2030'lar Uç Bilişimle Güçlenecek: Gelecek On Yılın Bilişimi Neden Şimdi Başlıyor?

Yapay zekanın geleceğini görmek istiyorsanız, Kuzey Virginia'daki sunucu çiftliklerini veya San Francisco'daki girişim kuluçka merkezlerini unutun. Fort Lauderdale'in hemen dışındaki bir oto yıkama şirketine gidin.

Operasyonu yöneten istihbarat, oto yıkama sektöründe lider konumda olan ve bu sektörde faaliyet göstermeyen bir şirketten geliyor; muhtemelen adını daha önce duymamışsınızdır.Sonny'nin Araba Yıkama FabrikasıSonny's, geleneksel olarak fırçalar, sabun ve bantlarla tanımlanan, kodla değil, konveyörlü oto yıkama ekipmanlarının dünyanın en büyük üreticisidir. Ancak binlerce lokasyonda, araçların boyutunu milisaniyeler içinde belirlemek için on yıllardır kullanılan sonar teknolojisinin yerini bilgisayar görüşüyle ​​değiştiriyor, anında sadakat kaydı için plaka tanıma sistemini kullanıyor ve araçtan hizmet veren kioskta konuşma tabanlı yapay zekayı test ediyor.

Milyarlarca dolar, bir sonraki ChatGPT benzeri ürünü kovalarken, birçok yatırım da boşa gidiyor. analistler Uyarılar, gerçek benimsemenin çok ötesinde ilerliyor; otoparklarda, fabrika zeminlerinde, denizdeki gemilerde ve hastane bodrumlarında sessiz bir devrim yaşanıyor.

Bir ayrışmaya tanık oluyoruz. Bir yanda Tüketici Yapay Zekası var: gösterişli, sübvanse edilen ve operasyonel olarak pahalı. Diğer yanda Fiziksel Yapay Zeka var: göz alıcı olmayan, somut yatırım getirisine dayanan ve gecikme veya kesinti sürelerine tahammül edemeyen sektörlerdeki operasyonları şimdiden yeniden şekillendiren bir yapay zeka.

Bu ayrım, önümüzdeki on yılı tanımlayacak. 2010'lar cihazları birbirine bağlamakla (Nesnelerin İnterneti) ilgiliyken, 2020'ler verilerin kaynağında işlenmesiyle (uç bilişim) ilgiliyse, 2030'lar bu veriler üzerinde anında işlem yapmakla ilgili olacak. Bu, Uç Yapay Zeka çağıdır.

Beklenmedik Yerlerde İnovasyon

Fiziksel ürünlere dayalı sektörler için bulut teknolojisi genellikle hem fiziksel hem de operasyonel olarak çok uzaktadır.

Örneğin perakende pazarını ele alalım. Her mağaza, envanter kayıtları ile gerçeklik arasındaki uçurumla boğuşuyor. Giysiler taşınıyor, deneniyor ve kayboluyor; bu da geleneksel veritabanlarını dakikalar içinde geçersiz kılıyor. Ancak bazı şirketler, mağazanın kendisinin veritabanı haline geldiği bir modele doğru ilerliyor. Tavana monte edilmiş RFID tarayıcılar, giysileri gerçek zamanlı olarak takip ediyor; bir deneme kabinine neyin girdiğini, neyin hiç çıkmadığını ve belirli bir bedenin nereye gittiğini belirliyor. Sadece kayıtları güncellemekle kalmıyorlar; fiziksel alanı gerçek zamanlı olarak dijitalleştiriyorlar; bu da yalnızca yerel işlemeyle mümkün oluyor.

Sağlık sektörü de benzer bir yol izliyor. Modern BT ve MR taramaları hasta başına gigabaytlarca veri üretiyor; bu veriler sürekli olarak buluta gönderilemeyecek kadar ağır ve hassas. Çözüm daha büyük bir bant genişliği değil; yapay zekayı tarayıcıya getirmek. Hastaneler, hasta verilerini kendi bünyelerinde tutarak ve saniyeler içinde tanısal bilgiler sunarak, çıkarım işlemlerini yerel olarak yürütmeye başlıyor.

Denizcilik sektörü de benzer kısıtlamalarla karşı karşıya. Konteyner gemileri, motorlardan, navigasyon sistemlerinden ve kargo sensörlerinden terabaytlarca operasyonel veri üretiyor. Ancak okyanus ortasında bağlantı kurmanın maliyeti gigabayt başına binlerce doları buluyor. Nakliye şirketleri, bu verileri yerel olarak işlemek ve gemiler limana ulaşmadan önce motor arızalarını önleyen tahmine dayalı bakım modelleri çalıştırmak için gemilerde uç sunucular kullanıyor. Yapay zeka gemiyle birlikte seyahat ediyor çünkü bulut teknolojisi o kadar uzağa ulaşamıyor.

Bunlar Ar-Ge deneyleri değil. Bunlar, uç bilişim yoluyla çözülen operasyonel sorunlar.

