Prezicerile ONE Tech pentru 2021 privind știința datelor și IA

ONE Tech este o companie de tehnologie condusă de IA, care proiectează, dezvoltă și implementează soluții IoT de ultimă generație pentru producători de echipamente originale, operatori de rețele și întreprinderi.

Am avut norocul să avem pe Yasser Khan, directorul general al ONE Tech, care a împărtășit previziunile sale pentru 2021:

Directorul general ONE Tech, Yasser Khan

Previziunea #1: Datele (în sfârșit) devin regina.

Detalii: 2021 va fi anul în care industria va realiza că IoT-ul 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 a miliarde de active. Mai mult, IA nu va mai fi legată de centrele de date. Resursele de calcul de înaltă performanță și costisitoare nu mai sunt necesare pentru a genera insight-ul necesar pentru ca organizațiile să realizeze valoarea datelor active lor.

Previziunea #2: Automatizarea va schimba modelele de afaceri.

Detalii: Cu capacitatea de a colecta și prelucra mai multe date IA la nivel local, companiile tradiționale, cum ar fi dealerii auto, se vor concentra și mai mult pe servicii, deoarece vor putea prevedea reparațiile de servicii înainte de a se întâmpla. De exemplu, dacă senzorii detectează o presiune a anvelopelor sub limita acceptabilă la un vehicul din flotă, aceștia pot alerta managerii să trimită un camion de service – cu piesele corecte – la locația vehiculului înainte de a apărea o problemă mai mare. Și în ceea ce privește bunurile de consum durabile, un senzor de pe un aparat de spălat vase poate alerta tehnicianul de service că există o problemă înainte de a ieși din funcțiune. În aceste scenarii, producătorii și companiile pot crește semnificativ partea de servicii a afacerilor lor, schimbând modelul lor de afaceri într-unul care este mai puțin dependent de hardware.

Previziunea #3: Dispozitivele de punct de capăt vor deveni din ce în ce mai inteligente.

Detalii: Prin învățarea automată și inteligența artificială (#IA), inteligența rețelei se deplasează mai aproape de margine, oferind dispozitivelor de punct de capăt roluri și sarcini noi care le fac mai inteligente. Cu puterea de calcul oferită de hardware-ul de joasă performanță, o inteligență puternică poate fi acum obținută prin algoritmi de învățare automată care pot trăi (învăța și prelucra) direct la sursa datelor. În plus, capacitățile hardware-ului evoluează în permanență, alături de software-ul care rulează pe acesta. Sectorul industrial beneficiază deja de creșterile de eficiență ale prelucrării datelor la nivel local pentru a înțelege ce se întâmplă cu aceste mașini și dispozitive. Alte piețe trebuie să se adapteze și să se schimbe pentru a prelucra datele la nivel local sau, în special, pentru a face învățarea automată pe dispozitivul de punct de capăt, deoarece acest lucru va fi esențial pentru a ajuta organizațiile să se extindă.

Previziunea #4: Costurile de transmisie a datelor în cloud vor crește dramatic.

Detalii: Costul transmiterii, stocării și prelucrării datelor în medii cloud este un punct dureros în creștere pentru organizații de toate dimensiunile. În 2021, IA de margine va evolua de la proiecte inovatoare la un standard al industriei. Aducerea IA de margine și a IA încorporate la dispozitivul de punct de capăt pentru prelucrarea datelor la nivel local elimină problema costurilor. Rezumat: Dacă afacerile nu fac lucruri inovatoare pentru a obține mai multă valoare generată din datele lor pentru a ține pasul cu cheltuielile, atunci merg doar înapoi.

Previziunea #5: Întreținerea predictivă va fi în fruntea problemelor de producție în 2021.

Detalii: Semiconductoarele și cipurile folosesc arbori de decizie simpli care pot crește și deveni complecși. Trecerea de la un proces bazat pe arbori de decizie la un algoritm predictiv este următorul pas pentru inteligența de la margine. Producătorii sunt în afaceri pentru a produce articole. Ei nu sunt în afaceri de tehnologie și gestionare a datelor. Pe măsură ce datele cresc în volum, există o nevoie tot mai mare de a da sens datelor și de a acționa în funcție de insight-urile pentru a rămâne la fel de eficienți și productivi. Pentru a face acest lucru, producătorii trebuie să se bazeze pe tehnologie pentru a-și da seama de valoarea datelor pe care le generează. Acest lucru va veni din implementarea IA local/IA de margine pentru prelucrarea datelor la nivel local, pentru a produce ieșiri bogate în insight. Ieșirile din soluțiile IA de margine vor automatiza în cele din urmă răspunsul și acțiunea pentru a permite o dependență mai mică de interacțiunea umană și mai mult de acțiune corectivă automatizată. Interviu: Puteți citi și un interviu cu Yasser Khan.