이번 주 뉴스에서:데이터 관리 제공업체와 GPU 리더 팀인 DOE는 ML 및 AI 개발 속도를 높이기 위해 1,500만 달러의 자금을 제공하고 앱 개발자는 Kubernetes를 더 쉽게 사용할 수 있는 방법 등을 제공합니다. 실시간 분석 시장의 뉴스와 발전 속도를 따라가는 것은 어려운 일이 될 수 있습니다. 매주 직원들이 접한 항목의 요약을 제공하여 도움을 드리고자 합니다. 다음은 이번 주 뉴스의 짧은 목록입니다. 인공 지능(AI) 및 멀티 클라우드 데이터 관리 솔루션 제공업체인 DDN은 NVIDIA와 협력하여 NVIDIA

위치 정보, 사설 영역 네트워크 및 여행 산업 자산 추적은 IoT 서비스에 제공되는 새로운 제품 중 하나입니다. 싱가포르에서 열린 Connect 2019 이벤트에서 IoT 사업자 Sigfox의 CEO인 Ludovic Le Moan은 IoT 서비스 향상과 관련하여 4가지 주요 발표를 발표했으며 각각은 대규모 IoT 배포에 영향을 미칩니다. Private Area Network 출시 Sigfox는 기업이 사설 또는 글로벌 서비스 중에서 선택할 수 있도록 PAN(Private Area Network)을 출시할 예정입니다. Sig

모로코와 인도의 연구원들은 사물 인터넷을 사용하여 수질을 보존하고 대기 오염 사건을 예측하는 방법을 찾고 있습니다. 다시 한 번, 대기 오염은 많은 도시에서 심각한 문제가 되었습니다. 최근 여러 연구에 따르면 높은 공해 수준과 심장마비, 천식 및 뇌졸중을 포함한 건강 문제의 증가 사이의 상관 관계가 나타났습니다. International Journal of Computational Intelligence Studies 에 게재된 논문 IoT를 활용하는 도시는 대기 오염 사건 및 사건을 예측하는 데 더 빠른 결과를 볼 수 있

IoT 보안 문제는 제조업체가 제품 출시를 서두르는 과정에서 설계에 따른 보안을 포기하는 방식과 많은 관련이 있습니다. 보안은 사물 인터넷 프로젝트에서 오랫동안 문제가 되었으며 문제는 점점 더 심각해지고 있습니다. 최신 IBM 보안 보고서에 따르면 기록된 IoT 취약점은 불과 5년 전에 보고된 수치보다 5,400% 증가했습니다. IBM 연구원들은 “IoT 기기의 결함과 보안 허점으로 인해 조직과 소비자는 인터넷에 연결된 사물의 대규모 봇넷에 취약합니다. 그들은 2016년으로 거슬러 올라가는 위협의 시작을 지적합니다. 당시 “인

박테리아는 효과적으로 통신하고 엔진과 센서가 내장되어 있기 때문에 가장 효율적인 엔드포인트 기계 역할을 할 수 있습니다. 사물 인터넷은 모든 종류의 전자 장치와 센서로 구성되지만 반드시 전자 장치에 국한될 필요는 없습니다. 일부 과학자들은 유기물(구체적으로는 박테리아)이 IoT 노드로서 잠재력을 가질 수 있다는 아이디어를 내세우고 있습니다. Queen Mary University of London의 두 명의 바이오 IoT 지지자인 Raphael Kim과 Stefan Poslad는 최근 MIT Technology Review에

방대한 양의 데이터가 생성됨에 따라 클라우드는 에지로 확장됩니다. 클라우드 대 에지가 아닙니다. 엣지가 있는 클라우드가 될 것입니다. 에지는 단순한 장치와 센서 그 이상입니다. (그리고 세계적인 수준의 기타리스트가 아닙니다.) 이것은 수십억 달러의 에지 데이터 센터, 서버, 스토리지 어레이, 광섬유 및 무선 기술을 활용하는 인터넷의 제3막을 나타냅니다. 무선 5G, 자율주행차 등 신기술의 성장을 가속화하고 있다. 회원이 지원하는 연구 기관인 State of the Edge가 새로운 10년의 시작에 있는 업계에 대한 최신 분석

지속적 인텔리전스(CI)는 의료에 대한 혁신적인 접근 방식을 가능하게 하여 임상의에게 더 빠르고 정확한 진단 기능을 제공합니다. 의료 기관은 환자 상태를 평가하고 치료 계획을 처방할 수 있는 풍부한 데이터를 보유하고 있습니다. 점점 더 빠르고 정확한 진단을 내리기 위해 스트리밍 데이터의 실시간 분석에서 파생된 지속적인 인텔리전스(CI)가 필요합니다. 두 가지 요인이 이러한 변화를 주도하고 있습니다. 첫째, 환자의 기대치가 변화하고 있습니다. 치료의 질이 점점 더 중요해지고 있습니다. 입원 환자는 자신의 건강 관리를 위해 누구

