Il y a eu une explosion du nombre d'appareils Internet des objets (IoT) au cours de la dernière décennie, sur des marchés allant des appareils médicaux à l'automatisation de la maison et des bâtiments en passant par l'automatisation industrielle. Il s'agit d'appareils tels que des appareils portables, des capteurs, des appareils électroménagers et des moniteurs médicaux, tous connectés, compilant et partageant de grandes quantités de données. Une nouvelle prévision de l'International Data Corporation (IDC) estime qu'il y aura XNUMX milliards d'appareils IoT connectés, ou "choses", produisant XNUMX zettaoctets (ZB) de données en XNUMX. .
L'un des principaux moteurs de cette explosion de l'IdO est la connectivité sans fil omniprésente qui permet aux objets de se connecter les uns aux autres et à Internet. Cette hyper-connectivité présente de nombreux avantages, tels que le contrôle automatisé, la communication simple entre les appareils et l'échange de données. Il permet également la collecte et le partage de quantités massives de données qui peuvent être rassemblées et utilisées pour prendre des décisions intelligentes. À mesure que le nombre d'appareils connectés augmente, la quantité de données produites augmente également. IDC prévoit que la quantité de données générées par ces appareils connaîtra un taux de croissance annuel composé de XNUMX % sur la période de prévision XNUMX-XNUMX.
L'intelligence artificielle (IA) est la prochaine étape logique pour rendre l'IoT encore plus utile. L'intelligence peut être intégrée dans les terminaux IoT pour leur permettre non seulement de collecter et de partager des données, mais aussi d'examiner, d'apprendre, de prendre des décisions et d'agir en conséquence, sans intervention humaine. Une combinaison d'IA et d'IoT (AIoT) crée des appareils « intelligents » qui apprennent des données générées et utilisent ces connaissances pour prendre des décisions autonomes. Les nouvelles technologies d'intelligence artificielle placent l'intelligence à la pointe et réduisent considérablement le besoin et les coûts associés à l'analyse du cloud. L'IA devrait être la technologie qui aide l'IoT à atteindre son plein potentiel.
L'AIoT permet à l'informatique de se rapprocher des données. Les technologies d'intelligence artificielle, exécutées sur des appareils périphériques, peuvent automatiquement traiter et examiner les données générées par des capteurs et d'autres appareils IoT, telles que la température, la pression, l'humidité, les vibrations ou le son, et utiliser ces informations pour prendre des résolutions et agir rapidement.
Pourquoi l'IA à la périphérie ?
Auparavant, les applications d'IA s'exécutaient principalement dans le cloud en raison de la difficulté des modèles d'apprentissage automatique. Cependant, certaines applications ne peuvent pas s'exécuter dans le cloud en raison d'un manque de bande passante élevée et d'une connectivité sécurisée ou lorsque l'application est telle qu'elle nécessite que les modèles s'exécutent sur l'appareil lui-même. Il peut s'agir d'applications nécessitant un fonctionnement rapide en temps réel, rendant l'utilisation du cloud impossible en raison de sa latence. Des exemples de telles applications sont les assistants virtuels, le contrôle industriel, la reconnaissance faciale ou les dispositifs médicaux qui nécessitent des réponses rapides en temps réel et ne peuvent pas permettre la latence de la connexion au cloud. En plus de cela, il peut y avoir des préoccupations concernant la sécurité et la confidentialité des données, ce qui entraîne la nécessité de sauvegarder et de traiter les données sur l'appareil local. La connectivité et les services cloud peuvent également être coûteux et peuvent augmenter le coût des appareils ou des services associés à votre utilisation.
L'IA à la périphérie apporte ainsi des avantages d'autonomie, de latence plus faible, de consommation d'énergie réduite, d'exigences de bande passante réduites, de coûts réduits et d'une sécurité accrue, ce qui la rend plus attrayante pour les nouvelles applications et cas d'utilisation émergents. L'augmentation de la capacité de calcul des périphériques laisse la capacité de l'intelligence artificielle. L'IA est utilisée dans de nombreuses applications IoT, telles que l'analyse des vibrations, le traitement de la parole, la classification des images et la vision PC, qui nécessitent une combinaison de puissance de calcul DSP et également d'inférence via l'apprentissage automatique.
