Scroll Top

Edge AI Gateway

Sztuczna inteligencja bez chmury. Żadnych problemów z połączeniem. Żadnych opóźnień.

Edge AI Gateway

Wykonuj zadania bezpośrednio na urządzeniu Edge

Edge AI

Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) codziennie pracują na rzecz różnych branż. Przez ostatnie kilka lat było to możliwe tylko dzięki silnym i drogim jednostkom obliczeniowym w chmurze. Teraz AI dociera do Edge’a.

Inteligentne urządzenia nie muszą już być podłączone do chmury. Skomplikowane zadania mogą być wykonywane na Edge – czyli bezpośrednio na urządzeniu. Nie ma już powodów, aby wysyłać surowe dane do chmury i czekać na odpowiedź. Koniec z problemami z łącznością, koniec z opóźnieniami.

Skontaktuj się z naszymi ekspertami, aby poznać szczegóły

Edge AI rozpoczyna nową erę inteligentnych urządzeń

Urządzenia Edge AI mogą być stosowane praktycznie we wszystkich aplikacjach, w których wykorzystywane są rozwiązania oparte na chmurze. Obecnie dostępne urządzenia z wbudowanymi akceleratorami AI pozwalają umieścić Edge AI w urządzeniach od pojedynczych czujników zasilanych z baterii, po kamery o wysokiej rozdzielczości przetwarzające obrazy Full HD w czasie rzeczywistym.

chmura IoT

Chmura? Tylko do nauki!

Modele AI nadal muszą być uczone w chmurze, ale tuż po okresie nauki gotowy model jest przenoszony bezpośrednio na urządzenie i nie potrzebuje chmury.

Działania w czasie rzeczywistym

Działania w czasie rzeczywistym

Urządzenie Edge AI ma bezpośredni dostęp do danych zebranych z czujników IoT. Może zrozumieć te dane i podjąć natychmiastowe działania, takie jak powiadomienie użytkownika, zapalenie czerwonego światła lub włączenie sygnału głosowego.

Tryb offline

Tryb offline

Urządzenie Edge AI będzie działać niezależnie od połączenia. Może być zaprojektowane tak, aby wysyłało raporty lub podsumowania, gdy tylko sieć jest dostępna, czyli raz dziennie lub raz w miesiącu. Może też pracować stale w trybie offline, jeśli taki jest zakładany scenariusz biznesowy.

Wady klasycznego modelu AI w chmurze

żądanie z urządzenia IoT

Opóźnienia

Każde żądanie z urządzenia IoT do chmury zajmuje czas. Teraz widzisz, że przetwarzanie "w czasie rzeczywistym" realnie nie zawsze ma wtedy miejsce.

koszty transmisji i przetwarzania

Duże koszty

Więcej urządzeń, oznacza więcej danych, wyższe koszty transmisji i przetwarzania. Tak. AI w chmurze jest drogie.

bezpieczeństwo danych

Bezpieczeństwo

Czy zastanawiałeś się kiedyś, gdzie są przetwarzane Twoje dane? W kraju? Na drugim kontynencie? A co z RODO?

połączenie z chmurą

Połączenie z chmurą

Przetwarzanie dużej ilości danych wymaga połączenia z chmurą o dużej przepustowości (LTE lub Wi-Fi), a w niektórych lokalizacjach nie jest to możliwe.

Masz pytania? Potrzebujesz wyceny?
Co zrobić, aby dowiedzieć się więcej?

Nasze rozwiązanie

Edge AI Gateway

Edge AI Gateway

To, co oferujemy, to model Edge AI Gateway gotowy do wzbogacenia pod kątem Twojego scenariusza biznesowego. Możemy wyposażyć go w kamery, porty wejścia/wyjścia, moduły łączności i inne komponenty w oparciu o Twoje potrzeby.

Możesz podłączyć wszystkie swoje czujniki do przemysłowego Edge AI Gateway. Taka brama jest w stanie zrozumieć dane z wielu źródeł i podjąć działania na podstawie danych w czasie rzeczywistym. Nie ma znaczenia, czy będą to wibracje dla celów konserwacji predykcyjnej, czy wideo z wbudowanej kamery do rozpoznawania komponentów na linii produkcyjnej.

Co to oznacza?

ok

Uniwersalne urządzenie bazowe

które możesz połączyć z każdym czujnikiem lub systemem w zależności od potrzeb biznesowych. Masz nieskończoną liczbę możliwości.

ok

Obniżone koszty

Nawet przy wielu urządzeniach, kartach sim czy routerach Twoje koszty będą zawsze mniejsze w porównaniu do rozwiązań chmurowych przy podobnym strumieniu transmisji danych.

ok

Bezpieczeństwo danych

Przetwarzanie danych jest zawsze bezpieczne i nie musisz się martwić o regulacje prawne w różnych krajach czy RODO.

ok

Niezależność od połączenia

Edge AI nie wymaga wysokiego pasma połączenia z chmurą. Działa w każdej lokalizacji. Wysyłanie danych może odbywać się tylko w określonych przedziałach czasowych.

Pozostańmy w kontakcie

Opowiedz nam o swoim projekcie, a my wkrótce się z Tobą skontaktujemy.

Porozmawiaj z ekspertem

Paweł Skiba

Paweł Skiba

IoT Solution Architect

Sprawdź inne przykłady użycia

Predykcyjne utrzymanie

Predykcyjne utrzymanie

Przewidywanie awarii maszyn i zapobieganie im zanim cała linia produkcyjna przestanie działać

Automatyzacja procesów

Automatyzacja procesów

Wykorzystaj sieć połączonych urządzeń, aby zautomatyzować powtarzalne i czasochłonne czynności.