AI World의 노변 채팅에서는 에지에서 데이터를 추출할 때 발생하는 문제에 대해 논의했습니다. 제조업체가 다양한 생산 시스템을 개방하고 그 안에 갇힌 데이터를 활용할 준비가 되었다고 가정하는 것은 용서받을 수 있습니다. 현실은 훨씬 더 복잡할 수 있습니다. 에지에서 데이터를 추출할 때 직면하는 문제는 Continental Automotive Systems의 엔지니어링 프로젝트 관리자인 Joseph Etris와 Zeeda, Inc.의 지역 영업 이사인 John Auld와 함께 하는 노변 채팅에서 탐구되었습니다. 저는 세션을

미래의 디지털 공장에 대한 AstraZeneca의 비전은 AI, 이미지 인식, IoT, 전자 기록, 로봇 공학 및 자동화, 디지털 트윈을 통해 실현될 것입니다. 약물 발견, 개발 및 제조가 디지털 시대의 주요 혁신과 변혁을 위해 무르익은 길고 값비싼 과정이라는 것은 비밀이 아닙니다. 프랑스의 거대 제약회사인 사노피(Sanofi)의 뒤를 이어 최근 세계 최초로 영국에 본사를 둔 아스트라제네카(AstraZeneca)가 미래 디지털 공장에 대한 비전을 공유한 최초의 디지털 지원, 연속 제조 시설을 오픈했습니다. 참조: 암 분석을

IoT로 강화된 AR은 사람들이 공장에서 일하든 다른 시설에서 일하든 상관없이 협업을 돕는 도구가 될 수 있습니다. 제품의 라이프사이클을 전체적으로 볼 수 있는 균형 잡힌 제조 작업이 되기 위해 증강 현실(AR)이 제공할 수 있는 것이 있습니다. PTC의 CEO인 Jim Heppelmann의 말입니다. CXOTalk의 Michael Krigsman과의 최근 인터뷰에서. IoT가 강화된 AR로의 여정은 IoT를 통해 제품 라이프사이클의 필드 부분에서 루프를 닫을 수 있었기 때문에 라이프사이클 관리에 대한 아이디어에서 시작되었다

조직은 IoT 데이터를 최적화하고 ETL(추출, 전송, 로드) 기술에 대한 전문 지식을 개발하여 비즈니스 가치를 빠르고 비용 효율적으로 파생할 수 있습니다. IoT의 잠재력은 그 어느 때보다 높습니다. 2021년까지 IoT 지원 장치에 대한 투자가 두 배로 증가할 것으로 예상되고 데이터 및 분석 부문의 기회가 급증함에 따라 주요 과제는 과제를 극복하고 주변 비용을 줄이는 것입니다. IoT 데이터 프로젝트 조직은 스트림 처리 및 데이터 레이크와 같은 ETL(추출, 전송, 로드) 기술에 대한 전문 지식을 개발하여 IoT 데이터를

빅 데이터의 더 나은 보안과 더 빠르고 더 효율적인 컴퓨팅은 산업이 단편적인 솔루션 대신 전체적인 IoT 채택에 집중할 것임을 의미합니다. IoT는 지난 몇 년 동안 과대 광고 사이클에 있었습니다. 많은 전달이 아니라 과대 광고에 중점을 둡니다. 물론 수면과 기상 시간을 기반으로 온도 조절기 온도를 예측하는 연결된 물병이나 집이 있다는 것은 매력적인 일이지만 (재미는 있지만) 이것은 여전히 ​​표면 수준의 구현입니다. IoT의 가장 큰 트렌드 중 하나는 IoT 그 자체 또는 오히려 전체 활용이 될 것입니다. 과거:표면 연결

IoT 확장 AI는 공급망 최적화, 스마트 제조, 제품 또는 서비스 혁신이라는 세 가지 주요 이점을 제조업체에 제공합니다. 현재 IoT의 수많은 에지에서 스트리밍되는 풍부한 데이터가 있으므로 인공 지능(AI)을 적용하여 비즈니스에 가치 있는 통찰력을 제공하는 방법에 대해 생각하기 시작하는 것은 자연스러운 일입니다. 제조업체의 경우 이는 비용을 크게 절감하고 서비스 비즈니스로의 진입을 가속화하는 게임 체인저가 될 수 있습니다. 그러나 많은 사람들이 이 여정의 시작에 불과합니다. RTIinsights의 편집장 Les Yeamans

