Habilitando IA em aplicativos IoT com um banco de dados Cloud-to-Edge

A inteligência artificial (IA) está impulsionando a próxima onda de inovação tecnológica e os dados são o seu combustível. Como tal, o processamento de dados dentro da sua implementação de IA é sem dúvida uma das partes mais importantes a serem acertadas, especialmente nos ambientes distribuídos e frequentemente desconectados, tão comuns nas aplicações da Internet das Coisas (IoT).

O truque é que você precisa de um banco de dados que possa lidar com as demandas da IoT e IA.

A vantagem do banco de dados móvel

Em uma postagem recente no The New Stack sobre IA da nuvem até a borda com um banco de dados móvel, explorei como uma plataforma de banco de dados móvel com sincronização de dados integrada e suporte para IA pode acelerar o desenvolvimento de recursos e capacidades baseados em IA na borda. formulários.

Ao aproveitar esse banco de dados, os aplicativos alimentados por IA podem aproveitar os benefícios da computação de ponta: eles são executados mais rapidamente porque os dados estão localizados fisicamente mais próximos do ponto de interação e se tornam mais confiáveis ​​ao eliminar dependências de uma Internet inerentemente não confiável.

IA e dados no mundo da IoT

Na IoT, a computação de ponta torna-se especialmente importante porque os dispositivos IoT vivem literalmente na borda da rede na forma de sensores, atuadores, câmeras e similares. Esses dispositivos capturam grandes volumes de dados, absorvendo-os como esponjas e transmitindo-os em alta velocidade. Os aplicativos que usam esses dados devem ser capazes de reagir a eles o mais rápido possível, mas eles chegam tão rápido e em volumes tão altos que seu uso eficaz se torna extremamente difícil. A IA detém a chave.

Por exemplo, com leituras de sensores de séries temporais de alta velocidade e muitas vezes repetitivas, modelos treinados de aprendizado de máquina podem avaliar rapidamente os dados em tempo real para encontrar problemas e anomalias, eliminando o ruído e concentrando-se imediatamente nas áreas que precisam de atenção.

Conseguir isto é particularmente desafiador quando a conectividade com a Internet não está disponível; onde você processa dados e localiza modelos de IA pode fazer uma enorme diferença. Se estiver tudo na nuvem, você tem potencial para latência significativa porque precisa enviar dados pela Internet e esperar que os resultados cheguem. Pior ainda, os aplicativos podem travar se a conexão for interrompida.

Uma plataforma de banco de dados móvel resolve isso permitindo uma arquitetura de banco de dados de IA de ponta que leva dados e processamento de IA até a borda, inclusive em dispositivos, eliminando dependências da Internet. A sincronização de dados acontece em segundo plano quando a conectividade está disponível, mantendo a consistência de todo o ecossistema.

Essa arquitetura permite processar dados e IA na nuvem, na borda e no dispositivo, trazendo escala para lidar com as enormes quantidades de dados inerentes aos aplicativos IoT e os recursos de borda para tirar vantagem imediata deles.

Exemplos de IA em IoT

Alguns exemplos de IA em aplicações IoT incluem:

Cidades Inteligentes

As soluções de iluminação inteligente nas principais áreas metropolitanas utilizam sensores IoT implantados nas redes de iluminação municipal. Os sensores detectam tráfego, pedestres, clima e iluminação natural ambiente e avaliam essas condições para ajustar ou desligar as luzes de forma autônoma de acordo com as necessidades em tempo real em qualquer lugar da cidade. Isto pode poupar mais de 75% em custos de iluminação, aumentando ao mesmo tempo a segurança dos cidadãos. Essas soluções aproveitam modelos treinados de aprendizado de máquina à medida que avaliam seu ambiente, para que possam fazer coisas como saber a diferença entre um pedestre andando e um objeto levado pelo vento e, então, agir de acordo. A IA também faz recomendações de melhorias com base em tendências, sugerindo expansões e locais alternativos de implantação para otimizar a rede.

Robótica de Armazém

Máquinas autônomas podem realizar tarefas repetitivas e/ou perigosas em um armazém, como coleta, classificação, embalagem e transporte de materiais. Com estas soluções, frotas de robôs executam de forma autónoma as tarefas em operações de armazém em grande escala – mesmo em áreas sem conectividade de rede – de forma mais rápida, precisa e incansável do que os trabalhadores humanos conseguem. A IA torna esses robôs inteligentes o suficiente para detectar, contornar ou até mesmo mover obstáculos enquanto realizam suas tarefas. A IA do sistema também analisa padrões de dados ao longo do tempo para recomendar o layout do armazém e otimizações de tráfego.

Engajamento do cliente em hotelaria

Muitas empresas de cruzeiros, parques de diversões e hotéis resort oferecem aos hóspedes dispositivos IoT vestíveis que funcionam como chaves de acesso aos quartos e atrações, bem como pagamento sem toque para bens e comodidades. Os sistemas também rastreiam os dispositivos à medida que os hóspedes se movimentam pelo ambiente, fornecendo informações que o fornecedor de hospitalidade pode usar para personalizar a experiência do hóspede. A IA no sistema utiliza dados como perfis de hóspedes, localização e histórico para encontrar e apresentar ofertas atraentes em tempo real. Também pode avaliar condições, como movimento e concentração de hóspedes, oferecendo recomendações para otimizar o fluxo de tráfego de pedestres e o controle de multidões. Esses tipos de aplicativos devem funcionar independentemente da conectividade com a Internet – você não quer que um hóspede fique preso fora do quarto ou incapaz de fazer uma compra – para que eles se beneficiem da capacidade da arquitetura de banco de dados de IA de ponta de fornecer tempo de atividade máximo.

Habilitando aplicativos IoT alimentados por IA

Ao aproveitar uma arquitetura de banco de dados de IA de ponta, as organizações podem habilitar aplicativos IoT aumentados por IA mais rápidos e confiáveis ​​que oferecem as mais altas garantias de velocidade, precisão e tempo de atividade.

Couchbase Mobile é uma plataforma de banco de dados móvel que oferece suporte nativo a arquiteturas de computação de ponta. Ele sincroniza dados entre a nuvem, a borda e dispositivos individuais conforme a conectividade permite e, durante interrupções de rede, os aplicativos continuam a operar usando processamento de dados local. O Couchbase Mobile pode integrar modelos de aprendizado de máquina tanto no banco de dados em nuvem quanto no banco de dados incorporado, permitindo o processamento de IA da nuvem até a borda.

Com o Couchbase Mobile, você pode desenvolver e implantar aplicativos IoT baseados em IA na borda para atender a qualquer requisito de velocidade, disponibilidade ou segurança.

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Mark Gamble é diretor de marketing de produtos e soluções da Couchbase. Ele tem mais de 20 anos de experiência em tecnologia empresarial e de código aberto.

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