Edge, Endpoint и Cloud AI: единое будущее для интеллектуального IoT

Пандемия COVID‑19 ускорила спрос на контакт-бесплатные взаимодействия, толкая искусственный интеллект ближе к устройству, которое касается пользователь. AI-driven голосовое управление, бесконтактные платежи и автономные видео-системы больше не опциональны — они становятся необходимыми для безопасных, бесшовных переживаний.

Встроенный Artificial Intelligence of Things (AIoT) в центре этого сдвига. Встраивая AI непосредственно в сенсоры и микроконтроллеры, мы разблокируем hands-free, real-time принятие решений, которое держит пользователей в безопасности и улучшает продуктивность через розницу, мануфактуру и удаленную работу.

AIoT выходит из облака

Исторически тяжелые вычислительные требования AI удовлетворялись в облаке, но сегодня мы видим обратный тренд. Обучение deep-learning моделей все еще происходит в дата-центрах, но инференс мигрирует к edge и device endpoints. Этот сдвиг позволяет мгновенную аналитику и убирает задержку из device-to-cloud-to-device петли.

Пока многие endpoints все еще полагаются на CPU-based инференс, индустрия переходит к чипам, интегрирующим neural-processing units (NPU) и dedicated AI акселераторы. Эти on-chip решения предоставляют пропускную способность, низкое потребление и real-time responsiveness, требуемые для next-generation connected систем.

Figure 1 (Источник: Renesas Electronics)

Будущее AIoT дома и на рабочем месте

Прогресс в AI акселераторах, predictive control и multimodal perception разблокирует новые пользовательские интерфейсы для промышленных и потребительских устройств. Голосовая активация становится дефолтным интерфейсом для always-on систем, предлагая преимущества доступности и позволяя touch-less контроль на кухнях, офисах и фабриках.

Multimodal архитектуры — комбинирующие голос, зрение и жесты — усиливают безопасность и usability. Например, голосовая команда может запустить визуальное распознавание для идентификации объектов или людей, обеспечивая hands-free surveillance или real-time видео-конференции, автоматически переключающие фокус между спикерами.

В мануфактуре collaborative robots (CoBots) полагаются на multimodal AI для интерпретации человеческих жестов и голосовых команд, позволяя им безопасно работать рядом с рабочими. Эти системы используют «пять чувств» зрения, слуха и тактиля для навигации в сложных, динамичных средах.

Что на горизонте?

IDC Research прогнозирует 55 млрд подключенных устройств по всему миру к 2025 году, генерирующих 73 зеттабайт данных. Edge AI чипы ожидают опередить cloud AI чипы, пока deep-learning инференс продолжает смещаться к edge и device endpoints. Эта интеграция AI на каждом слое — cloud, edge и endpoint — будет подкреплять smart приложения, которые коммуницируют и взаимодействуют более естественным, human-like способом.

Dr. Sailesh Chittipeddi, Executive Vice President и General Manager IoT and Infrastructure Business Unit Renesas, ведет AIoT инициативы компании.