news

5 Tren AI Edge Teratas untuk Ditonton di 2023

Dengan keadaan dunia yang terus berubah pada tahun 2022, beberapa tren teknologi ditunda sementara yang lain dipercepat. Tantangan rantai pasokan, kekurangan tenaga kerja, dan ketidakpastian ekonomi membuat perusahaan mengevaluasi kembali anggaran mereka untuk teknologi baru.

Bagi banyak organisasi, AI dipandang sebagai solusi untuk banyak ketidakpastian yang menghasilkan peningkatan efisiensi, diferensiasi, otomatisasi, dan pengurangan biaya.

Hingga saat ini, AI beroperasi hampir secara eksklusif di cloud. Namun aliran data yang semakin beragam dihasilkan sepanjang waktu dari sensor di edge. Ini membutuhkan inferensi waktu nyata, yang memimpin lebih banyak penyebaran AI untuk beralih ke komputasi tepi.

Untuk bandara, toko, rumah sakit, dan lainnya, AI menghadirkan efisiensi, otomatisasi, dan bahkan pengurangan biaya yang canggih, itulah sebabnya adopsi edge AI dipercepat tahun lalu.

Pada tahun 2023, perkirakan akan melihat lingkungan yang sama menantangnya, yang akan mendorong tren AI mutakhir berikutnya.

1. Fokus pada Kasus Penggunaan AI Dengan ROI Tinggi

Pengembalian investasi selalu menjadi faktor penting untuk pembelian teknologi. Tetapi dengan perusahaan mencari cara baru untuk mengurangi biaya dan mendapatkan keunggulan kompetitif, berharap proyek AI menjadi lebih umum.

Beberapa tahun yang lalu, AI sering dipandang sebagai percobaan, tetapi, menurut penelitian dari IBM, 35% perusahaan saat ini melaporkan penggunaan AI dalam bisnis mereka, dan 42% lainnya melaporkan bahwa mereka sedang mengeksplorasi AI. Kasus penggunaan Edge AI, khususnya, dapat membantu meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya, menjadikannya tempat yang menarik untuk memfokuskan investasi baru.

Misalnya, supermarket dan toko besar berinvestasi besar-besaran pada AI di mesin checkout mandiri untuk mengurangi kerugian akibat pencurian dan kesalahan manusia. Dengan solusi yang dapat mendeteksi kesalahan dengan akurasi 98%, perusahaan dapat dengan cepat melihat pengembalian investasi dalam hitungan bulan.

Inspeksi industri AI juga segera kembali, membantu meningkatkan inspektur manusia di lini pabrik. Bootstrap dengan data sintetis, AI dapat mendeteksi cacat pada tingkat yang jauh lebih tinggi dan mengatasi berbagai cacat yang tidak dapat ditangkap secara manual, menghasilkan lebih banyak produk dengan deteksi negatif atau positif palsu yang lebih sedikit.

2. Pertumbuhan Kolaborasi Manusia dan Mesin

Sering dilihat sebagai kasus penggunaan edge AI yang jauh, penggunaan mesin cerdas dan robot otonom sedang meningkat. Dari fasilitas distribusi otomatis untuk memenuhi permintaan pengiriman pada hari yang sama, hingga robot yang memantau toko kelontong untuk mengetahui tumpahan dan kehabisan stok, hingga lengan robot yang bekerja bersama manusia di jalur produksi, mesin cerdas ini menjadi lebih umum.

Menurut Gartner, penggunaan robotika dan mesin cerdas diperkirakan akan tumbuh secara signifikan pada akhir dekade ini. “Pada tahun 2030, 80% manusia akan terlibat dengan robot pintar setiap hari, karena kemajuan robot pintar dalam kecerdasan, interaksi sosial, dan kemampuan augmentasi manusia, naik dari kurang dari 10% saat ini.” (Gartner, “Emerging Technologies: AI Roadmap for Smart Robots — Journey to a Super Intelligent Humanoid Robot”, G00761328, Juni 2022)

Agar masa depan ini terwujud, salah satu area fokus yang perlu diperhatikan pada tahun 2023 adalah membantu kolaborasi manusia dan mesin. Proses otomatis mendapat manfaat dari kekuatan dan tindakan berulang yang dilakukan oleh robot, membuat manusia melakukan tugas khusus dan tangkas yang lebih sesuai dengan keterampilan kita. Harapkan organisasi untuk berinvestasi lebih banyak dalam kolaborasi manusia-mesin ini pada tahun 2023 sebagai cara untuk mengurangi kekurangan tenaga kerja dan masalah rantai pasokan.

3. Kasus Penggunaan AI Baru untuk Keselamatan

Terkait tren kolaborasi manusia dan mesin adalah keamanan fungsional AI. Pertama kali terlihat pada kendaraan otonom, semakin banyak perusahaan yang ingin menggunakan AI untuk menambahkan tindakan keselamatan yang proaktif dan fleksibel ke lingkungan industri.

Secara historis, keselamatan fungsional telah diterapkan di lingkungan industri dengan cara biner, dengan peran utama dari fungsi keselamatan untuk segera menghentikan peralatan agar tidak menyebabkan kerugian atau kerusakan saat suatu peristiwa dipicu. AI, di sisi lain, bekerja dalam kombinasi dengan kesadaran konteks untuk memprediksi suatu peristiwa yang terjadi. Hal ini memungkinkan AI untuk secara proaktif mengirimkan peringatan terkait potensi peristiwa keselamatan di masa mendatang, mencegah peristiwa tersebut sebelum terjadi, yang dapat secara drastis mengurangi insiden keselamatan dan waktu henti terkait di lingkungan industri.

