À medida que a IA física entrar nas nossas casas, locais de trabalho e infraestruturas públicas, terá um efeito transformador. Os veículos autónomos tornar-se-ão a norma nas nossas ruas, as fábricas e os armazéns passarão para a automação total, as máquinas habilitadas para IA ajudarão em cirurgias e procedimentos médicos e uma maior inteligência será incorporada nos dispositivos domésticos.
Tal é a importância da IA física emergente que o Gartner identificou como a principal tendência estratégica que moldará as prioridades empresariais nos próximos cinco anos. As oportunidades são sem dúvida grandes. Mas estarão as organizações preparadas para desenvolver robôs e drones autónomos, veículos autónomos e automação industrial em grande escala?
Vice-presidente de IoT e engenharia para MEA e APAC na Cognizant
Encontrar líderes de projeto para implantar IA em espaços físicos onde coexistem com humanos é muito diferente de implantar IA de forma abstrata. ambiente de computação em nuvem. A IA física exige que máquinas e sistemas percebam o que está acontecendo ao seu redor, interpretem o contexto e atuem de forma autônoma no mundo real.
Devido aos sistemas abertos, estas instruções foram comprovadamente seguras e protegidas. Para conseguir isto com sucesso, os líderes são obrigados a superar múltiplas complicações práticas, tais como restrições nos dispositivos finais, conformidade regulamentar e considerações ambientais.
Além disso, os líderes organizacionais também devem convencer as suas equipas de liderança sénior de que a IA pode transcender as operações físicas.
Isto exigirá que demonstrem que os custos operacionais são custos geríveis – e que existe um claro retorno do investimento, como evidenciado pelo aumento do tempo de atividade, otimização energética ou eficiência da força de trabalho. Se não conseguirem demonstrar isso, os projectos-piloto da Páscoa nunca serão aprovados.
Abrace a IA desde o início
Para enfrentar estes desafios, o primeiro passo para os líderes é considerar soluções físicas de IA e os seus benefícios desde o início de qualquer criador de projeto. Quando as organizações não conseguem compreender a IA numa fase inicial – na concepção e desenvolvimento de qualquer produto ou ambiente operacional – isso cria desafios.
Isso normalmente resulta em uma ruptura no hardware, firmware, aplicativos e computação em nuvem – e resulta na construção de dívida técnica e na redução de retornos. Ativos operacionais isolados também resultam em fluxos de trabalho desarticulados, gargalos de desempenho e desempenho abaixo do ideal.
Quando este é o caso, vemos muitas vezes as organizações concentrarem-se na inovação e na dinamização sempre que surgem novas oportunidades comerciais, tais como através de novos dispositivos de consumo, fábricas de robótica ou infoentretenimento em veículos.
A Gartner estima que as organizações estão a adoptar uma abordagem proactiva para a mitigação, o que significa que a “dívida da IA” vencerá até 500% mais rapidamente nos próximos três anos.
Admita as consequências oralmente
Em contraste com a implantação de IA na nuvem, a IA física exige que as organizações integrem inferência em tempo real com múltiplas camadas de computação. Primeiro, as soluções precisarão ser projetadas para atender às muitas restrições enfrentadas pelos dispositivos de borda, incluindo capacidade, memória, consumo de energia, limitações térmicas e fatores de forma.
Essas restrições muitas vezes forçam compensações deliberadas no tamanho do modelo, na frequência de atualização, na seleção de hardware e no consequente design. À medida que os recursos continuam a avançar, estas restrições podem ser cada vez mais abordadas. Baixo consumo de energia GPUs e aceleradores de IA especializados aumentam as cargas de trabalho que podem ser executadas localmente.
Técnicas como modelagem de pressão e quantização também ajudam a reduzir a demanda computacional, mantendo o desempenho desejado.
Em um ambiente particularmente restrito, arquiteturas distribuídas podem ser usadas para transferir tarefas específicas para máquinas próximas. Ele progride com estes, o que é menos uma questão de onde a mente procede, e é planejado desde o início, em vez de deliberadamente restringido pela boca.
Isto aumentará a confiabilidade, reduzirá a dependência da computação em nuvem e reduzirá os custos operacionais contínuos.
Execute as simulações
Essas soluções de engenharia fornecerão às organizações uma prova de conceito. Mas ao concluir estas coisas; Os líderes de lançamento também precisam vivenciar missões e compreender o impacto das operações na ordem. Querem fazer isto sem interromper a produção, comprometer a segurança ou comprometer capital prematuro.
No entanto, os líderes de projeto podem simular investimentos e validar suas decisões por meio de plataformas de simulação avançadas, como o Omniverse da NVIDIA. Isto permite criar gêmeos digitais de fábricas, bens e fluxos de trabalho, e permite que as equipes explorem cenários hipotéticos.
As simulações permitem que as equipes avaliem o desempenho e controlem antecipadamente. Num ambiente de utilização intensiva de energia, por exemplo, as equipas podem avaliar o poder dos costumes e da sustentabilidade do comércio. Isto permite aos líderes estimar os custos, o tamanho do investimento de capital, acelerar os ciclos de planeamento e encomendas em torno de uma visão comum do futuro.
Construído na confiança
A utilização de simulações também ajuda a identificar ganhos rápidos que ajudarão os líderes a demonstrar sucesso precoce. Isto fornecerá provas decisivas de que a tecnologia é segura e fiável, mas também de que pode proporcionar um retorno claro do investimento.
Isso deve ser feito como desenvolvedor de programa iniciante. Com a física da IA, as organizações precisam de adotar uma abordagem incremental que ajudará a construir a confiança no projeto entre os líderes de equipa seniores – e a indecisão que pode atrasar os projetos e impedir a sua expansão.
Para inspirar ainda mais confiança, os líderes do projeto desenvolvem simultaneamente estruturas de gestão de mudanças organizacionais para o projeto. Isto irá preparar as partes interessadas e a força de trabalho para o impacto da IA física nas suas operações.
Líder de mudança organizacional
O treinamento exigido em equipamentos físicos de IA é diferente daquele que pode ser implantado na IA em nuvem. As organizações precisam de conhecimentos mais profundos em sistemas embarcados, software em tempo real e linguagens de programação de nível inferior. Por esta razão, é necessário aumentar a força e desenvolver estruturas organizacionais.
Para encorajar a adopção da tecnologia, também serão necessárias estratégias de comunicação claras – uma que explique como a IA física irá agregar valor e como a implementação irá impactar cada parte e processo. Também é necessário fornecer formação adicional e apoio contínuo durante todo o processo de desenvolvimento.
A IA física já não pode ser considerada um conceito futurista – já está a transformar o mundo que nos rodeia. Permite que as organizações inovem, cheguem ao mercado mais rapidamente e aproveitem oportunidades comerciais. Também ajuda a otimizar as atividades operacionais, aumentando a produtividade e reduzindo custos.
No entanto, se as organizações quiserem aproveitar e acelerar a adoção, deverão desenvolver soluções que funcionem para necessidades específicas e implementar estratégias de implementação. Quando fazem isso, as organizações normalmente descobrem que podem dimensionar rapidamente a física da IA e colher os benefícios mais cedo.
Construímos a melhor ferramenta de IA.
Este artigo foi produzido como parte do Perspectiva do TechRadarNosso canal reúne as melhores e mais brilhantes mentes da indústria de tecnologia atual.
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