主要ポッドキャストのポイント：
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オンライン化されるデバイスが増えるにつれてデータのデジタル化は増加し続けるでしょう。しかし、変革がリアルタイムの機械知能と自動化へと移行するにつれて、その真の価値が明らかになりつつあります。
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堅牢なエッジコンピューティングのための堅牢なハードウェアを導入するには、電力バジェット、熱力学、フォームファクターが主要な要件となります。
- ハイパーオートメーション、エンパワーされたまたはインテリジェントなエッジコンピューティング、AIセキュリティは、驚異的な処理能力を必要とする人気のあるテクノロジートレンドです。
2021年以降に注目すべきコンピューティング技術トレンド
コンピューティング技術全体は、その利便性と、ビジネス世界の多くの伝統的なプロセスを効率化する能力から大きな利益をもたらします。今日のデジタル経済において技術が非常に価値がある主要な理由は、リアルタイムの洞察やより良いビジネス上の意思決定のために、無限の量のデジタルデータを処理、保存、接続する能力にあります。より多くのデバイスがオンラインになるにつれて、データのデジタル化は増加し続けるでしょう。しかし、データから最大の価値がどこにあるかというと、機械知能と自動化の能力の中にあります。新時代の技術進歩は、多くの新しい市場垂直とアプリケーションにおいて、驚異的な機械学習と人工知能のための新しいビジネスモデルを形成するのに役立ってきました。
人間が個人的、業務上、ビジネス上の目標において、より多くの利便性とより良い効率性を求め続ける限り、テクノロジーの価値は爆発的に増加し続けるでしょう。これは、より多く企業が、収益に利益をもたらす実行可能なインテリジェンスのためにデータを活用するデジタル変革の目標に投資するにつれて、ますます明白になっています。
ポッドキャストからの簡単な概要と要約の箇条書きは以下をご覧ください。それ以外の場合は、2021年以降の最新のコンピューティング技術に依存する3つのトレンドに関する詳細情報とより深い洞察については、上記のポッドキャストをご覧ください。プレミオのプロダクトマーケティングディレクターであるDustin Seetooは、2021年以降に注意すべきコンピューティングトレンドについて、いくつかのソートリーダーシップを提供しています。
最新のコンピューティング技術に依存する3つの業界トレンド
トレンド#1: ハイパーオートメーション
この技術トレンドは、自動化をAIとMLで強化し、さまざまなツールに適用するもので、自動化そのものをサポートするだけでなく、より包括的な分析、測定、監視、発見を目的としています。機械学習を実践的に考えると、人工知能を推進するためにさまざまな企業ツールとどのように連携するのでしょうか？
ハイパーオートメーションは、従来のプロセスにおける人間の介入を不要にするタスクの自動化を可能にするため、重要なトレンドです。自動化は、ビッグデータの集約と、プログラム可能なアルゴリズムで機械を訓練する能力によって、引き続き可能になっています。今日、企業は、より速く、より良い処理能力だけでなく、真に優れた制御方法を求めています。このポッドキャストでは、テクノロジーが自律性のクローズドループを可能にする、3つの自律段階を掘り下げています。
- ハイパーオートメーションの第1段階 = 認知 – 認知の定義は、思考、経験、感覚を通じて知識と理解を獲得する能力です。人間は、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚という5つの生得的な感覚を使って、文脈的および状況的認識を生成します。これはハイパーオートメーションでも同じで、機械は自身の文脈と認識のために膨大な量のデータを必要とします。
- ハイパーオートメーションの第2段階 = 知能 – 機械が感覚を持ち、文脈的な状況認識を持つことができると、感覚データ入力から機械学習アルゴリズムを実行し、意思決定と知能のレベルを効率化できます。最終的に、この段階により、機械は早期検出と予測分析を提供できます。これはハイパーオートメーションにとって極めて重要な部分ですが、制御手段を確立します。
- ハイパーオートメーションの第3段階 = 完全な制御 - 自律性のクローズドループとは、速度と正確性をもって、実際のビジネス成果を伴う知能を提供することです。これは、認知と知能の両方を使用してリアルタイムの変化とビジネス上の意思決定を加速する、AI対応のプロセスによって可能になります。
トレンド#2 – エンパワーされたエッジまたはインテリジェントエッジ