Standar keselamatan fungsional baru yang menentukan penggunaan AI dalam keselamatan diharapkan akan dirilis pada tahun 2023 dan akan membuka pintu untuk adopsi awal di pabrik, gudang, kasus penggunaan pertanian, dan lainnya. Salah satu area pertama penerapan keselamatan AI akan berfokus pada peningkatan keselamatan pekerja, termasuk deteksi postur pekerja, pencegahan benda jatuh, dan deteksi peralatan perlindungan pribadi.

4. TI Fokus pada Cybersecurity di Edge

Serangan dunia maya meningkat 50% pada tahun 2021 dan tidak pernah melambat sejak saat itu, menjadikannya fokus utama bagi organisasi TI. Komputasi tepi, terutama jika digabungkan dengan kasus penggunaan AI, dapat meningkatkan risiko keamanan siber bagi banyak organisasi dengan menciptakan permukaan serangan yang lebih luas di luar pusat data tradisional dan firewallnya.

Edge AI dalam industri seperti manufaktur, energi, dan transportasi membutuhkan tim TI untuk memperluas jejak keamanan mereka ke dalam lingkungan yang secara tradisional dikelola oleh tim teknologi operasional. Tim teknologi operasional biasanya fokus pada efisiensi operasional sebagai metrik utama mereka, mengandalkan sistem celah udara tanpa konektivitas jaringan ke dunia luar. Kasus penggunaan Edge AI akan mulai mendobrak batasan ini, mengharuskan TI untuk mengaktifkan konektivitas cloud sambil tetap mempertahankan standar keamanan yang ketat.

Dengan miliaran perangkat dan sensor di seluruh dunia yang semuanya akan terhubung ke internet, organisasi TI harus melindungi perangkat edge dari serangan langsung dan mempertimbangkan keamanan jaringan dan cloud. Pada tahun 2023, AI akan diterapkan pada keamanan siber. Data log yang dihasilkan dari jaringan IoT kini dapat disalurkan melalui model keamanan cerdas yang dapat menandai perilaku mencurigakan dan memberi tahu tim keamanan untuk mengambil tindakan.

5. Menghubungkan Digital Twins ke Edge

Istilah kembar digital mengacu pada representasi virtual aset, proses, atau lingkungan dunia nyata yang disinkronkan dengan sempurna dan akurat secara fisik. Tahun lalu, NVIDIA bermitra dengan Siemens untuk mengaktifkan kasus penggunaan metaverse industri, membantu pelanggan mempercepat penerapan teknologi otomasi industri. Perusahaan terkemuka yang mencakup manufaktur, ritel, barang kemasan konsumen, dan telekomunikasi, seperti BMW, Lowe’s, PepsiCo, dan Heavy.AI, juga telah mulai membangun kembaran digital operasional yang memungkinkan mereka mensimulasikan dan mengoptimalkan lingkungan produksi mereka.

Apa yang menghubungkan kembar digital ke dunia fisik dan edge computing adalah ledakan sensor dan data IoT yang mendorong kedua tren ini. Pada tahun 2023, kita akan melihat semakin banyak organisasi yang menghubungkan data langsung dari lingkungan fisik mereka ke dalam simulasi virtual mereka. Mereka akan beralih dari simulasi berbasis data historis menuju lingkungan digital yang hidup — kembaran digital sejati.

Dengan menghubungkan data langsung dari dunia fisik ke kembaran digital mereka, organisasi dapat memperoleh wawasan waktu nyata ke dalam lingkungan mereka, memungkinkan mereka membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat. Meskipun masih awal, perkirakan akan melihat pertumbuhan besar-besaran di ruang ini tahun depan untuk penyedia ekosistem dan adopsi pelanggan.

Tahun Edge AI

Sementara lingkungan ekonomi 2023 masih belum pasti, edge AI pasti akan menjadi area investasi bagi organisasi yang ingin mendorong otomatisasi dan efisiensi. Banyak tren yang kami lihat lepas landas tahun lalu terus dipercepat dengan fokus baru pada inisiatif yang membantu mendorong penjualan, mengurangi biaya, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Kunjungi halaman Edge Computing Solutions NVIDIA untuk mempelajari lebih lanjut tentang edge AI dan bagaimana kami membantu organisasi mengimplementasikannya di lingkungan mereka saat ini.

Buat seperti itu kami https://confederatemuseumcharlestonsc.com/ menyediakan web site ini pada para penggemar togel hongkong. Sebab kami selamanya membagikan hasil https://genericviagraonline-tabs.com/ hk tercepat serta terakurat alhasil para pemeran tidak perlu menunggu lama terhadap jam 23. 00 wib. Kemudian, dengan hasil pengeluaran hk yang kami bagikan terhadap para pemeran tentu saja hasil itu kita ambil segera dari situs sah hongkongpools. Karena kita mempunyai koneksi berasal dari web hongkongpools https://timberland-sko.com/ bersama dengan tiap pemberitahuan hasil pengeluaran hk sudah singgah sampai bagan data hk yang diatas