데이터화 및 에지 자율성이 스마트 솔루션을 주도합니다.

우리가 살고 있는 것처럼 보이는 데이터의 새로운 시대를 설명하는 단어가 하나 있다면 아마도 "데이터화"일 것입니다. 그런 다음 해당 데이터를 사용하여 에지에서 직접 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 "에지 자율성"이 있습니다.

다음 주 Boards and Solutions 2020 가상 회의(2020년 10월 13~14일)에서 이에 대해 자세히 설명합니다. .

Nvidia의 스마트 도시를 위한 EMEA 비즈니스 개발 이사인 Charbel Aoun은 데이터화에 대해 우리의 삶에 중대한 영향을 미칠 4가지 메가트렌드를 설명하고 60초마다 8,000개의 새로운 IoT 장치가 연결되면서 "디지털화로 데이터화가 가능해졌습니다"라고 설명합니다.

그는 “IoT는 세상을 자원 활용에 대한 거시적 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 데이터로 바꿀 수 있습니다. 정보는 낭비를 줄이고 효율성을 높이는 좋은 방법입니다. 그것이 바로 사물 인터넷이 제공하는 것입니다. “이것은 IoT라는 용어의 아버지인 1999년 Kevin Ashton의 비전이었습니다. 오늘날 이 비전은 현실이 되고 있습니다.”

Nvidia가 GTC 컨퍼런스에서 데이터 처리 장치(DPU)에 대한 자세한 내용을 공개한 것처럼 실제로 데이터는 에지뿐만 아니라 데이터 센터에도 있는 모든 것입니다.

Aoun은 자신의 강연에서 데이터화의 행진을 설명하며 스마트 도시의 큰 도전 과제를 예로 들어 설명합니다. “전 세계적으로 약 10억 대의 카메라가 24시간 연중무휴로 녹화하며 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 인간이 이러한 양의 데이터를 처리하는 것은 기본적으로 불가능합니다. 한 대의 1080P 해상도 카메라인 H.264 I(34fps)을 사용하면 24시간 동안 47GB의 데이터를 생성하고 1년에 17테라바이트의 데이터를 생성할 수 있습니다. 반면 CCTV 운영자 1명은 동시에 4~16개의 영상 스트림을 보면서 30분 동안 집중할 수 있다. 즉, 모니터링하려는 100개의 화면 또는 100개의 스트림마다 6명의 운영자가 필요합니다. 문제의 규모를 이해하기 위해 도시의 CCTV 수를 살펴보겠습니다. 상하이에는 100만 개 이상의 CCTV가 있고 런던에는 500,000개, 모스크바에는 200,000개, LA에는 25,000개, 베를린에는 20,000개가 있습니다.”

"이제 도시의 모든 카메라에서 생성할 수 있는 데이터의 양과 유지 관리 및 모니터링에 필요한 리소스의 양을 파악할 수 있습니다." 그의 논문에서 "AI가 도시를 더 스마트하게 만드는 방법 - IVA로 AI 도시에 전원 공급 ", Aoun은 AI가 정보 과부하를 매우 효과적이고 효율적인 방식으로 이해하도록 돕고 통찰력을 제공하며 시민들의 삶을 향상시키기 위한 실시간 의사 결정을 가능하게 하는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 몇 가지 실용적인 예를 통해 AI가 도시 관리자에게 21세기 도시 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공하는 방법을 보여줍니다.

가장자리 자율성은 실제로 가치를 창출할 것입니다.
생성되는 이 모든 데이터는 통찰력을 제공하고 조치를 가능하게 하기 위해 처리 및 분석되어야 하지만 에지 장치 자체가 지능적으로 결정을 내릴 수 있다면 어떨까요? 이것이 "에지 자율성에 대한 통찰력 - 에지 컴퓨팅의 미래" 백서의 전제입니다. ”, 에이디링크 테크놀로지의 CEO이자 설립자인 Jim Liu가 발표했습니다. 그는 대부분의 데이터가 에지에서 수집되기 때문에 '에지 자율성' 원칙을 사용하여 조치도 결정해야 하는 곳이 에지라고 설명합니다.

