Com a situação mundial em constante transformação em 2022, algumas tendências tecnológicas foram colocadas em espera enquanto outras foram aceleradas. Desafios da cadeia de suprimentos, escassez de mão de obra e incerteza econômica fizeram com que as empresas reavaliassem seus orçamentos para novas tecnologias.
Para muitas organizações, AI é vista como a solução para grande parte da incerteza, trazendo eficiência aprimorada, diferenciação, automação e custo reduzido.
Até agora, a AI operou quase exclusivamente na nuvem. Mas fluxos cada vez mais diversos de dados estão sendo gerados 24 horas por dia a partir de sensores no edge. Eles exigem inferência em tempo real, o que faz com que mais implantações de AI migrem para computação no edge.
Para aeroportos, lojas, hospitais e muito mais, a AI oferece eficiência avançada, automação e até redução de custos, razão pela qual a adoção da AI no edge foi acelerada no ano passado.
Em 2023, esperamos ver um ambiente igualmente desafiador, que impulsionará as seguintes tendências de AI de edge.
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Foco em Casos de Uso de AI com Alto ROI
O retorno sobre o investimento é sempre um fator importante para as compras de tecnologia. Porém, com as empresas buscando novas maneiras de reduzir custos e obter uma vantagem competitiva, esperamos que projetos de AI se tornem mais comuns.
Há alguns anos, a AI era vista como experimental, mas, de acordo com uma pesquisa da IBM, 35% das empresas atualmente relatam o uso de AI nos negócios e outras 42% relatam que estão considerando usar AI. Os casos de uso da AI no edge, em particular, podem ajudar a aumentar a eficiência e reduzir os custos, tornando-os um lugar atrativo para concentrar novos investimentos.
Por exemplo, supermercados e grandes lojas de varejo estão investindo pesado em AI em máquinas de autoatendimento para reduzir as perdas por roubo e erro humano. Com soluções que podem detectar erros com 98% de precisão, as empresas podem ver rapidamente um retorno do investimento em questão de meses.
A inspeção industrial por AI também tem um retorno imediato, ajudando a aumentar os inspetores humanos nas linhas de fábrica. Com dados sintéticos, a AI consegue detectar defeitos a uma taxa bem mais alta e enfrentar uma variedade de defeitos que simplesmente não podem ser percebidos manualmente, resultando em mais produtos com menos detecções falsas negativas ou positivas.
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Crescimento na Colaboração entre Humanos e Máquinas
Muitas vezes visto como um caso de uso extremo de AI no edge, o uso de máquinas inteligentes e robôs autônomos está em ascensão. Desde centros de distribuição automatizados a atendimento de demandas de entregas no mesmo dia, robôs que monitoram derramamentos e estoques em mercearias, e braços de robôs que trabalham junto com humanos em uma linha de produção, essas máquinas inteligentes estão se tornando mais comuns.
De acordo com a Gartner, espera-se que o uso de robótica e máquinas inteligentes cresça significativamente até o final da década. “Até 2030, 80% das pessoas vão interagir com robôs inteligentes diariamente, devido aos avanços de robôs inteligentes, interações sociais e recursos de aprimoramento humano, tiveram um aumento de menos de 10% hoje.” (Gartner, “Tecnologias Emergentes: Rota de AI para Robôs Inteligentes — Jornada para um Robô Humanoide Super-Inteligente”, G00761328, junho de 2022)
Para que esse futuro se torne realidade, uma área de foco que precisa de atenção em 2023 é auxiliar a colaboração entre humanos e máquinas. Os processos automatizados se beneficiam da força e das ações repetitivas realizadas pelos robôs, deixando para os humanos tarefas especializadas e que exigem mais destreza, mais adequadas às nossas habilidades. As organizações devem investir mais nessa colaboração humano-máquina em 2023 como forma de aliviar a escassez de mão de obra e os problemas da cadeia de suprimentos.
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Novos Casos de Uso de AI para Segurança
Relacionado à tendência de colaboração entre humanos e máquinas, temos a segurança funcional de AI. Visto pela primeira vez em veículos autônomos, mais empresas estão procurando usar a AI para adicionar medidas proativas e flexíveis de segurança a ambientes industriais.
