Từ công nghệ song sinh kỹ thuật số nâng cao đến sự phát triển của Tầm nhìn Máy tính, đây là một số xu hướng chính dự kiến trong năm mới.
Trong những năm qua, phân tích đã trở thành một phần không thể thiếu của IoT. Các tổ chức công nghiệp như nhà sản xuất, cũng như các công ty vận tải và năng lượng cũng như các chính phủ trên toàn thế giới tiếp tục nắm bắt các công nghệ này để nâng cao hiệu quả hoạt động và cho phép tiết kiệm chi phí và hoạt động đáng kể.
Các phân tích nâng cao như Trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích phát trực tuyến và học máy (Machine Learning), khi được kết hợp với các công nghệ và cảm biến IoT, có thể giúp cung cấp năng lượng cho các nhà máy thông minh, cơ sở hạ tầng lưới điện và thậm chí cả các thành phố. Nhưng năm 2023 sẽ mang lại điều gì trong lĩnh vực quan trọng này?
SỰ TRỖI DẬY CỦA PHÂN TÍCH TRONG IoT
Theo Mann, 4 xu hướng chính sẽ xuất hiện trong phân tích IoT trong năm tới: sự gia tăng của học máy tự động mã thấp và không mã (AutoML), công nghệ song sinh kỹ thuật số nâng cao, áp dụng công nghiệp Thị giác Máy Tính (Computer Vision) và làm mờ các đường giữa cạnh và đám mây. Những xu hướng này không đánh dấu sự khác biệt so với những năm trước, mà là sự tiếp tục của quỹ đạo thị trường sau đại dịch.
Cụ thể, vào năm 2023, SAS dự đoán sẽ có nhiều AI công nghiệp hơn thông qua AutoML mã thấp và không mã, với các mô hình này được cung cấp thông qua thị trường tự phục vụ và có khả năng được tăng cường với các dịch vụ đóng gói để tùy chỉnh và triển khai.
Mann cho biết chúng ta cũng sẽ thấy nhiều ứng dụng song sinh kỹ thuật số được xây dựng có mục đích hơn vào năm 2023 dành riêng cho các trường hợp sử dụng xác định trong lĩnh vực năng lượng, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng và sản xuất công nghiệp. Các tổ chức cũng dự kiến sẽ ngày càng áp dụng CV (Computer Vision) và các công nghệ AI khác, với các loại ngành khai thác các công nghệ này sẽ mở rộng ra ngoài các trường hợp sử dụng thích hợp hơn của nhân viên CNTT và nhà khoa học dữ liệu. Theo Mann, các sáng kiến CV sẽ tập trung vào “cải thiện năng suất, hiệu quả hoạt động và an toàn”.
Cuối cùng, với việc các công cụ siêu quy mô đám mây như Microsoft Azure, Amazon Web Services và Google Cloud Platform bắt đầu triển khai các dịch vụ đám mây cốt lõi trên biên, điện toán biên (Edge Computing) sẽ trở thành một phần mở rộng của điện toán đám mây. Khối lượng công việc sẽ được phân phối thông minh trên các môi trường kết hợp. Điều này có nghĩa là việc áp dụng phân tích IoT ở vùng biên sẽ nhanh hơn vào năm 2023 để tăng cường khả năng ra quyết định tại nguồn.
MÃ THẤP, KHÔNG MÃ
Mann cho biết: “Chúng tôi sẽ tiếp tục chứng kiến việc áp dụng rộng rãi các sáng kiến IoT trong các ngành công nghiệp. “Đã có động lực trong lĩnh vực này trong một thời gian khá dài. Nếu bạn nhìn lại ba hoặc bốn năm trước, đã có một sự tập trung thực sự vào ý tưởng về bằng chứng khái niệm (POC – Proof of Concept), nhưng giờ đây, khách hàng của chúng tôi đang chuyển đổi từ các POC này sang một thứ gì đó bền vững và lâu dài hơn.
“Trong năm ngoái, chúng tôi đã thấy các tổ chức muốn thử nghiệm các dự án IoT và phân tích và chứng minh rằng họ có thể tiếp tục tạo ra giá trị. Đây không nhất thiết là một sự chuyển đổi mà chúng ta sẽ thấy từ năm trước sang năm sau, mà là một bước chuyển từ PoC thu hẹp sang việc áp dụng rộng rãi hơn khi khách hàng bắt đầu thấy lợi nhuận đáng kể từ các dự án của họ.”
