L’intelligence artificielle (IA) a un énorme appétit pour les données. Et vous ne pouvez satisfaire cet appétit – et profiter des avantages de l’IA – que si vous disposez d’un réseau fiable à large bande passante pour transporter les données vers et depuis vos applications d’IA.
Lorsqu’ils pensent à l’IA, les gens oublient souvent le réseau, jusqu’à ce qu’il ne fonctionne plus. Nous tenons pour acquis que nos applications pourront communiquer avec les sources de données et renvoyer les précieuses informations dont nous avons besoin en temps opportun. Cependant, à mesure que de plus en plus d’IA se déplacent à la périphérie, les organisations constatent qu’elles ont besoin d’une vitesse plus rapide, d’une latence plus faible et de plus de bande passante que leurs options de mise en réseau actuelles.
C’est là qu’intervient la 5G.
La migration périphérique
De nombreux cas d’utilisation émergents de l’IA, comme l’infrastructure intelligente, la surveillance de la sécurité vidéo, les véhicules autonomes, l’Internet industriel des objets (IIoT), les diagnostics de santé basés sur l’IA et autres, doivent traiter les données en temps réel dès qu’elles sont générées. Déplacer ces données de l’endroit où elles ont été créées vers le cloud pour traitement, puis les redescendre vers la périphérie prend tout simplement trop de temps pour être utile. Par exemple, la caméra d’un robot de chaîne de montage peut s’appuyer sur l’IA pour l’aider à déterminer si une pièce particulière est conforme aux spécifications ou doit être mise au rebut. Si le traitement de ces données est retardé ne serait-ce que d’une demi-seconde, le fabricant peut subir des dépenses considérables pour arrêter et démarrer la ligne, ou il peut même expédier une pièce défectueuse à un client.
Pour faire face à ces situations de traitement en temps réel, les capacités de calcul de l’IA se déplacent vers la périphérie du réseau. Les capteurs des chaînes de montage, des champs agricoles, des oléoducs et gazoducs, des magasins de détail, des feux de circulation et d’une myriade d’autres emplacements ont désormais des serveurs à proximité, prêts à traiter les données entrantes via des algorithmes d’IA et à permettre une réponse intelligente en un clin d’œil. œil.
Wi-Fi contre 5G/LTE
Il peut être facile d’essayer de comparer des pommes à des pommes entre le LTE/5G et le Wi-Fi, mais les deux technologies ont des forces et des faiblesses différentes. Par exemple, on a longtemps supposé que le Wi-Fi était moins cher qu’un réseau LTE/5G privé. Mais cela dépend de l’application. Alors que les réseaux Wi-Fi se concentrent sur la fourniture d’une couverture réseau décente à faible coût, les réseaux mobiles privés sont généralement axés sur les résultats et pilotés par une équipe d’exploitation pour prendre en charge un cas d’utilisation spécifique où la sécurité, la fiabilité et les performances sont essentielles.
La 5G utilise le spectre beaucoup plus efficacement que les technologies cellulaires antérieures, ce qui lui permet d’utiliser une plus large gamme de bandes. Il offre également une vitesse plus rapide, jusqu’à 20 Gbps en performances de pointe. De plus, il prend en charge 100 fois plus de trafic réseau et offre une latence 10 fois plus faible que la 4G.[1] Dans les applications où l’efficacité, la fiabilité et la vitesse sont importantes, la LTE/5G finira par faire économiser de l’argent aux entreprises.
Mieux ensemble : l’IA, la 5G et la périphérie
En raison de ces avantages, les principales organisations commencent déjà à déployer des solutions d’intelligence artificielle qui s’appuient sur les réseaux 5G pour certains de leurs cas d’utilisation les plus critiques.
Par exemple, de nombreux fabricants utilisent l’IA et la 5G pour prendre en charge les applications de maintenance prédictive en périphérie. Les temps d’arrêt peuvent être coûteux pour ces entreprises, mais en ingérant et en analysant les données des capteurs de leur équipement, elles peuvent prévoir avec certitude quand une machine particulière est sur le point de tomber en panne. Cela leur permet de planifier à l’avance et d’effectuer des réparations avec le moins d’interruptions possible de la production.
Bon nombre de ces mêmes fabricants exploitent ce trio de technologies pour alimenter l’analyse vidéo à des fins de santé et de sécurité ou de contrôle de la qualité. Dans de nombreux cas, ils utilisent les systèmes basés sur l’IA pour augmenter les capacités de leur personnel humain. Cela réduit le temps que les employés doivent passer sur des cas banals, leur permettant de concentrer leurs efforts sur les situations où le jugement humain est nécessaire. Cela réduit les coûts tout en améliorant les enregistrements de sécurité et de qualité.
De même, dans les soins de santé, de nombreux hôpitaux utilisent des systèmes d’IA basés sur la périphérie sur les réseaux 5G aux côtés du personnel humain pour aider au triage des patients. Il leur permet d’effectuer les tâches de triage plus rapidement et plus équitablement. En priorisant plus efficacement les soins d’urgence, ces organisations sont en mesure de réduire les séjours à l’hôpital et d’améliorer les résultats tout en utilisant leurs ressources aussi efficacement que possible.
Apprendre encore plus
Bien sûr, aucun de ces cas d’utilisation ne serait possible sans des capacités de calcul de pointe rapides conçues pour gérer l’IA. Dell Technologies a créé Conceptions validées pour l’IA équipés des processeurs Intel de dernière génération. Ceux-ci peuvent permettre des performances jusqu’à 18 fois plus rapides que le matériel concurrent. Explorez plus d’IA Solutions périphériques 5G/LTE de Dell Technologies et Intel.
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[1] Alexandre Gillis, « Qu’est-ce que la 5G ? », TechTarget, https://www.techtarget.com/searchnetworking/definition/5G
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