ЖУРНАЛ СТА №2/2022

Рис. 2. Пример архитектуры IIoT ОБЗОРЫ В ВЕДЕНИЕ Различные приложения промышлен- ного интернета вещей (IIoT – Industrial Internet of Things) генерируют больше данных, чем когда-либо прежде. При этом с каждым годом объём этих дан- ных становится всё больше и больше. Во многих промышленных сценариях использования устройств с Интернетом вещей, особенно в удалённых районах и на предприятиях с сильно распреде- лённой системой, регулярная отправка необработанных данных в ЦОД (центр обработки данных) или на центральный сервер может оказаться невозможной. Для уменьшения задержки, сниже- ния затрат на передачу и хранение дан- ных многие предприятия переносят принятие решений в реальное время на местах. Для этого всё чаще и чаще ис- пользуются технологии AI (Artificial Intelligence) – искусственного интел- лекта и ML (Machine Learning) – ма- шинного обучения (рис. 1). При подоб- ном переносе уровня принятия реше- ний также снижается и нагрузка на сеть предприятия, так как отпадает необхо- димость передавать огромное количе- ство данных на большие расстояния. Более подробно варианты реализации вычислений мы уже рассматривали [1]. Приложения, которые предостав- ляют мощности ИИ в инфраструктурах IoT (включая и IIoT), называют искус- ственным интеллектом вещей (AIoT со- ответственно) (рис. 2). Хотя обучение таких моделей ИИ происходит по- прежнему в облаке, сбор данных и об- учение применению логических выво- Искусственный интеллект в промышленных граничных вычислениях Дмитрий Кабачник В статье исследуются предпосылки внедрения технологий ИИ в промышленности, текущее состояние анализа промышленных данных и преимущества граничных вычислений для распределённых и удалённых систем. Рассматриваются требования как к аппаратной части компьютеров для граничных вычислений с ИИ, так и к программной составляющей машинного обучения. СТА 2/2022 36 www.cta.ru Рис. 1. Интерфейс Azure Machine Learning от Microsoft Периферия Сеть Интернет Облако Приложения Вычисления и хранение данных Аналитика Граничный вычислитель Граничный вычислитель Формирование докладов Планирование Оптимизация Разработка HMI HMI HMI HMI Датчики, исполнительные механизмы, контроллеры Контроль в режиме реального времени Контроль в режиме реального времени Контроль в режиме реального времени Контроль в режиме реального времени