그는 “에지의 미래는 자율성이라고 믿습니다. 그리고 가치는 가장자리에서 달성됩니다. 엣지는 데이터 분석 및 제어를 위한 가장 효율적이고 효과적인 위치입니다." 그는 에지 자율성과 이를 코어 자율성과 무리 자율성으로 세분화하여 설명합니다. 그는 핵심 자율성은 단일 기계를 스마트하고 지능적으로 만드는 데 초점을 맞추고 있다고 말했습니다. 그러나 개별 기계를 스마트하게 사용하는 것만으로는 충분하지 않으며 심지어 기계 대 기계로도 충분하지 않습니다. “효율성 문제를 해결하고 싶거나 혜택을 받고 싶다면 이 모든 기계, 사람, 심지어 유틸리티까지 함께 연결하고 함께 '공동 작업'할 수 있는 방법을 고려해야 합니다. 이것이 우리가 '군집 자율성'이라고 부르는 것입니다. 그것이 엣지 컴퓨팅의 최종 목표입니다. 운영 효율성을 지원하고 더 많은 이점을 얻을 수 있는 방법에 관한 것입니다."

Liu는 군집 자율성은 에지 장치에서 수집한 모든 정보가 투명하고 공유될 수 있도록 하는 것이라고 설명합니다[지능형 기계의 '군집' 참조]. 에지 장치가 서로 간에 정보와 데이터를 공유할 수 있는 경우 공유 인텔리전스를 생성하여 에지에서 더 많은 자율성을 생성할 수 있습니다.

자율성은 산업 혁신의 핵심 요소이기도 합니다.
Arm의 고성능 IoT, 자동차 및 IoT 라인 부문 부사장인 John Heinlein은 자신의 백서 "Accelerating Innovation in Industrial Automation ".

그는 고전적인 자동화, 산업용 IoT 및 로봇 공학에서 스마트 제조 및 창고의 세 가지 뚜렷한 부문에 대해 이야기하면서 "이 모든 분야에서 우리는 점점 더 자율성과 자율적인 의사 결정을 향한 추세를 보고 있습니다. 앞으로 중요할 것입니다.”

"이러한 추세를 염두에 두고 몇 가지 주요 과제를 해결하면 미래의 스마트 제조 및 창고에 도달할 수 있는 자율주행으로의 여정이라고 부르는 추세가 증가하고 있다고 믿습니다."

그는 더 나은 데이터 캡처와 더 나은 데이터 분석의 이점을 누리지 못할 산업은 없다고 덧붙였습니다.

그렇기 때문에 데이터화 및 에지 자율성은 스마트 시티, 스마트 공장, 스마트 홈 및 미래의 스마트한 모든 것을 구동하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

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2020년 10월 13-14일에 열리는 Boards and Solutions 가상 회의에 대한 자세한 내용과 무료 참석 등록을 원하시면 여기를 클릭하십시오.

이틀 동안 3개의 트랙을 다루는 보드 및 솔루션 가상 이벤트에서는 산업 자동화, 스마트 도시 및 에지 컴퓨팅의 트렌드와 제품을 살펴봅니다. 주제 및 연사는 다음과 같습니다.

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산업 자동화 혁신 가속화 , John Heinlein, 고성능 IoT, 자동차 및 IoT 라인 부사장, 팔

에지에서의 임베디드 프로세싱 솔루션:아버지의 MCU가 아님 , Philippe Magarshack, 기술 R&D 그룹 부사장 겸 중앙 CAD 및 설계 솔루션 총괄 책임자 ST 마이크로일렉트로닉스

5G 시대의 산업 자동화 혁신을 위한 성공의 기본 요소 , Hitoshi Shirakabe, 마케팅, 부사장, 엔터프라이즈 인프라 사업부, IoT 및 인프라 사업부, 르네사스

AI가 도시를 더 스마트하게 만드는 방법 – IVA로 AI 도시 강화 , Charbel Aoun, EMEA 비즈니스 개발 이사, Smart Cities, 엔비디아

IoT 전반에 걸친 사이버 보안 법률의 발전 , Haydn Povey, CEO, Secure Thingz 및 임베디드 보안 솔루션 총괄 책임자, IAR 시스템

안전한 스마트 도시를 위해 제로 터치 온보딩 및 프로비저닝이 중요한 이유 , Bobby Vale, IoT 플랫폼 및 생태계 책임자 , 어드밴텍

에지 자율성에 대한 통찰력 – 에지 컴퓨팅의 미래 , Jim Liu, CEO 겸 설립자 , 에이디링크 기술

AI Edge Streamline 솔루션을 임베디드 플랫폼으로 , Gian Claudio Lolli, Aaeon South Europe 영업 이사 , 이온

Industry 4.0 at the Edge – 제조업을 위한 중요한 움직임 , Jeff Sharpe, IoT 및 5G 임베디드 솔루션 이사 , 슈퍼마이크로