L'IA dans l'IoT : moteurs et tendances du marché
L'AIoT permet aux utilisateurs de transformer les données IoT brutes en informations utiles dont le système peut tirer des enseignements et orienter la prise de décision. MarketsandMarkets prévoit que la taille du marché mondial de l'IA dans l'IoT passera de 1 milliards USD en XNUMX à XNUMX milliards USD en XNUMX, à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de XNUMX % tout au long de la période de prévision. Selon MarketsandMarkets, les principaux facteurs qui devraient stimuler le marché sont la nécessité de traiter efficacement de gros volumes de données en temps réel produites à partir d'appareils IoT pour obtenir des informations précieuses, une surveillance en temps réel, une expérience utilisateur améliorée et une maintenance réduite. les coûts et les temps d'arrêt.
Principales tendances du marché :
1. Le marché des appareils périphériques compatibles avec l'IA sera le segment qui se développera le plus rapidement dans l'AIoT.
deux. Les technologies d'IA sont de plus en plus adoptées dans les appareils finaux IoT et les entreprises passent de l'IA basée sur le cloud à l'IA de pointe pour réduire la latence et les coûts et permettre une surveillance en temps réel.
trois. Une analyse de Deloitte prévoit que les ventes de puces d'intelligence artificielle de pointe dépasseront XNUMX milliard d'unités, ce qui représente une croissance annuelle des ventes unitaires d'au moins XNUMX %.
quatre. Gartner prévoit que d'ici XNUMX, plus de XNUMX % des projets IoT d'entreprise incluront un composant d'intelligence artificielle, contre seulement XNUMX % aujourd'hui.
cinq. De nombreuses entreprises technologiques du segment IoT investissent considérablement dans l'IA pour proposer de nouveaux produits "intelligents", accroître l'efficacité commerciale et utiliser les données pour générer des informations commerciales et améliorer l'expérience utilisateur.
six. Le financement par capital-risque et les acquisitions de startups IoT axées sur l'IA connaissent une croissance rapide.
sept. Les fournisseurs de plateformes IoT tels qu'Amazon, IBM, Microsoft et Oracle intègrent des capacités d'IA dans leurs principales plateformes IoT à usage général et industriel.
Avantages de l'IdO
L'IA dans l'IoT offre une myriade d'avantages aux utilisateurs et aux entreprises, notamment une véritable automatisation intelligente, une expérience utilisateur plus riche, des informations commerciales plus approfondies et une efficacité opérationnelle. Maintenant, nous présentons certains de ces avantages :
Efficacité opérationnelle accrue
L'AIoT peut traiter et détecter des modèles de données opérationnelles en temps réel qui ne sont pas perceptibles à l'œil humain, et peut utiliser ces données pour établir des conditions opérationnelles en temps réel, ce qui se traduit par des résultats commerciaux supérieurs. En conséquence, l'IA peut aider à rationaliser les processus de production et à améliorer le flux de travail, ce qui se traduit par une plus grande efficacité et des coûts d'exploitation réduits.
Gestion améliorée des risques
L'intelligence artificielle peut aider les institutions à utiliser les données pour identifier rapidement les dangers et utiliser ces informations pour optimiser leurs processus afin d'accroître la sécurité, de réduire les pertes et de prendre des décisions commerciales plus éclairées. Les applications où l'IA peut aider à réduire les risques incluent la prévision des pannes mécaniques dans les compagnies aériennes et la détection des risques pour la sécurité dans une usine.
Nouveaux produits et services
L'intelligence artificielle et la capacité de traiter et d'extraire des informations à partir de grandes quantités de données ont ouvert de nouvelles technologies qui n'existaient pas auparavant, telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale et l'analyse prédictive. Ces capacités nouvellement créées peuvent être utilisées dans de nombreuses applications, telles que l'utilisation de robots dans les services de livraison ou pour les opérations de recherche et de sauvetage en cas de catastrophe, les sonnettes vidéo intelligentes, les assistants virtuels vocaux et la maintenance prédictive pour les automobiles ou les systèmes d'automatisation des bâtiments, entre autres beaucoup d'autres.
Réduction des temps d'arrêt non planifiés
Dans le secteur manufacturier, les temps d'arrêt imprévus des machines résultant d'une panne d'équipement peuvent être véritablement préjudiciables à l'activité. La maintenance prédictive peut aider à prévoir les pannes d'équipement en examinant les données de la machine et en planifiant de manière proactive la maintenance, réduisant ainsi l'incidence et les coûts des temps d'arrêt imprévus.
