Industriell AI flyttar i allt högre grad från centrala molnsystem till maskinerna som genererar datan. Erik Zeitler, medgrundare och mjukvaruingenjör på Stream Analyze, säger att opålitlig uppkoppling, begränsad bandbredd och svarstider kan göra molnbaserad analys opraktisk i gruvor, fartyg och fordonsflottor.
Metoden testades i forsknings- och utvecklingsprojektet Freeport tillsammans med Volvo Group, Boliden, Högskolan i Halmstad, RISE och AI Sweden. Elektriska fordon kördes i Bolidens gruva, där uppkopplingen kunde variera under jord och vid övergångar till mobilnät. Stream Analyze flyttade därför modellerna närmare datan.
En modell förutsade laddningsnivån i ett elektriskt fordons batteri. Informationen kan hjälpa till att avgöra hur djupt fordonet kan köra i gruvan. Om batteriet är fullt kan regenerativ bromsning inte användas på samma sätt, och föraren kan inte förlita sig på friktionsbromsar i 740 meter. Analysen behöver därför köras nära fordonet och i nära realtid.
Zeitler säger att maskiner kan fungera som distribuerade databaser, så att företag kan analysera och ställa frågor till data där den skapas. Han nämner möjligheten att få tillgång till 100 gånger eller 1 000 gånger mer data än i dag, samtidigt som kommunikations- och molninfrastrukturkostnader som kan stoppa användningsfall undviks. Modellbyten som normalt kräver uppdateringar av den fasta programvaran och tar månader kan i vissa fall genomföras på minuter. Modellerna behöver fortfarande testas och valideras för processor, minne, svarstid, cybersäkerhet och integritet, med versionshantering kopplad till företagets befintliga verktyg.
Kommentarer
0Inga kommentarer ännu. Skriv den första.