데이터를 신속하게 실행 가능하게 만드는 것은 기존 데이터 관리 순서에 대한 어려운 과제를 만듭니다. Gartner의 3가지 새로운 보고서는 기업이 AI와 ML이 결합된 가치 창출 운영 애플리케이션을 구축해야 하는 시급성이 증가하고 있음을 명확하게 보여줍니다. . 긴급 작성기 #1: Gartner는 최신 AI 비즈니스 가치 예측에서 AIaugmentation으로 $2.9 조를 창출할 것이라고 밝혔습니다. 2021년의 비즈니스 가치. 1년이면 됩니다. UrgencyBuilder #2: Gartner의 AI 및 ML Devel

AI는 알려지지 않은 공격자로부터 우리를 보호하는 더 큰 책임을 발견했습니다. 다운타임과 해킹 위협을 성공적으로 예측할 수 있는 네트워크를 상상해 보십시오! AI 지원 네트워킹은 새로운 것이 아니라 더 좋고 더 큽니다. 실제로 비용을 증가시키지 않으면서 향상된 사용자 경험을 위해 서비스를 재창조하려는 아이디어를 추진했습니다. 따라서 Ericsson이 2025년까지 모든 활성 스마트폰에서 25GB의 모바일 트래픽을 예측했을 때 가능성을 탐색하는 동안 추측은 중단되었습니다. 미래의 네트워크는 서비스를 중단하지 않고 가장 적절한

농업 분야의 IoT 및 데이터 분석 구현은 전 세계적으로 진행되고 있습니다. 2050년까지 지구의 인구가 90억으로 급증할 것으로 예상됨에 따라 13억 명을 더 먹여살리려면 농업 생산성을 높일 수 있는 새로운 방법이 필요합니다. 러시아 야로슬라블에 있는 한 농장은 사물 인터넷(IoT)과 기계 학습을 활용하여 필요한 생산성 향상을 시도하고 있습니다. 스페인 플랫폼 제공업체인 Libelium의 도움으로 우유 생산량이 18% 향상되었으며 시행 1년도 채 되지 않았습니다. Libelium은 Plug&Sense를 배포했습니다! 농

AI 및 기계 학습의 사용이 증가함에 따라 요청된 시기와 방법에 따라 관련 콘텐츠를 시청자에게 더 잘 제공할 수 있는 기회가 있습니다. 때는 1995년이었고 Tim Berners-Lee의 World Wide Web은 주로 정적 HTML 기반 페이지로 구성된 비교적 새로운 그래픽 통신 형식이었습니다. 그 당시 저는 뉴욕과 샌디에고에 있는 두 IBM 지점 간에 세계 최초의 양방향 인터넷 기반 비디오 피드 중 하나였던 것에 앉을 기회가 있었습니다. 이미지는 요란하고 오디오는 작고 메아리쳤지만 크고 의미심장한 무언가가 세상에 나타났습

글로벌 스트리밍 분석 시장의 수익은 향후 5년간 연평균 28.2%의 성장률로 증가할 것으로 예상됩니다. 모든 CI(지속적 인텔리전스) 애플리케이션의 핵심은 실시간 데이터 스트림에 대한 분석을 수행하는 기능입니다. 기업이 CI를 사용할 계획임을 나타내는 한 가지 징후는 모든 산업 분야에서 스트리밍 분석이 채택될 것으로 예상된다는 것입니다. MarketsandMarkets의 보고서에 따르면 전 세계 스트리밍 분석 시장은 올해 103억 달러에서 2024년에는 355억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 증가는 향후 5년간 2

어떤 산업이 IoT를 먼저 도입할 것인지 모두가 묻습니다. 제조업은 처음으로 진지하게 보기 시작한 산업이기 때문입니다. 구급차보다 더 많은 실시간 기능을 요구하는 것은 없습니다. 생사를 결정하려면 이동 중에도 정보가 필요하며 IIC(Industrial Internet Consortium)의 후원 하에 테스트 중인 새로운 솔루션을 통해 구급차와 의료 종사자 간에 실시간으로 정보를 전달할 수 있습니다. IIC의 INFINITE 테스트베드는 아일랜드 코크 카운티 내에서 운영되는 구급차에 적용되었으며, 이 테스트베드는 지역 정부와

현재와 ​​미래의 무선 요구 사항을 지원하는 안전하고 안정적이며 비용 효율적인 솔루션의 토대를 마련하는 방법. 많은 상업 및 산업 조직에서 비즈니스 내에서 생산성, 자동화 및 비용 절감을 추진하기 위해 IoT 솔루션을 모색하고 있습니다. Ericsson은 셀룰러 IoT 연결 수가 2023년까지 35억 개에 이를 것으로 예측합니다. 불행히도 기존 무선 네트워크는 고성능, 저지연 IoT 배포의 요구 사항을 처리할 수 없습니다. IoT 지원 장치는 신속한 데이터 분석 및 응답을 위해 실시간 데이터 수집이 가능하도록 우수한 네트워크 속