Hiện tại, khó có thể tưởng tượng được thời điểm mà phân tích không phải là một phần không thể thiếu trong mọi trường hợp sử dụng IoT, tuy nhiên, đã có sự thay đổi dần dần trong vài năm khi các hệ thống xung quanh nó trở nên dễ hiểu hơn và được triển khai rộng rãi hơn. Sự gia tăng của các phân tích mã thấp không có mã là động lực chính của sự gia tăng khả năng tiếp cận này.
Mann cho biết: “Mục tiêu lớn với phân tích mã thấp không mã là để bất kỳ ai cũng có thể chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết. “Môi trường mã thấp, không mã đang mở ra khả năng áp dụng cho các công ty không có bộ kỹ năng khoa học dữ liệu đáng kể và sản xuất là một trong những ngành đã thực sự áp dụng IoT và phân tích. Phân tích và dữ liệu không còn là lĩnh vực của riêng công nhân cổ trắng và công nhân cổ xanh, nó bắt đầu được sử dụng bởi mọi người trong toàn bộ chuỗi cung ứng.”
SONG SINH KỸ THUẬT SỐ
Sự phổ biến của các cảm biến cũng có nghĩa là việc biểu diễn các hệ thống trong môi trường kỹ thuật số ngày càng trở nên đơn giản, dẫn đến xu hướng được dự đoán tiếp theo là các công nghệ song sinh kỹ thuật số nâng cao.
Mann cho biết: “Sau khi bạn có thể sao chép chính xác hệ thống thế giới thực trong thế giới kỹ thuật số, bạn có thể bắt đầu chơi với các biến số với mục tiêu tối ưu hóa các yếu tố vật lý mà không ảnh hưởng đến hoạt động hàng ngày”. “Giờ đây, bạn có thể bắt đầu tạo một bản sao kỹ thuật số cho cơ sở hạ tầng của mình và bắt đầu di chuyển các đòn bẩy đó để dự đoán xem có vấn đề gì xảy ra với bất kỳ phần nào của chuỗi cung ứng hay không và bạn có thể đưa ra các biện pháp để giải quyết vấn đề đó trước khi chúng xảy ra.”
Hầu hết các quy trình phân tích được sử dụng liên quan đến việc giành quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ, di chuyển nó qua mạng và đưa nó vào một môi trường nhất quán. Sau đó, có quá trình tạo các thuật toán xem xét dữ liệu đó và tạo ra thông tin chi tiết, sau đó được phân phối để tiêu thụ.
Mann cho biết: “Việc sử dụng phân tích đã mở rộng sang IoT cách đây bảy hoặc tám năm. “Đó thực sự là về việc mở rộng hệ sinh thái hơn là chuyển đổi hoàn toàn. Hầu hết các quy trình phân tích được sử dụng liên quan đến việc giành quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ, di chuyển dữ liệu qua mạng và đưa dữ liệu vào một môi trường nhất quán. Sau đó, có quá trình tạo các thuật toán xem xét dữ liệu đó và tạo ra thông tin chi tiết được phân phối để tiêu thụ. Bảy hoặc tám năm trước, những thay đổi trong công nghệ cảm biến đã làm thay đổi cục diện. Các cảm biến rẻ hơn và mạnh hơn đã trở nên phổ biến và việc triển khai chúng đã giúp đưa ra quyết định đến điểm gốc của dữ liệu – ở rìa, tại cảm biến, với dữ liệu truyền phát trong thời gian thực, sử dụng các phân tích mạnh mẽ.”
CÔNG NGHIỆP ÁP DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH
Mann nói: “Rất nhiều người nghĩ về CV như là phát hiện đối tượng. “Nhưng đây là một lĩnh vực mà chúng tôi đang chứng kiến rất nhiều sự phát triển và nó có nhiều ứng dụng rộng rãi. Bạn có thể sử dụng nó để xác định khu vực cần giám sát và thiết lập cảnh báo để cảnh báo người vận hành rằng có điều gì đó đã xảy ra và theo thời gian, xác định các khu vực có vấn đề mà họ có thể khắc phục thông qua đào tạo.”
Tất nhiên, lợi ích to lớn của công nghệ này là bảo trì dự đoán, cho phép người vận hành xác định và giải quyết các khu vực đặc biệt dễ xảy ra tai nạn hoặc sự cố, mặc dù Mann nhấn mạnh rằng đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm trong các trường hợp sử dụng.