エッジコンピューティングは、情報処理、収集、配信をソースに近づけることに重点を置いていますが、エンパワーされたエッジは、IoTデバイスの着実な増加をサポートするために、さらに一歩進んだものです。エッジコンピューティングがすでにコンピューティングの近接性を推進しているとすれば、エンパワーされたエッジを推進する価値は何でしょうか？
- エンパワーされたエッジを別の方法で捉えるなら、インテリジェントエッジと定義することもできます。ハイパーオートメーションのトレンドと同様に、訓練されたインテリジェンスモデルがデータが生成される場所に近づけられており、これにより、驚異的な処理能力、ストレージ、接続性を備えたエッジでのパフォーマンスの需要が高まっています。
- 今日のスマートアプリケーションと独自のワークロードは、驚異的な速度と精度でリアルタイム検出のための推論モデルを効率的に実行するために必要なコンピューティングハードウェアの量を決定します。最終的に、最も重要なワークロードをデータに近接させることによる主要な利点は、遅延を減らし、リアルタイムの結果のために帯域幅を増やすことができることです。
- Premioのエンジニアと組み込みコンピューティング市場の間で繰り返されるテーマは、Premioがそのコア能力に焦点を当てている分野であり、堅牢なエッジコンピューティングと定義されています。この専門分野は、低遅延接続を備えた分散型ローカル処理のすべての主要要素を受け入れますが、エッジコンピューターの堅牢化において強化された信頼性を保証します。これらの新しい要求は、エンジニアに標準的な快適ゾーンを超えて設計および展開することを課題としています。
- Premioは、最も過酷な物理環境で信頼性の高い展開を可能にする堅牢で高性能なシステムを提供するために、ハードウェア戦略でソフトウェアの進歩をサポートする必要性を認識しています。外部エンクロージャーから内部コンポーネントまで、堅牢なエッジコンピューターのすべての要素は、強い振動、厳しい温度、湿気や汚れの存在などの環境問題に対処するために、機械工学と熱工学の組み合わせを通じて専用に構築されています。これらの産業用グレードのコンピューターは、極端な処理能力とストレージ容量で機能を実行するように検証されており、ダウンタイムを排除し、24時間365日の安定した運用を保証するように構築されています。Premioの堅牢なエッジシステム設計と製造におけるリーダーシップは、IoT統合と自動化能力の新しい領域を開拓し、産業ビジネスの運用と競争方法に真の変革をもたらします。
トレンド#3: AIセキュリティ
ハイパーオートメーションとエンパワーされたエッジの機能は、より高い効率性とよりスマートな企業機能をもたらしますが、同時に新たなセキュリティ脆弱性も生じさせます。多くの場合、ITチームがそれらに対処する訓練を受けていないものです。AIの展開が特に脆弱なのはなぜでしょうか？
- より多くの企業が、ハイパーオートメーションとネットワークエッジでのデータ処理によるデジタルシフトを進めるにつれて、非常に重要になるもう1つのトレンドがサイバーセキュリティの要因です。データ伝送と、複数のデータ操作段階でのそのセキュリティ脆弱性を保護するためには、セキュリティリスクを詳細にレビューすることが不可欠です。サイバーセキュリティのベストプラクティスは、攻撃のリスクを管理し、最も重要な運用とアプリケーションに対する攻撃を軽減するプロセスを実装します。
- AIセキュリティには3つの主要な側面があります。AIシステムを保護すること、AIを活用してセキュリティを強化すること、そして攻撃者がどのようにAIを悪用するかを予測することです。
- AIを活用したシステムの保護: AIを活用したシステムからのデータは、多くの意思決定の結果にとって重要です。AIを可能にするデータセットに対する潜在的な攻撃は、運用とそのビジネス目標に壊滅的な影響を与える可能性があります。データAIセキュリティは、機械学習モデル、トレーニングパイプライン、AIトレーニングデータを保護するのに役立ちます。
- セキュリティ防御を強化するためのAIの活用: 機械学習の主要な利点は、データを通じて結果を決定する能力です。機械学習モデルは、過去の攻撃のパターンをよりよく理解し、セキュリティ予防のために潜在的な攻撃を事前に発見するためにも使用できます。
- 攻撃者によるAIの悪用を予測する: 攻撃の種類を特定し、それらから防御するために必要なツールを持つことは、AIセキュリティにとって重要です。
Premio IncはIoT導入をどのように支援できますか？
- 産業用IoT導入向け組み込みコンピューターおよびエッジコンピューターの米国における設計、エンジニアリング、製造の専門知識
- Premioは、最新の技術アクセラレーターとシステムレベルの設計を統合した目的別ハードウェアにより、市場への浸透を促進し、優位性を確立しています。
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