Üç Katmanlı Mimari

Kurumsal altyapının nereye doğru gittiğini anlamak için cebinizdeki telefona bakın. Apple Zekası Ana akıma üç katmanlı bir hesaplama modeli tanıttı: hız için cihaz üzerinde işlem, daha ağır görevler için özel bir hesaplama katmanı ve geniş bilgi için bulut. Endüstriyel ortamlar, kolaylık için değil, fizik kuralları nedeniyle tam olarak bu mimariyi benimsiyor.

Yeni nesil insansı robotları ele alalım. Bu makineler pillerle çalışıyor; sırtlarında süper bilgisayar taşıyamıyorlar, anlık güvenlik kararları için buluta da güvenemiyorlar. Bunun yerine, kritik bir "ara katmana" güveniyorlar:

• Cihaz (Robot): Anlık hareketi ve güvenliği yerel olarak yönetir.

• Private Edge: Fabrika katındaki yerel bir sunucu, yoğun çıkarım işlemlerini ve filo koordinasyonunu yönetir.

• Bulut: Eğitim ve küresel yazılım güncellemeleri için ayrılmıştır.

2010'lar Bulut Öncelikliydi. 2030'lar ise Uç Nokta Öncelikli olacak; bulut ise gerektiğinde kullanılacak.

Bu mimari, gerçek kısıtlamaları çözüyor. Robotlar pillerle çalışır ve ağır işlem yüklerini taşıyamaz. Fabrika katları, bulut gecikmesinin sağlayamayacağı milisaniyelik yanıt sürelerine ihtiyaç duyar. Hastanelerdeki hasta verileri, yasal uyumluluk için yerel olarak saklanmalıdır. Orta katman, ağır çıkarım işlerini üstlenir, cihaz filolarını koordine eder ve yerel işlemler ile küresel sistemler arasında bir tampon görevi görür. Bunu, halka açık internete hiç dokunmadan terabaytlarca veriyi işleyen, tek bir sunucu rafına sıkıştırılmış yerel bir veri merkezi olarak düşünün. Robotun bir güvenlik manevrası yapması gerektiğinde, bunu yerel olarak işler. Günlük işlemlere göre navigasyon modelini güncellemesi gerektiğinde, uç sunucu bunu gece boyunca halleder. Üretici yeni bir özellik yayınladığında, bulut bunu aşağıya doğru gönderir. Her katman en iyi yaptığı işi yapar.

"Çevirmeli Bağlantı" Döneminin Sonu

Bu mimari değişimlere rağmen, sahadaki gerçeklik hâlâ karmaşık. Fiziksel yapay zeka şu anda "çevirmeli bağlantı" döneminde. Operasyonel liderler, birbirleriyle iletişim kurmayan, insan sayımı, video analizi veya sensörler için kullanılan "kara kutular"dan (özel cihazlar) muzdarip. Bu, e-posta, harita ve fotoğraflar için ayrı bir cihaz taşımaya eşdeğer.

Şu anda 20,000'den fazla lokasyona sahip kuruluşların bu parçalı yapıyı birleşik uç platformlarla değiştirdiğini ve yeni uygulamaları donanım projeleri yerine yazılım güncellemeleri olarak kullanıma sunduğunu görüyoruz.

Aynı zamanda, Starlink gibi alçak Dünya yörüngesi uydu ağları, bağlantı ölü bölgelerini ortadan kaldırıyor. Gelişmekte olan ekonomiler sabit hatları atlayarak doğrudan mobil iletişime geçtikleri gibi, denizcilik, madencilik ve demiryolu gibi sektörler de merkezi bulut mimarilerini tamamen atlıyor. Operasyonlarının fiziksel gereklilikleri nedeniyle doğrudan dağıtılmış uç yapay zekaya geçiyorlar.

Yatırım Paradoksu

Fiziksel yapay zekâ asla bir "ChatGPT anı" yaşamayacak. Yaşayamaz da. Üretken yapay zekâda yapılan bir hata viral bir ekran görüntüsü olabilir; fiziksel yapay zekâda yapılan bir hata ise güvenlik tehlikesi oluşturabilir.

Bu nedenle buradaki ilerleme patlayıcı değil, istikrarlı. Waymo, büyük şehirlere yayılmadan önce on yıldan fazla bir süre test ve simülasyon çalışmaları yaptı. Sağlık sektöründe, taramaları analiz eden bir yapay zeka, FDA onayı gerektiren bir tıbbi cihazdır. Güvenliği veya olgunluğu indiremezsiniz. Kazanmanız gerekir.

Yatırım paradoksu basit: Göz alıcı tüketici yapay zekası manşetlerde yer alırken, operasyonel yapay zeka ekonomiye hakim durumda. 2030'lar en çok viral olan modellere sahip şirketlere değil, zekayı ihtiyaç duyulan her yere konuşlandırabilen şirketlere ait olacak.

Dünyanın herhangi bir yerinde Sonny'nin teknolojisiyle çalışan bir oto yıkama istasyonuna girdiğinizde ve sistem aracınızı tanıyıp sizinle doğal bir şekilde konuştuğunda, bunu bir sihirbazlık numarası olarak görmeyin. Bunu bir plan olarak görün. İşte bu altyapıdır. Ve bugün bu altyapıyı kuran şirketler, önümüzdeki on yılın rekabet avantajlarını inşa ediyorlar.