Mann nói: “Chúng tôi thường thấy các ứng dụng rộng hơn là chỉ bảo trì dự đoán. “Thông thường, đó là phát hiện lỗi vận hành theo thời gian thực. Lợi ích lớn của CV là nó thường không phải là công nghệ dịch chuyển. Bạn không cần triển khai một lượng lớn cảm biến hoặc thay đổi hệ thống hoặc thiết bị, việc này có thể đơn giản như triển khai camera. Đó là một biện pháp tác động thấp có thể cải thiện đáng kể chất lượng bảo trì hoặc an toàn dự đoán và tôi nghĩ đó là lý do tại sao nó bắt đầu được áp dụng tốt.”
LÀM MỜ RANH GIỚI GIỮA EDGE VÀ CLOUD
Mann cho biết: “Đã từng có một ranh giới rõ ràng giữa điện toán tại chỗ hoặc trên đám mây và điện toán biên. “Rìa là lĩnh vực của các công ty mạng cung cấp các thiết bị phân tán sống bên ngoài đám mây. Trong vòng 12 đến 18 tháng qua, đã có sự chuyển dịch nhanh chóng sang điện toán biên trên cơ sở hạ tầng đám mây khi các tổ chức di chuyển các phân tích biên và kết quả là việc ra quyết định ngày càng gần hơn với nguồn dữ liệu.”
Sự thay đổi từ đám mây sang tại chỗ này đã khơi mào cho sự xuất hiện ngày càng nhiều của các môi trường kết hợp.
“Mục tiêu không phải là công nghệ dịch chuyển, mà là khả năng giá trị gia tăng. Và tất cả các phương pháp trình bày hoặc tiêu thụ của chúng tôi đều dựa trên tiền đề đó.”
Mann cho biết: “Tôi nghĩ rằng một đường lối nhất quán trong tất cả các dự án mà chúng ta đang thấy là lợi ích của việc xác định phạm vi vấn đề, có thể nhắm mục tiêu nó đến một kết quả cụ thể. “Đó là nơi chúng ta thấy các công ty vượt trội trong việc sử dụng các kỹ thuật phân tích, không chỉ học máy hay IoT. Nhưng tôi nghĩ đó là hướng đi cho tất cả mọi người để đạt được thành công lớn nhất trong khoảng thời gian nhỏ nhất.”
Chi tiết hơn, các bạn hãy đọc bài viết tại link: https://www.iotworldtoday.com/2022/12/22/four-major-trends-in-iot-analytics-in-2023/
Nguồn: IoT World Today.
Trong những năm qua, phân tích đã trở thành một phần không thể thiếu của IoT. Các tổ chức công nghiệp như nhà sản xuất, cũng như các công ty vận tải và năng lượng cũng như các chính phủ trên toàn thế giới tiếp tục nắm bắt các công nghệ này để nâng cao hiệu quả hoạt động và cho phép tiết kiệm chi phí và hoạt động đáng kể.
Các phân tích nâng cao như Trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích phát trực tuyến và học máy (Machine Learning), khi được kết hợp với các công nghệ và cảm biến IoT, có thể giúp cung cấp năng lượng cho các nhà máy thông minh, cơ sở hạ tầng lưới điện và thậm chí cả các thành phố. Nhưng năm 2023 sẽ mang lại điều gì trong lĩnh vực quan trọng này?
SỰ TRỖI DẬY CỦA PHÂN TÍCH TRONG IoT
Theo Mann, 4 xu hướng chính sẽ xuất hiện trong phân tích IoT trong năm tới: sự gia tăng của học máy tự động mã thấp và không mã (AutoML), công nghệ song sinh kỹ thuật số nâng cao, áp dụng công nghiệp Thị giác Máy Tính (Computer Vision) và làm mờ các đường giữa cạnh và đám mây. Những xu hướng này không đánh dấu sự khác biệt so với những năm trước, mà là sự tiếp tục của quỹ đạo thị trường sau đại dịch.
Cụ thể, vào năm 2023, SAS dự đoán sẽ có nhiều AI công nghiệp hơn thông qua AutoML mã thấp và không mã, với các mô hình này được cung cấp thông qua thị trường tự phục vụ và có khả năng được tăng cường với các dịch vụ đóng gói để tùy chỉnh và triển khai.
Mann cho biết chúng ta cũng sẽ thấy nhiều ứng dụng song sinh kỹ thuật số được xây dựng có mục đích hơn vào năm 2023 dành riêng cho các trường hợp sử dụng xác định trong lĩnh vực năng lượng, tối ưu hóa cơ sở hạ tầng và sản xuất công nghiệp. Các tổ chức cũng dự kiến sẽ ngày càng áp dụng CV (Computer Vision) và các công nghệ AI khác, với các loại ngành khai thác các công nghệ này sẽ mở rộng ra ngoài các trường hợp sử dụng thích hợp hơn của nhân viên CNTT và nhà khoa học dữ liệu. Theo Mann, các sáng kiến CV sẽ tập trung vào “cải thiện năng suất, hiệu quả hoạt động và an toàn”.