Historicamente, a segurança funcional tem sido aplicada em ambientes industriais de forma binária, com o papel principal da função de segurança para impedir imediatamente que o equipamento cause prejuízos ou danos quando um evento é acionado. A AI, por outro lado, trabalha em conjunto com a conscientização contextual para prever um evento. Isso permite que a AI envie alertas proativamente sobre possíveis eventos de segurança futuros, evitando que eles ocorram, o que pode reduzir drasticamente incidentes de segurança e tempo de inatividade relacionado em ambientes industriais.
As novas normas de segurança funcional que definem o uso de AI em segurança devem ser divulgadas em 2023 e abrirão as portas para uma adoção antecipada em fábricas, armazéns, uso agrícola e muito mais. Uma das primeiras áreas para adoção de AI em segurança vai focar no aumento da segurança do trabalhador, incluindo detecção de postura do trabalhador, prevenção de objetos em queda e detecção de equipamentos de proteção pessoal .
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Foco da TI em Segurança Cibernética no Edge
Em 2021, os ataques cibernéticos aumentaram 50% e não desaceleraram desde então, passando a ser o foco principal das organizações de TI. A computação no edge, especialmente se combinada com casos de uso de AI, pode aumentar o risco de segurança cibernética para muitas organizações, criando uma superfície de ataque mais ampla fora do data center tradicional e de seus firewalls.
A AI no edge em setores como fabricação, energia e transporte exige que as equipes de TI expandam a presença de segurança em ambientes tradicionalmente gerenciados por equipes de tecnologia operacional. As equipes de tecnologia operacional geralmente se concentram na eficiência operacional como principal métrica, contando com sistemas isolados fisicamente sem conectividade de rede com o mundo exterior. Os casos de uso de AI no edge começarão a eliminar essas restrições, exigindo que a TI permita a conectividade na nuvem e, ao mesmo tempo, mantenha padrões de segurança rigorosos.
Com bilhões de dispositivos e sensores em todo o mundo que estarão conectados à internet, as organizações de TI precisam proteger dispositivos no edge contra ataques diretos e considerar a segurança da rede e da nuvem. Em 2023, esperamos ver AI aplicada à segurança cibernética. Os dados de registros gerados por redes IoT podem ser alimentados por modelos inteligentes de segurança que podem sinalizar comportamentos suspeitos e notificar as equipes de segurança para tomar medidas.
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Conectando Digital Twins ao Edge
O termo digital twin refere-se a representações virtuais perfeitamente sincronizadas e fisicamente precisas de elementos, processos ou ambientes do mundo real. No ano passado, a NVIDIA firmou parceria com a Siemens para possibilitar casos de uso do metaverso industrial, ajudando os clientes a acelerar a adoção de tecnologias industriais de automação. As principais empresas que abrangem desde manufatura, varejo, bens embalados para consumidores e telecomunicações, como BMW, Lowe’s, PepsiCo e Heavy.AI, também começaram a construir digital twins operacionais permitindo que eles simulem e otimizem seus ambientes de produção.
O que conecta digital twins ao mundo físico e à computação no edge é a imensa quantidade de sensores e dados de IoT que está impulsionando essas duas tendências. Em 2023, veremos organizações cada vez mais conectarem dados em tempo real do ambiente físico a suas simulações virtuais. Elas se afastarão das simulações históricas baseadas em dados para um ambiente digital dinâmico, um verdadeiro digital twin.
Ao conectar dados em tempo real do mundo físico a seus digital twins, as organizações podem obter informações em tempo real sobre seu ambiente, permitindo que eles tome decisões mais rápidas e informadas. Embora ainda seja cedo, esperamos um crescimento enorme nesse espaço no próximo ano para os provedores de ecossistema e para a adoção dos clientes.
O Ano da AI no Edge
Embora o ambiente econômico de 2023 permaneça incerto, a AI no edge certamente será uma área de investimento para organizações que desejam impulsionar a automação e a eficiência. Muitas das tendências que vimos decolar no ano passado continuam a acelerar com o novo foco em iniciativas que ajudam a impulsionar as vendas, reduzir custos, aumentar a satisfação do cliente e ampliar a eficiência operacional.
Acesse a página Soluções de Computação no Edge da NVIDIA para saber mais sobre a AI no edge e como estamos ajudando as organizações a implementá-la em seus ambientes hoje.