Các nhà phát triển Internet of Things (IoT), robot, thị giác máy tính và các ứng dụng công nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng để nhúng trí thông minh vào các thiết kế cạnh kết nối cao của họ.Đối với các nhóm làm việc trong thời hạn hạn hẹp, áp lực này mở rộng ra ngoài việc phát triển phần mềm ứng dụng.Chọn phần cứng có khả năng chạy các hệ điều hành cấp cao như Linux cùng với các chức năng thời gian thực xác định là đủ thách thức, nhưng khi trí thông minh được trang bị sau trong cơ sở hạ tầng hiện có, chẳng hạn như trong các ứng dụng tự động hóa công nghiệp và tòa nhà thông minh, các yêu cầu thích hợp nền tảng bổ sung phát sinh.
Những gì các nhà phát triển cần là một nền tảng quen thuộc, đã được chứng minh, linh hoạt và có khả năng để nhanh chóng tạo ra nguyên mẫu và phát triển các thiết kế sẵn sàng sản xuất.
Bài viết này thảo luận về những thách thức mà các nhà phát triển phải đối mặt với các dự án xử lý và nâng cấp ở cạnh mạng.Sau đó nó cho thấy làm thế nào một máy tính Arduino đơn bảng (SBC) có thể được sử dụng để giải quyết những thách thức này.
Xây dựng trí thông minh tiên tiến dưới sự hạn chế tài nguyên nghiêm ngặt
Trí tuệ cạnh bao gồm suy luận và ra quyết định bằng trí tuệ nhân tạo (AI), chạy trên nền tảng cục bộ.Ưu điểm chính của trí thông minh dựa trên cạnh bao gồm giảm sự phụ thuộc vào kết nối luôn hoạt động, cải thiện quyền riêng tư và an ninh, và độ trễ cực thấp, tất cả đều mang lại lợi ích cho các nhà thiết kế hệ thống an toàn robot và công nghiệp.
Đối với các thiết bị robot, trí thông minh cạnh cho phép kiểm soát chuyển động thời gian thực, tránh chướng ngại vật và hành vi thích nghi, cung cấp thời gian phản ứng xác định quan trọng đối với hoạt động tự trị.Đối với hệ thống an toàn công nghiệp, trí thông minh cạnh cho phép phát hiện ngay lập tức mối nguy hiểm, bảo trì dự đoán và tắt máy nhanh chóng, giảm thiểu thiệt hại thiết bị và rủi ro cho công nhân.trí thông minh cạnh cung cấp khả năng đáp ứng, khả năng phục hồi và độ tin cậy cần thiết cho các ứng dụng AI thời gian thực.
Nhưng tài nguyên phần cứng hạn chế đặt ra những hạn chế đáng kể.vì trí thông minh dựa trên cạnh phải cân bằng xử lý trên tàu với các phong bì năng lượng và hạn chế nhiệtCác khối lượng công việc AI thời gian thực như thị giác máy tính, hợp nhất cảm biến và điều khiển robot có thể bão hòa tài nguyên xử lý, làm tăng tiêu thụ điện và sản xuất nhiệt.Trọng lượng nhiệt quá mức trên bộ xử lý có thể dẫn đến giảm hiệu suất suy luận, sự bất ổn của hệ thống, hoặc ngắt nhiệt, trong đó bộ xử lý tự động chậm lại để làm mát khi quá nóng.
Các giới hạn về lớp phủ điện cũng quan trọng như vậy khi các hệ thống cạnh hoạt động trên pin, hệ thống điện di động hoặc các nguồn điện bị hạn chế khác,khi hiệu quả năng lượng ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian chạy và độ tin cậy. Việc nâng cấp thường đưa ra những thách thức. Các nền tảng hiện có thường có không gian hạn chế, khiến việc thêm các máy gia tốc AI, hệ thống làm mát hoặc bộ nhớ bổ sung trở nên khó khăn.Các hệ thống cũ có thể có giao diện lỗi thời hoặc độc quyền đòi hỏi phải có bộ chuyển đổi hoặc tích hợp tùy chỉnh để kết nối phần cứng hiện đại với công nghệ hiện có.