Cuối cùng, với việc các công cụ siêu quy mô đám mây như Microsoft Azure, Amazon Web Services và Google Cloud Platform bắt đầu triển khai các dịch vụ đám mây cốt lõi trên biên, điện toán biên (Edge Computing) sẽ trở thành một phần mở rộng của điện toán đám mây. Khối lượng công việc sẽ được phân phối thông minh trên các môi trường kết hợp. Điều này có nghĩa là việc áp dụng phân tích IoT ở vùng biên sẽ nhanh hơn vào năm 2023 để tăng cường khả năng ra quyết định tại nguồn.
MÃ THẤP, KHÔNG MÃ
Mann cho biết: “Chúng tôi sẽ tiếp tục chứng kiến việc áp dụng rộng rãi các sáng kiến IoT trong các ngành công nghiệp. “Đã có động lực trong lĩnh vực này trong một thời gian khá dài. Nếu bạn nhìn lại ba hoặc bốn năm trước, đã có một sự tập trung thực sự vào ý tưởng về bằng chứng khái niệm (POC – Proof of Concept), nhưng giờ đây, khách hàng của chúng tôi đang chuyển đổi từ các POC này sang một thứ gì đó bền vững và lâu dài hơn.
“Trong năm ngoái, chúng tôi đã thấy các tổ chức muốn thử nghiệm các dự án IoT và phân tích và chứng minh rằng họ có thể tiếp tục tạo ra giá trị. Đây không nhất thiết là một sự chuyển đổi mà chúng ta sẽ thấy từ năm trước sang năm sau, mà là một bước chuyển từ PoC thu hẹp sang việc áp dụng rộng rãi hơn khi khách hàng bắt đầu thấy lợi nhuận đáng kể từ các dự án của họ.”
Hiện tại, khó có thể tưởng tượng được thời điểm mà phân tích không phải là một phần không thể thiếu trong mọi trường hợp sử dụng IoT, tuy nhiên, đã có sự thay đổi dần dần trong vài năm khi các hệ thống xung quanh nó trở nên dễ hiểu hơn và được triển khai rộng rãi hơn. Sự gia tăng của các phân tích mã thấp không có mã là động lực chính của sự gia tăng khả năng tiếp cận này.
Mann cho biết: “Mục tiêu lớn với phân tích mã thấp không mã là để bất kỳ ai cũng có thể chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết. “Môi trường mã thấp, không mã đang mở ra khả năng áp dụng cho các công ty không có bộ kỹ năng khoa học dữ liệu đáng kể và sản xuất là một trong những ngành đã thực sự áp dụng IoT và phân tích. Phân tích và dữ liệu không còn là lĩnh vực của riêng công nhân cổ trắng và công nhân cổ xanh, nó bắt đầu được sử dụng bởi mọi người trong toàn bộ chuỗi cung ứng.”
SONG SINH KỸ THUẬT SỐ
Sự phổ biến của các cảm biến cũng có nghĩa là việc biểu diễn các hệ thống trong môi trường kỹ thuật số ngày càng trở nên đơn giản, dẫn đến xu hướng được dự đoán tiếp theo là các công nghệ song sinh kỹ thuật số nâng cao.
Mann cho biết: “Sau khi bạn có thể sao chép chính xác hệ thống thế giới thực trong thế giới kỹ thuật số, bạn có thể bắt đầu chơi với các biến số với mục tiêu tối ưu hóa các yếu tố vật lý mà không ảnh hưởng đến hoạt động hàng ngày”. “Giờ đây, bạn có thể bắt đầu tạo một bản sao kỹ thuật số cho cơ sở hạ tầng của mình và bắt đầu di chuyển các đòn bẩy đó để dự đoán xem có vấn đề gì xảy ra với bất kỳ phần nào của chuỗi cung ứng hay không và bạn có thể đưa ra các biện pháp để giải quyết vấn đề đó trước khi chúng xảy ra.”
Hầu hết các quy trình phân tích được sử dụng liên quan đến việc giành quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ, di chuyển nó qua mạng và đưa nó vào một môi trường nhất quán. Sau đó, có quá trình tạo các thuật toán xem xét dữ liệu đó và tạo ra thông tin chi tiết, sau đó được phân phối để tiêu thụ.
