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データ化とエッジ自律性:明日のスマートシティと産業の礎

今日のデジタル時代において、データ化という用語は、情報を理解し活用する方法の基盤となっています。エッジ自律性(デバイスがローカルでデータを処理し、意思決定する能力)と相まって、このダイナミックは都市インフラから製造フロアまであらゆるものを再構築しています。

これらの概念は、今後のBoards and Solutions 2020バーチャル カンファレンス(2020年10月13-14日)で深く探求されます。このイベントでは、データ駆動型インサイトと自律エッジ ソリューションが、スマートシティ、産業オートメーション、エッジ コンピューティング全体でイノベーションをどう加速しているかを議論するため、業界リーダーが集まります。

データ化:接続性をインサイトへ変換

Nvidiaのスマートシティ担当EMEAビジネス開発ディレクター、Charbel Aoun氏は、我々の生活を変革する4つのメガトレンドを概説します。彼は毎分8,000台の新しいIoTデバイスが接続されるペースを強調し、これが環境を行動可能なデータの連続ストリームに変えると指摘します。Aoun氏によれば、「IoTはこのデータをマクロレベルの意思決定に変換し、リソース使用を最適化し、廃棄物を削減し、効率を向上させます。」このビジョンは1999年にKevin Ashtonによって最初に語られ、今や具体的な現実になりつつあります。

データ化はエッジを超えてデータセンターへ延び、NvidiaはGTCカンファレンスで新しいData Processing Unit(DPU)を披露し、高性能分析パイプラインの必要性を強調しました。

都市監視データの規模

スマートシティ イニシアチブは膨大な量の視覚データと格闘しています。Aoun氏は印象的な数字でこれを説明します:単一の1080pカメラが34 fpsでH.264-Iを使用して録画すると、約日47 GBまたは年17 TBを生成します。一方、人間オペレーターは一度に4-16ストリームを30分間しか監視できず、100ストリームを監視するには約6人の人員が必要です。主要都市の規模を示すと、上海は100万台以上、ロンドン50万台、モスクワ20万台、ロサンゼルス25,000台、ベルリン20,000台のカメラを保有しています。

データ化とエッジ自律性:明日のスマートシティと産業の礎

この量ではAIが不可欠になります。Aoun氏の論文「How AI Can Make Cities Smarter - Powering AI City with IVA」では、AIが生データをリアルタイム意思決定に変換し、市民の生活の質と運用効率を改善する方法を実証しています。

エッジ自律性:ソースでの意思決定

エッジ自律性は、決定ポイントをクラウドからセンサー自体に戻します。ADLINK TechnologyのCEO兼創業者、Jim Liu氏は、ほとんどのデータがエッジで生成されるため、レイテンシと帯域幅コストを削減するために決定をそこで行うべきだと説明します。

データ化とエッジ自律性:明日のスマートシティと産業の礎

Liu氏は2つの重要な次元を導入します:コア自律性(単一マシンを知能化すること)とスウォーム自律性(マシン、人、ユーティリティ間の協調知能を強調)。スウォーム自律性はネットワーク全体で透過的なデータ共有を可能にし、全体的なシステム インテリジェンスと運用効率を増幅します。

産業オートメーション:完全自律への道

ArmのハイパフォーマンスIoT担当VP、John Heinlein氏は、自律的意思決定が産業イノベーションの基盤になりつつあることを強調します。「Accelerating Innovation in Industrial Automation」で、彼はクラシック オートメーション、産業IoT、ロボティクスの3セグメントを概説し、それぞれでより深い自律性への明確なトレンドを指摘します。

データ化とエッジ自律性:明日のスマートシティと産業の礎

彼はデータ取得と分析が融合し、前例のない効率を解き放つ「自律製造への旅」を描いています。どの産業もこれらの進歩の影響を免れません。

要約すると、データ化とエッジ自律性は、都市、工場、家庭、それ以外での次世代スマート ソリューションを推進する二重のエンジンです。

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2020年10月13-14日のBoards and Solutionsバーチャル カンファレンスの詳細と無料参加登録については、こちらをクリックしてください。

2日間3トラックをカバーするBoards and Solutionsバーチャル イベントは、産業オートメーション、スマートシティ、エッジ コンピューティングのトレンドと製品を掘り下げます。ハイライトには:

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