Amélioration de l'expérience client du service
Dans l'environnement de vente au détail, l'AIoT aide à façonner l'expérience d'achat et fournit des recommandations personnalisées basées sur l'intelligence de l'utilisateur, les informations démographiques et le comportement des clients.
Réduction du coût du produit.
En poussant l'analyse et la prise de décision au maximum, l'IA aide à réduire le volume de données qui doivent être déplacées vers le cloud, réduisant ainsi les coûts liés à la connectivité et aux services cloud.
applications
L'AIoT offre un nouveau niveau avancé de solutions qui peuvent transformer les entreprises, enrichir l'expérience utilisateur et accroître la sécurité. Maintenant, certaines applications qui bénéficient de l'IA sont affichées :
AIoT agricole :
L'agriculture est l'un des segments clés qui peuvent bénéficier de l'AIoT. L'IA est utilisée pour créer un système intelligent qui ajuste les facteurs en fonction des conditions météorologiques, de l'utilisation de l'eau, de la température et des conditions des cultures/du sol. Les données des capteurs sont examinées pour prendre les meilleures décisions sur le choix des cultures, des engrais, de l'irrigation et de la lutte antiparasitaire. L'IA aide les agriculteurs à améliorer leurs rendements, à faire des prévisions saisonnières et des prévisions météorologiques pour planifier les cultures et utiliser les ressources de la manière la plus optimale. La vision AI PC est utilisée pour surveiller les cultures et les grandes terres agricoles afin d'identifier les zones problématiques et de déclencher des alarmes si nécessaire.
robots :
Les robots, tant dans la fabrication que dans les produits de consommation, sont des exemples d'applications hautement souhaitables pour l'IA. Les robots aspirateurs sont équipés de capteurs qui collectent des informations sur l'environnement et utilisent l'intelligence artificielle pour prendre des décisions sur la manière de traverser un espace. De même, les robots utilisés dans les opérations de fabrication, la livraison de colis/épicerie ou la recherche et le sauvetage dans les zones sinistrées utilisent l'IA pour reconnaître les environnements complexes (et parfois hostiles) et adapter leurs réponses en conséquence. Les robots, capables de reconnaître les visages humains et les émotions, ont également été utilisés dans les environnements de vente au détail pour générer du trafic et enrichir l'expérience d'achat.
Automatisation industrielle:
La vision PC alimentée par l'IA peut être utilisée pour améliorer le contrôle qualité sur la chaîne de montage et aider à la détection des anomalies. L'IA peut également aider à la maintenance prédictive des machines pour éviter les temps d'arrêt, améliorer la durée de vie des machines et réduire les coûts de fabrication. Les robots peuvent être utilisés sur le site de fabrication ou dans les entrepôts pour déplacer des colis, assister sur la chaîne de montage, inspecter la qualité des produits et effectuer des travaux répétitifs de haute précision.
Voitures autonomes :
Les voitures autonomes ou autonomes combinent l'IoT et l'IA pour naviguer dans le trafic, réagir aux changements de trafic, de conditions météorologiques ou routières, ou prévoir le comportement des piétons. L'IA peut également être utilisée pour mesurer l'état du véhicule en fonction des données d'utilisation collectées et fournir des recommandations prédictives pour la maintenance.
Bâtiment / Domotique :
L'AIoT peut aider les entreprises à réduire leurs coûts énergétiques et à rendre les bâtiments économes en énergie en ajustant l'éclairage et le contrôle du temps en fonction de l'utilisation du bâtiment et des données de préférence des utilisateurs. La maintenance prédictive (utilisant des données de diagnostic sur la santé des systèmes du bâtiment) permet d'effectuer les réparations et la maintenance en cas de besoin plutôt que dans les délais, ce qui aide les entreprises à réduire leurs coûts. Ils peuvent également fournir des alarmes sur les défaillances potentielles du système avant qu'elles ne surviennent et aider à régler les systèmes pour des performances optimales. L'IA peut également être utilisée pour le contrôle d'accès automatisé via des capteurs de caméra.
