul bunurilor de folosință îndelungată, un senzor de pe o mașină de spălat vase poate avertiza reparatorul că există o problemă înainte ca mașina de spălat vase să iasă din funcțiune. În aceste scenarii, OEM-urile și companiile pot crește semnificativ partea de servicii a afacerilor lor, schimbându-și modelul de afaceri într-unul care este mai puțin dependent de hardware.

Predicția #3: Dispozitivele terminale vor deveni din ce în ce mai inteligente.

Detalii: Prin învățarea automată și inteligența artificială (#AI), inteligența rețelei se apropie de margine, oferind dispozitivelor terminale noi roluri și sarcini care le fac mai inteligente. Cu puterea de calcul furnizată de hardware cu costuri reduse, inteligența puternică poate fi acum obținută prin algoritmi de învățare automată care pot trăi (antrenează și procesează) direct la sursa de origine a datelor. În plus, capabilitățile hardware evoluează mereu odată cu software-ul care trăiește pe hardware. Sectorul industrial beneficiază deja de câștigurile de eficiență ale procesării datelor la nivel local pentru a înțelege ce se întâmplă cu aceste mașini și dispozitive. Alte piețe trebuie să se schimbe și să se adapteze la procesarea locală a datelor sau în special la învățarea automată la punctul final, deoarece va fi esențială pentru a ajuta organizațiile să se extindă.

Predicția #4: Costurile de transmitere a datelor în cloud vor crește dramatic.

Detalii: Costul transmiterii, stocării și procesării datelor în medii cloud este un punct de durere în creștere pentru organizațiile de toate dimensiunile. În 2021, Edge AI se va maturiza de la proiecte de inovare la un standard industrial. Aducerea AI de vârf și încorporată la punctul final pentru procesarea locală a datelor elimină punctul dureros al costurilor. Concluzia: dacă companiile nu fac lucruri inovatoare pentru a obține mai multă valoare generată din datele lor pentru a ține pasul cu cheltuielile, ele doar merg înapoi.

Predicția #5: Întreținerea predictivă va depăși punctele dureroase ale producției în 2021.

Detalii: Semiconductoarele și cipurile folosesc arbori de decizie simpli care pot deveni complexe. Trecerea de la un proces bazat pe arbore de decizie la un algoritm predictiv este următorul pas pentru inteligența la margine. Producătorii sunt în afacerea de a produce articole. Ei nu sunt în domeniul tehnologiei și gestionării datelor. Pe măsură ce volumul datelor crește, există o nevoie din ce în ce mai mare de a înțelege datele și de a acționa pe baza informațiilor pentru a rămâne cât mai eficient și productiv posibil. Pentru a face acest lucru, producătorii trebuie să se bazeze pe tehnologie pentru a-i ajuta să realizeze valoarea datelor pe care le generează. Acest lucru va veni din implementarea AI local/Edge pentru procesarea datelor la nivel local, pentru a produce rezultate bogate în informații. Rezultatele soluțiilor Edge AI vor automatiza în cele din urmă răspunsul și acțiunea pentru a permite o dependență mai mică de interacțiunea umană și mai mult de acțiunile corective automatizate.

Interviu: Puteți citi și un interviu cu Yasser Khan.