Le choix d’un PC capable de traiter des données à l’aide de l’intelligence artificielle doit bien entendu prendre en compte la capacité de calcul nécessaire, aussi bien au niveau du processeur de la carte mère que de la carte graphique.
Mais il doit aussi prendre en compte des contraintes propres au secteur professionnel dans lequel le PC est utilisé.
Pourquoi l’intelligence artificielle est nécessaire au développement de l’IoT industriel?
Un nombre impressionnant d’appareils industriels sont connectés à Internet et ce nombre continue de croître d’année en année. Selon un rapport de l’International Data Corporation de 2019, ce nombre devrait atteindre 41,6 milliards de terminaux en 2025.
Ce qui est encore plus ahurissant est la quantité de données produites par chaque appareil. Cette masse de données est devenue trop importante pour être analysée par l’intelligence humaine.
D’ailleurs une étude de la Harvard Business Review a conclu que « moins de la moitié des données structurées d’une organisation sont activement utilisées pour prendre des décisions et moins de 1 % de ses données non structurées sont analysées ou utilisées ».
Par conséquent, les entreprises et les experts du secteur se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour pouvoir traiter les données et améliorer la gestion de leur entreprise.
Qu’est ce que l’AIoT ?
L’intelligence artificielle des objets (AIoT) fait référence à l’adoption de technologies d’intelligence artificielle dans les applications IoT dans le but d’améliorer :
- l’efficacité opérationnelle
- l’ergonomie des interactions homme-machine
- l’analyse et la gestion des données.
PC avec intelligence artificielle pour l’analyse vidéo
La vision par ordinateur ou l’analyse vidéo basée sur l’IA sont adoptées par de plus en plus d’entreprises pour les capacités de classification et de reconnaissance de leurs applications.
Les PCs de surveillance, ou d’analyse vidéo, libèrent une productivité et une efficacité accrues pour les applications industrielles comme :
- l’identification des véhicules pour contrôler les feux de circulation dans les systèmes de transport intelligents
- les robots de patrouille intérieurs/extérieurs
- les drones agricoles
- l’inspection optique automatique (AOI) des minuscules défauts des balles de golf
- la lecture de données dans la surveillance à distance et la maintenance préventive
PC Edge Computing et IA pour réduire l’utilisation de la bande passante
Dans de nombreuses situations réelles, en particulier dans les systèmes hautement distribués situés dans des zones reculées, il peut s’avérer impossible d’envoyer constamment de grandes quantités de données brutes à un serveur central.
Afin de réduire la latence, de réduire les coûts de communication et de stockage des données et d’augmenter la disponibilité du réseau, les fournisseurs de solutions et les architectes d’applications déplacent les capacités d’IA et d’apprentissage automatique vers la périphérie du réseau pour permettre des capacités de prétraitement plus puissantes directement sur le terrain. En effet, en connectant vos appareils de terrain à des ordinateurs de périphérie équipés de puissants processeurs locaux et d’IA, vous n’avez plus besoin d’envoyer toutes vos données vers le cloud pour analyse.
PC durci pour l’intelligence artificielle en milieu industriel
Vous devrez également tenir compte de l’emplacement physique où votre application sera mise en œuvre.
PC IA durci pour des températures extrêmes
Un PC avec intelligence artificielle pour des applications industrielles déployées à l’extérieur ou dans des environnements difficiles, telles que les villes intelligentes, le pétrole et le gaz, les mines, l’énergie ou les robots de patrouille extérieure, doit avoir une large plage de températures de fonctionnement et des mécanismes de dissipation thermique appropriés pour garantir la fiabilité dans des conditions météorologiques extrêmement chaudes ou glaciales.
PC IA conforme aux normes et usages du secteur
Certaines applications nécessitent également des certifications ou des approbations spécifiques à l’industrie, telles qu’une conception sans ventilateur, une construction antidéflagrante et une résistance aux vibrations.
Et comme de nombreuses applications du monde réel sont déployées dans des armoires à espace limité et soumises à des limitations de taille, les PCs de petite taille, ou à petit facteur de forme, sont préférés.
Connexion du PC IA au réseau
De plus, les applications industrielles sur des sites distants peuvent également nécessiter des communications via une connexion cellulaire ou Wi-Fi fiable.
Une autre considération est qu’une connectivité sans fil redondante avec prise en charge de la double carte SIM peut également être nécessaire pour garantir que les données peuvent être transférées si le signal d’un réseau cellulaire est faible ou tombe en pann
Pour en savoir plus sur le déploiement de plates-formes Edge Computing pour l’AIoT dans des applications industrielles réelles et par exemple des cas, téléchargez notre livre blanc AIoT .
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