Jesteśmy świadkami przejścia między kolejnymi epokami rozwoju komputeryzacji

Początki przygody ludzkości z komputerami były zdecydowanie instytucjonalne, naukowe – niedostępne dla zwykłych śmiertelników. Komputer stał się osobisty dopiero około 40 lat temu, chociaż jego ówczesne możliwości były poważnie ograniczone. Rosły jednak przez lata, a komputery stały się oknem na świat w latach 90, wraz z powstaniem Internetu. Ich moc obliczeniowa, zdolność do przechowywania danych czy ich analizowania była jednak często, w miarę jak liczba informacji rosła, niewystarczająca. Tak oto trafiliśmy w chmury.

Przetwarzanie danych w chmurze (cloud computing) stało się odpowiedzią na wiele problemów informatyzacji ostatnich kilkunastu lat. Ma ono jednak swoje ograniczenia i potrzebuje uzupełnienia zlokalizowanego bezpośrednio przy użytkowniku, badanym zjawisku czy procesie. Edge computing lub inaczej przetwarzanie brzegowe jest kolejnym etapem rozwoju – nie wykluczeniem czy rezygnacją z chmury, ale jej znakomitym uzupełnieniem. W największym uproszczeniu – edge computing jest koncepcją, wedle której dane są przetwarzane, a czasem magazynowane, możliwie blisko miejsca, w którym są stosowane. Ważne jest, że przetwarzanie brzegowe pozwala odciążyć sieć, wysyłając do chmury jedynie część danych.

Edge computing jako alternatywa dla centralizacji

Kluczem do rozwoju przetwarzania brzegowego w ostatnim czasie były i są coraz mniejsze, bardziej wydajne, a przy tym efektywne energetycznie układy, powszechna i szybka łączność bezprzewodowa, powstanie nowych rodzajów sensorów i zupełnie nowe potrzeby zastosowań. Internet Rzeczy (IoT) nie jest już tylko hasłem, a realnym zjawiskiem. Jak bardzo powszechnym? Proponuję zrobić test – wsiąść do tramwaju czy miejskiego autobusu, albo stanąć gdzieś w centrum miasta i rozpocząć wyszukiwanie urządzeń po WiFi oraz po Bluetooth. Ujawnią się dziesiątki smartwatchy, smartbandów, wszelkiego rodzaju inteligentne urządzenia, które otaczają nas zewsząd. Jest ich coraz więcej, a z czasem tego typu otaczających nas urządzeń będzie tylko przybywać. Ta rewolucja pędzi naprzód z wielką siłą, a jej paliwem są dane.

Koncepcja edge computing może być rozwiązaniem dla wielu zadań z olbrzymiej liczby branż biznesu i dziedzin życia właśnie za sprawą możliwości przetwarzania danych w sposób możliwie szybki, pozbawiony opóźnień wynikających z łączności, czy geograficznego oddalenia głównego centrum danych. Wszędzie tam, gdzie wykorzystywane są nowoczesne sensory, a dane są kluczowe dla funkcjonowania, przetwarzanie brzegowe jest pożądanym modelem.

Dane i analizy potrzebne od ręki

Czas pandemii pokazał znakomicie, że istnieje olbrzymie zapotrzebowanie na rozwiązania działające “tu i teraz”, umożliwiające zbieranie i analizowanie danych w sposób szybki i bezpieczny. Przykłady? Spójrzmy w kierunku, na który patrzymy od ponad roku częściej niż zwykle – medycyna. Teleporady medyczne są wysoce niedoskonałą formą kontaktu z lekarzem. Lekarz nie ma możliwości dobrze ocenić stanu zdrowia, słysząc tylko głos w słuchawce. A gdyby tak pacjent korzystał z urządzenia zbierającego podstawowe dane medyczne (temperaturę, tętno, ciśnienie, saturację etc.)? A co, jeśli takie urządzenie stałoby się normą i – w niedalekiej przyszłości – działałby cały, oparty właśnie o sensory, system ostrzegający o zdarzeniach medycznych? Namiastkę tego możemy obserwować już dziś, za sprawą kamer badających temperaturę ludzi czy zautomatyzowanych urządzeń diagnostycznych w szpitalach.

Inny przykład? Produkcja przemysłowa. Sensory coraz powszechniej stosowane są na liniach produkcyjnych i już dziś trudno wyobrazić sobie funkcjonowanie dużych fabryk bez rozbudowanej sieci czujników. Są one kluczowym elementem koncepcji tzw. Przemysłu 4.0, a więc nowej formy industrializacji, opartej o inteligentną, połączoną pracę – zarówno ludzi, jak i maszyn. Sensory umożliwiają też bezpieczne, skuteczniejsze magazynowanie, gdyż dzięki zebranym przez nie danym oraz analizie przeprowadzanej właśnie na brzegu sieci, istnieje możliwość idealnej optymalizacji przestrzeni składowania, czy lepszego dopasowania do prowadzonej przez firmę logistyki.

Kolejny przykład jest tuż za rogiem. To usprawnienia w handlu detalicznym. Całkiem niedawno otworzono ponownie galerie handlowe. Ta forma biznesu ma się cały czas dobrze, ponieważ wielu ludzi “kupuje wzrokiem”. To, czego dotychczas brakowało w handlu “na żywo”, w porównaniu z jego internetowym odpowiednikiem, to złożona analityka. Dziś jednak sieci handlowe mogą skorzystać z danych zbieranych poprzez inteligentne systemy kamer, aby na ich podstawie, przykładowo, dopasować komunikaty reklamowe w głośnikach w sklepie do preferencji znajdujących się wewnątrz osób.