Villes intelligentes
L'AIoT peut ouvrir de nouvelles façons de créer des villes plus efficaces, de soutenir les infrastructures urbaines et d'améliorer les services publics pour les communautés. Cela peut être fait en résumant et en examinant les données d'une multitude de capteurs et d'appareils IoT et en extrayant des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour effectuer des ajustements en temps réel. Les applications pratiques de l'IA incluent la gestion des vestiges, les services publics tels que la gestion du stationnement, la gestion du trafic et l'éclairage intelligent. Par exemple, les drones peuvent être utilisés pour surveiller le trafic en temps réel et les données peuvent être utilisées pour ajuster les feux de circulation ou les affectations de voies pour gérer et réduire la congestion, le tout sans l'intervention de trafiquants humains. De même, des capteurs attachés aux bennes à ordures peuvent alerter les opérateurs pour qu'ils ne ramassent les ordures que lorsque les poubelles sont pleines, ce qui contribue à réduire les coûts.
Transport et Logistique
L'IA trouve une application dans la gestion de flotte grâce à l'utilisation de la maintenance prédictive, avec une surveillance en temps réel de la flotte et une maintenance proactive des voitures basée sur les données collectées à partir des trackers et capteurs GPS. L'IA aide également les opérateurs de flotte avec une navigation en temps réel pour réduire les coûts de carburant, suivre l'entretien des véhicules et identifier les comportements dangereux des conducteurs.
Administration des ventes:
L'IA peut aider le commerce de détail de 2 manières. L'intelligence artificielle et l'analyse prédictive permettent de collecter et d'examiner de grandes quantités de données et d'utiliser ces informations pour aider les détaillants à prévoir et à prendre des décisions commerciales précises basées sur des données. L'AIoT peut utiliser l'intelligence utilisateur, les données démographiques et l'analyse comportementale pour fournir des recommandations personnalisées aux acheteurs et améliorer les opérations du magasin, la stratégie de placement de produit, le service client et l'expérience utilisateur globale. Les robots de vente au détail peuvent aider à générer du trafic et à améliorer l'expérience client du service.
Les soins de santé:
L'AIoT dans les soins de santé peut être utilisé pour différentes applications, telles que la détection et le diagnostic de maladies grâce à l'analyse de données d'image, la surveillance à distance des informations sur les patients grâce à des capteurs et la génération d'alarmes lorsque des anomalies sont observées, les prévisions du risque de maladie d'un patient via le DSE (dossier de santé électronique) l'analyse et la prévision des interactions médicamenteuses. En plus de cela, les systèmes chirurgicaux robotisés peuvent effectuer ou aider à des chirurgies très complexes et de haute précision et rendre possible une chirurgie mini-invasive.
Renesas et l'IA
Renesas propose toute une famille de microcontrôleurs basés sur Arm capables d'exécuter des applications d'IA. Renesas travaille en étroite collaboration avec des partenaires de l'écosystème pour fournir des solutions d'IA de bout en bout dans les applications d'analyse prédictive, de vision et de voix, entre autres. Les applications utilisant ces fonctionnalités couvrent des segments de marché tels que l'automatisation industrielle, la maison intelligente, l'automatisation des bâtiments, la santé et l'agriculture.
La solution de Renesas et également d'IA (IA intégrée) utilise les modèles populaires NN:Caffe, développés par UC Berkeley, et TensorFlow de Google. Il utilise le Deep Neural Network (DNN), un réseau multicouche particulièrement adapté aux applications impliquant la classification d'images, la reconnaissance vocale ou le traitement du langage naturel. Les outils and-AI intégrés à l'environnement de développement intégré Renesas e2 Studio transforment les modèles NN en une forme (basée sur C/C++) qui peut être utilisée par le MCU et aide à intégrer le modèle NN précédemment formé dans le MCU cible.
L'IA représente l'avenir de l'IoT
L'AIoT permet de nouvelles applications et de nouveaux cas d'utilisation et va aider l'IoT à atteindre son plein potentiel. Les applications AIoT peuvent être trouvées sur des marchés aussi divers que les villes intelligentes, l'automatisation industrielle, la médecine, l'agriculture et les maisons intelligentes. Nous continuerons à voir une augmentation des nouvelles applications incorporant l'IA dans les terminaux IoT, de plus en plus de fabricants faisant progressivement de l'AIoT un domaine d'investissement important.
