Quando se trata de processar grandes quantidades de dados, sempre foi uma questão de eficiência para as empresas, pois seus bancos de dados continuam a se expandir.
Problemas de latência e conectividade têm sido obstáculos consistentes para empresas que processam grandes volumes de dados de computadores, aplicativos e dispositivos de Internet das Coisas Industrial (IIoT).
A computação de borda, bem, eliminou esses problemas.
O modelo de computação de borda permite que as empresas otimizem seus sistemas gerenciando o controle de processos em tempo real ou detectando anomalias em seus processos de fabricação mais perto de onde os dados são gerados, em vez de depender de data centers ou serviços de nuvem de terceiros.
Isso também alivia algumas preocupações de segurança. A computação de borda fornece melhor segurança de dados e proteção de privacidade porque os dados são processados na borda em vez de viajar para servidores centrais. A privacidade pode ser comprometida quando os dados hospedados em servidores centralizados são invadidos porque podem conter informações mais abrangentes.
A presença crescente de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) também reduz os problemas de latência e conectividade porque esses aplicativos funcionam melhor buscando e processando dados em grandes lotes.
Dispositivos de computação de borda geralmente são leves e suportados em vários fatores de forma. Às vezes, a computação de borda também pode se referir a um componente de software independente de hardware que pode executar hardware local ou em ambientes virtualizados.
No artigo desta semana, veremos os dispositivos e sensores de computação de borda com IA da Kneron, Advantech e Axiomtek.
Levando a IA ao limite com módulos
O módulo de computação de ponta MINI-AI-520 AI da Kneron traz inferência de AI e ML para sistemas existentes. O dispositivo é baseado na unidade de processador neural KL520 (NPU) e pode se conectar a sistemas integrados que suportam módulos PCI Express Mini Card (mPCIe). O KL520 oferece um desempenho de computação AI de 0,35 TOPS por watt, tornando-o ideal para aplicações remotas, móveis e não tripuladas. A Kneron também possui o M2AI-2242-520 AI Edge Computing Module, que está disponível individualmente (PER-T520-MIAI-A11-0001) ou emparelhado com uma câmera EverFocus EUA1200 Full HD (PER-T520-MIAI-A11-K001).
O Módulo de Aceleração Edge AI VEGA-340 da Advantech pode aumentar o desempenho da infraestrutura de vídeo desde a contribuição de borda até a distribuição na nuvem. O dispositivo de baixo consumo de energia possui recursos de inferência IA plug-and-play para aplicações de visão, incluindo vigilância por vídeo, diagnósticos médicos e visão de máquina. Os módulos também apresentam unidades de processamento Intel® Movidius™ Myriad™ X Vision (VPU) que são otimizadas para processamento de ponta, visão computacional e deep learning. Os desenvolvedores também podem aproveitar o kit de ferramentas Intel OpenVINO™ para otimização do desempenho de inferência.
O AIE100-903-FL Edge AI da Axiomtek desenvolvido com NVIDIA® Jetson™ Nano foi projetado para aplicativos de IA e computação de borda, varejo inteligente e cidade inteligente. O sistema de nível de caixa executa o sistema operacional Ubuntu 18.04 no módulo NVIDIA® Jetson Nano. O sistema ultracompacto (147,4 mm x 129,8 mm x 34,6 mm) está equipado com uma porta Power over Ethernet (PoE) de 15 W GbE para transmissão de energia e vídeo. O sistema de 1kg tem uma faixa operacional de -30°C a 50°C, resistência à vibração de 3Grms e 10% a 95% de tolerância à umidade sem condensação. Combinado com um kit de cobertura IP42 opcional que suporta aplicações semi externas, o sistema é adequado para ambientes úmidos e frios.
Conclusão
A computação de borda permite que as empresas controlem processos em tempo real, melhorem a utilização da largura de banda e garantam operações tranquilas mesmo sem uma conexão com a Internet. A computação de borda não substitui, mas aumenta a computação em nuvem, o que significa que projetistas e desenvolvedores podem criar inovações para melhorar a tecnologia.
Artigo escrito por Tommy Cummings e publicado no blog da Mouser Electronics: Edge Computing Can Take the Edge Off Some Computing Issues
Traduzido pela Equipe Embarcados. Visite a página da Mouser Electronics no Embarcados
(*) este post foi patrocinado pela Mouser Electronics.