Każdy z powyższych przykładów wymaga jednak szybkiej reakcji, a więc przetwarzanie tych danych na miejscu jest kluczowe. Edge computing sprawdza się tu lepiej niż obliczenia w chmurze, bowiem nie tracimy czasu na przesyłanie i odbieranie danych na dużych odległościach. W typowym modelu przetwarzania brzegowego mamy więc do czynienia z obliczeniami wymagającymi błyskawicznej reakcji możliwie blisko źródła danych oraz przekazaniu tych, które mogą być realizowane wolniej, klasycznej chmurze. To jedna z kolejnych rewolucji technologicznych, które rozgrywają się na naszych oczach, a Intel jest jednym z jej kluczowych aktorów – tak jak ma to w zwyczaju od ponad 50 lat.

Innowacje motorem rozwoju technologii

To właśnie technologia Intela napędzała wcześniejsze przełomy technologiczne i zasila też edge computing. Firma jest świadoma potrzeb zróżnicowanych odbiorców korzystających z przetwarzania brzegowego: od instytucji, szkół, uczelni, aż po lotniska czy placówki państwowe. Różne zapotrzebowanie wymaga elastycznego produktu. Trzecia generacja procesorów Intel Xeon Scalable (Ice Lake-SP), wykorzystująca litografię 10 nm, budowana jest m.in. dla mikro-centrów danych i urządzeń infrastruktury brzegowej. Z ich wysoką wydajnością, bogatym wsparciem i zaawansowanymi funkcjami bezpieczeństwa, stają się one dość oczywistym wyborem dla wszystkich firm i instytucji, które chcą znaleźć się w awangardzie cyfryzacji. Sekretem tych jednostek jest wyjątkowa szybkość działania z aplikacjami korzystającymi z uczenia maszynowego, widzenia komputerowego czy sztucznej inteligencji – zapewniane przez technologię DL Boost. Tym samym dostarczenie AI na brzeg sieci jest łatwiejsze niż kiedykolwiek.

Wykorzystanie możliwości tych układów w erze szybkiej łączności i rosnącego zapotrzebowania na sztuczną inteligencję, jest możliwe także dzięki licznym technologiom komunikacyjnym autorstwa firmy Intel. Układy sieciowe, w tym bezprzewodowe WiFi 6(E) tworzone przez Intela, umożliwiają działanie wielu systemów przetwarzania brzegowego – a tym samym napędzają kolejną rewolucję technologiczną.

Sama technologia nie zmienia jednak życia ludzi. Tego dokonują dopiero kreatywne zastosowania nowych możliwości technologicznych. Dlatego Intel nie ogranicza się do tworzenia samych rozwiązań, ale aktywnie wspiera i współpracuje z wieloma instytucjami i naukowcami na całym świecie. Przykładem może być np. współpraca z Purdue University w badaniach materiałoznawczych prowadzących do projektowania materiałów zmniejszających zdolność wirusów i innych patogenów w zakresie przylegania do ich powierzchni. Przykłady innowacji można znaleźć także i w Polsce. Nasz kraj jest jednym z trzech obok Indii oraz Korei Południowej, gdzie został przeprowadzony pilotaż programu Intel AI for Youth. Polega on na szkoleniu uczestników w zakresie sztucznej inteligencji oraz praktycznego jej zastosowania. Kierowany jest do uczniów w wieku 13–18 lat.

Rewolucja napędzana doświadczeniem

Nie jest to przy tym program czysto teoretyczny – w nauce o AI wskazuje zastosowania w obszarach m.in. związanych ze zrównoważonym rozwojem. W programie pilotażowym realizowanym w Polsce wzięło udział 100 licealistów z Poznania i Gdańska. Efekty ich pracy są przykładem kreatywnego zastosowania nowoczesnej technologii dostarczonej przez Intela. Wśród projektów znalazły się m.in. obsługa komputera wzrokiem, tłumacz języka migowego oraz program analizujący “uczniowski work-life-balance”, mierzący czas snu, nauki i ilość spożywanych płynów. Pilotaż był więcej niż udany i dziś program startuje w innych krajach europejskich i Rosji.

Ktoś mógłby pomyśleć, że nowoczesne technologie, takie jak AI, mają zastosowanie wyłącznie w nowoczesnych branżach. Tymczasem rozwiązanie o nazwie Wet Line Detector for Paper Mills opracowane przez polską firmę byteLAKE z Wrocławia przy użyciu technologii Intela (konkretnie: procesorów Intel Xeon Scalable ze zintegrowanym Intel Deep Learning Boost i zestawem narzędzi Intel Distribution of OpenVINO) to świetny przykład unowocześnienia dość wiekowej już branży – papierniczej. Sztuczna inteligencja monitoruje i zarządza pracą tzw. mokrej linii w produkcji papieru, co pozwala na dokładniejszą optymalizację produkcji, a dzięki wszechobecnym sensorom IoT także analizę Big Data. Efekt? Mniej błędów produkcyjnych i lepsza wydajność, a co za tym idzie, rentowność zakładu produkcyjnego. Jest to idealny przykład Przemysłu 4.0, przy czym działającego w branży, która istnieje od setek lat.

Technologie zapewniane przez Intela zmieniają świat od dziesięcioleci. Edge computing i rewolucja IoT, w tym nadchodzący Przemysł 4.0 także będzie napędzany wiedzą i doświadczeniem firmy z kalifornijskiego Santa Clara. Od centrów danych, chmury, urządzeń konsumenckich, łączności, aż po przetwarzanie brzegowe – wszędzie tak znajdziemy układy Intela.

Krzysztof Jonak, EMEA Territory Sales Director w firmie Intel