Mann cho biết: “Việc sử dụng phân tích đã mở rộng sang IoT cách đây bảy hoặc tám năm. “Đó thực sự là về việc mở rộng hệ sinh thái hơn là chuyển đổi hoàn toàn. Hầu hết các quy trình phân tích được sử dụng liên quan đến việc giành quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ, di chuyển dữ liệu qua mạng và đưa dữ liệu vào một môi trường nhất quán. Sau đó, có quá trình tạo các thuật toán xem xét dữ liệu đó và tạo ra thông tin chi tiết được phân phối để tiêu thụ. Bảy hoặc tám năm trước, những thay đổi trong công nghệ cảm biến đã làm thay đổi cục diện. Các cảm biến rẻ hơn và mạnh hơn đã trở nên phổ biến và việc triển khai chúng đã giúp đưa ra quyết định đến điểm gốc của dữ liệu – ở rìa, tại cảm biến, với dữ liệu truyền phát trong thời gian thực, sử dụng các phân tích mạnh mẽ.”
CÔNG NGHIỆP ÁP DỤNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH
Mann nói: “Rất nhiều người nghĩ về CV như là phát hiện đối tượng. “Nhưng đây là một lĩnh vực mà chúng tôi đang chứng kiến rất nhiều sự phát triển và nó có nhiều ứng dụng rộng rãi. Bạn có thể sử dụng nó để xác định khu vực cần giám sát và thiết lập cảnh báo để cảnh báo người vận hành rằng có điều gì đó đã xảy ra và theo thời gian, xác định các khu vực có vấn đề mà họ có thể khắc phục thông qua đào tạo.”
Tất nhiên, lợi ích to lớn của công nghệ này là bảo trì dự đoán, cho phép người vận hành xác định và giải quyết các khu vực đặc biệt dễ xảy ra tai nạn hoặc sự cố, mặc dù Mann nhấn mạnh rằng đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm trong các trường hợp sử dụng.
Mann nói: “Chúng tôi thường thấy các ứng dụng rộng hơn là chỉ bảo trì dự đoán. “Thông thường, đó là phát hiện lỗi vận hành theo thời gian thực. Lợi ích lớn của CV là nó thường không phải là công nghệ dịch chuyển. Bạn không cần triển khai một lượng lớn cảm biến hoặc thay đổi hệ thống hoặc thiết bị, việc này có thể đơn giản như triển khai camera. Đó là một biện pháp tác động thấp có thể cải thiện đáng kể chất lượng bảo trì hoặc an toàn dự đoán và tôi nghĩ đó là lý do tại sao nó bắt đầu được áp dụng tốt.”
LÀM MỜ RANH GIỚI GIỮA EDGE VÀ CLOUD
Mann cho biết: “Đã từng có một ranh giới rõ ràng giữa điện toán tại chỗ hoặc trên đám mây và điện toán biên. “Rìa là lĩnh vực của các công ty mạng cung cấp các thiết bị phân tán sống bên ngoài đám mây. Trong vòng 12 đến 18 tháng qua, đã có sự chuyển dịch nhanh chóng sang điện toán biên trên cơ sở hạ tầng đám mây khi các tổ chức di chuyển các phân tích biên và kết quả là việc ra quyết định ngày càng gần hơn với nguồn dữ liệu.”
Sự thay đổi từ đám mây sang tại chỗ này đã khơi mào cho sự xuất hiện ngày càng nhiều của các môi trường kết hợp.
“Mục tiêu không phải là công nghệ dịch chuyển, mà là khả năng giá trị gia tăng. Và tất cả các phương pháp trình bày hoặc tiêu thụ của chúng tôi đều dựa trên tiền đề đó.”
Mann cho biết: “Tôi nghĩ rằng một đường lối nhất quán trong tất cả các dự án mà chúng ta đang thấy là lợi ích của việc xác định phạm vi vấn đề, có thể nhắm mục tiêu nó đến một kết quả cụ thể. “Đó là nơi chúng ta thấy các công ty vượt trội trong việc sử dụng các kỹ thuật phân tích, không chỉ học máy hay IoT. Nhưng tôi nghĩ đó là hướng đi cho tất cả mọi người để đạt được thành công lớn nhất trong khoảng thời gian nhỏ nhất.”
Chi tiết hơn, các bạn hãy đọc bài viết tại link: https://www.iotworldtoday.com/2022/12/22/four-major-trends-in-iot-analytics-in-2023/
Nguồn: IoT World Today.