Trí tuệ nhân tạo vạn vật – Artificial Intelligence of Things (AIoT)

Trí tuệ nhân tạo vạn vật – Artificial Intelligence of Things (AIoT)

Từ IoT đến AIoT – IoT thông minh được cung cấp bởi AI

Quá tải dữ liệu IoT

Mặc dù IoT cho phép doanh nghiệp biến dữ liệu thiết bị thành những hiểu biết có thể hành động để tối ưu hóa quy trình sản xuất, kinh doanh, khả năng xử lý dữ liệu giúp ngăn ngừa các sự cố kịp thời. Hiệu quả sẽ quyết định liệu doanh nghiệp có thể tận dụng đầy đủ lợi ích của IoT hay không. Với vô số luồng dữ liệu được truyền từ các cảm biến cùng đó là số lượng thiết bị được kết nối đang tăng lên hàng tỷ mỗi năm. Các đám mây doanh nghiệp (enterprise clouds) có tốc độ tăng trưởng chậm ( hàng ngàn/ năm), cuối cùng sẽ bị áp đảo bởi khối lượng dữ liệu khổng lồ, vượt quá khả năng xử lý của nó. Đó chỉ là vấn đề của thời gian.

Ngoài ra, trong các ứng dụng như vận hành máy hoạt động độc lập, giám sát an ninh và giám sát quy trình sản xuất, các thiết bị cục bộ cần phải hành động ngay lập tức để đối phó với các sự kiện quan trọng về thời gian. Chờ phản hồi từ đám mây có thể dẫn đến độ trễ phản hồi và khiến khả năng hoàn thành các tác vụ trong thời gian thực của thiết bị bị giảm xuống. Để giải quyết các vấn đề về quá tải dữ liệu và độ trễ phản hồi, ngày càng nhiều công ty đang tìm cách kết hợp các giải pháp điện toán cạnh và AI vào hệ thống IoT của họ.

Edge computing: xử lý dữ liệu khi cần

Điện toán cạnh (Edge computing) là một công nghệ điện toán phân tán mang tính toán đến cạnh của mạng IoT, nơi các thiết bị cục bộ có thể xử lý dữ liệu nhạy cảm với thời gian càng gần nguồn của nó càng tốt, thay vì phải gửi dữ liệu đến máy chủ điều khiển để phân tích. Lợi ích chính của việc đưa xử lý dữ liệu ra cạnh là nó cho phép dữ liệu cảm biến được xử lý ngay tại nơi nó được tạo, giúp loại bỏ độ trễ và cho phép các thiết bị và ứng dụng cục bộ phản ứng tức thời. Trong khi đó, bằng cách lọc dữ liệu thô gần nguồn, điện toán cạnh có thể giảm đáng kể lượng dữ liệu được gửi đến đám mây doanh nghiệp, giảm bớt cả việc sử dụng băng thông và gánh nặng phân tích dữ liệu.

AIoT: khi IoT gặp trí tuệ nhân tạo

Mặc dù một số hệ thống IoT được xây dựng để điều khiển sự kiện đơn giản trong đó tín hiệu cảm biến kích hoạt phản ứng tương ứng, chẳng hạn như bật/ tắt ánh sáng dựa trên thay đổi ánh sáng xung quanh. Để thực hiện nhiều sự kiện phức tạp hơn, đòi hỏi các ứng dụng phải diễn giải sự kiện bằng kỹ thuật phân tích theo thứ tự để bắt đầu hành động thích hợp. Để thực hiện công việc này, một cấu trúc IoT mới được gọi là Artificial Intelligence of Things (AIoT) ra đời.

Nó áp dụng trí thông minh cho các cạnh và cung cấp cho các thiết bị khả năng hiểu dữ liệu, quan sát môi trường xung quanh và quyết định những gì cần làm tốt nhất – tất cả đều có thể được thực hiện với sự can thiệp tối thiểu của con người. Với sức mạnh của AI, các thiết bị AIoT không chỉ là sứ giả cung cấp thông tin cho trung tâm điều khiển mà còn phát triển thành các máy thông minh có khả năng thực hiện phân tích tự điều khiển và hoạt động độc lập.

How Axiomtek’s Edge AI Systems Enable Deeping Learning in Various Markets

Smart farming with eBOX560-900-FL

The customer has been developing a smart camera system that enables 24/7 cattle behavior monitoring and video data analysis to improve farming operations. Using Axiomtek’s eBOX560-900-FL to combine both computer vision and artificial intelligence capabilities, the camera system is able to identify animals with specific eating or drinking activities from video footage, discover health and feeding patterns, and assess how environmental changes/farming practices impact livestock. The camera system delivers daily event notifications to farmers through their phones, while also providing remote access to detailed analytics about their herd and farm operations, which is helpful for farmers to turn visual information into actionable insights and make data-driven decisions to maximize productivity and profitability.

Video-based traffic management with eBOX800-900-FL

The customer was initiating a traffic management program involving the implementation of an on-site video IoT solution with edge AI processing power to analyze live video feeds from street surveillance cameras. It aimed to provide timely traffic control via real-time video content analysis, meanwhile relieving the burden of transferring large video datasets back to the cloud for analysis. Axiomtek’s eBOX800-900-FL edge AI computing system, with its PoE camera connectivity, deep learning capability, as well as ruggedized design for harsh outdoor use, was deployed into the customer’s platform to facilitate traffic management by performing the tasks of computer vision-enabled video analytics:

•  Traffic flow measurement: vehicle counting, vehicle speed detection, etc.
• Vehicle Tracking: vehicle type classification, driving line identification, and moving direction predictions (going straight; turning right or left).

The traffic and vehicle tracking analysis based on live video streams would help transportation authorities detect incidents and give them a better understanding of the actual traffic volume on the road, allowing them to precisely estimate potential traffic jam areas/periods and take prompt actions to eliminate congestion or help drivers avoid it. The results of real-time traffic analysis can also be integrated with other intelligent traffic systems such as traffic light control to direct vehicles to alternate routes with less traffic.