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Inteligência Artificial no edge vai redefinir a cloud

A cloud providencia flexibilidade e agilidade para uma grande variedade de modelos de negócio no uso de tecnologia

Inteligência Artificial no edge vai redefinir a cloud

Ela disponibiliza uma quase infinita capacidade de armazenagem de dados e de computação, gestão simplificada e alta segurança, isto a custos flexíveis em função da real utilização.

Com o crescendo da digitalização, as expectativas também crescem relativamente à interação em tempo-real com o mundo digital. Um segundo neste mundo é percepcionado como uma eternidade. Os constrangimentos de rede, das comunicações, latência, podem ter enormes impactos nas operações.

Um estudo realizado pela Market Research Future mostra que, movendo a computação da cloud para o edge, o tempo médio de resposta é reduzido de 900 ms, para 169 ms. Esta diferença pode ter enormes impactos no tempo de decisão na automatização de tarefas, logo, nos custos operacionais.

Valor da decisão depende do tempo da tomada de decisão

Edge Computing é definido como a capacidade de computação, aplicações, dados e serviços localizados nos extremos da rede onde os eventos acontecem. A natureza dos dados está a evoluir rapidamente na sua criticidade (vide: “The Data Age 2025” by IDC & Seagate) e cada vez mais organizações fazem uso de analítica complexa, como reconhecimento de objectos e /ou pessoas, combinado ou não com processos autónomos de decisão no momento. Edge Analytics, cada vez mais suportado em Inteligência Artificial (IA), não é somente sobre ganhar eficiências operacionais ou melhorar tempos de resposta. Um atraso na tomada de decisão ou perda de dados (por falha de conectividade), pode resultar em danos reputacionais, financeiros ou mesmo numa catástrofe.

Quando pensamos no valor de uma decisão, a latência é muito relevante. No entanto, outros aspetos afetam esse valor. Eles incluem, por exemplo, os custos das comunicações entre os dispositivos e a cloud, em especial considerando a preponderância que o vídeo de (ultra) alta definição está e vai ter.

O desejo de executar IA no edge, advém não só da necessidade de manter seguros e privados os dados capturados nesses dispositivos, reduzir os custos de comunicação e de energia, mas também porque as organizações que o pretendem implementar nas suas instalações ou colocar nas mãos dos seus funcionários e clientes. Elas querem interagir em tempo-real onde o digital toca o real.

IA no edge vai ultrapassar IA/Analítica na cloud

Analistas de mercado em geral estão alinhados em relação ao crescimento do edge computing. Tom Bittman, da Gartner, referiu que a transformação digital, e em particular a expansão da IoT, fará com cada vez mais processamento ocorrerá no Edge. Um estudo aponta que o edge computing é expectável crescer a um CAGR de 35% ao ano, representando um mercado de aproximadamente USD34 milhares de milhões em 2023. A Markets & Markets prevê que o mercado do software de IA para o Edge crescerá de USD356 milhões em 2018 para USD1.152 milhares de milhões em 2023, ou seja um CAGR de 26.5%. A ABI Research aponta que a venda de equipamentos para o Edge com capacidade de processamento de IA, crescerá quinze vezes até 2023, para 1.2 milhares de milhões de unidades. Estima também que a parcela de tarefas, suportadas em IA, executadas no Edge em lugar de na cloud, crescerá mais de sete vezes, de 6% em 2017 para 43% in 2023. Gartner estimou que em 2022, mais de 50% dos dados gerados pelas organizações não serão processados nos seus data centers (privados na cloud).

É, assim, esperado que cada vez mais organizações de todos os setores de atividade, adoptem estratégias de Edge Computing (cada vez mais baratas e poderosas), instalando centenas ou milhares de pontos de captura e de processamento de dados utilizando IA para uma imediata interacção e tomada de decisão.

Obtendo o máximo da analítica e inteligência artificial no edge

Com base na minha experiência, obter o máximo da Analítica no Edge requer uma plataforma abrangente, que garanta a confiança nas decisões tomadas. Essa plataforma deverá, de forma integrada, incluir:

  • Data Management,
  • Model Development,
  • Training and Testing,
  • Model Governance and Deployment,
  • Model Performance Monitoring,
  • Model Execution Auditing,
  • Sub-Second Event Stream Processing,
  • Real-Time Data Visualization.

Haveria mais a considerar acerca de como obter valor na execução de IA no edge em contexto IoT ou não. No entanto, ter uma boa plataforma é inquestionavelmente o elemento mais importante. Dela tudo o restante depende e nela assenta.

Inteligência Articial no edge, não sendo mutuamente exclusiva com cloud, são efetivamente complementares, vai decerto fazer reavaliar as estratégias para utilização massiva de IA num mundo cada vez mais digitalizado e automatizado.

 

Conteúdo co-produzido pela MediaNext para a SAS

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IT INSIGHT Nº 22 novembro 2019

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