Edge Intelligence, wat is het en wat doet het (voor mij)?

Blogs
Edge Intelligence, wat is het en wat doet het (voor mij)?

Edge Intelligence, wat is het en wat doet het (voor mij)?

Jelle Verweij business analyst bij Stratix schreef een blog over Edge Intelligence.

In dit blog legt Jelle uit wat het is en hoe het ingezet kan worden.

In de afgelopen jaren zijn technologische innovaties vaak hand in hand gegaan met snellere en betere verbindingen. Van de eerste mobiele telefoons tot Cloud services, nieuwe technologieën betekenen vaak meer overdracht van data en dus een grotere vraag naar een snel en robuust netwerk. Om te voldoen aan die vraag hebben de netwerken zich ontwikkeld, met als gevolg dat er in Nederland over een tijdje vrijwel overal glasvezel in de grond ligt en er straks 5G in de lucht hangt.

Bij Stratix onderzoeken we voor overheid, onderwijs, research en bedrijfsleven de trends en mogelijke businessstrategieën rond telecom infrastructuren.

Een van de technologieën die veel baat kan hebben bij een snel en robuust netwerk is het Internet of Things, het geheel aan verbindingen en smart devices dat onderling data uitwisselt. Via het Internet of Things kunnen apparaten communiceren met elkaar en relatief snel beslissingen maken met tussenkomst van een server. Het apparaat, bijvoorbeeld een sensor in een slimme thermostaat, meet bepaalde informatie, bijvoorbeeld de huidige kamertemperatuur. Deze data wordt vervolgens naar een server gestuurd, die de data analyseert en een passende actie berekent, bijvoorbeeld het warmer zetten van de thermostaat. Deze opdracht wordt teruggestuurd naar de thermostaat, die de actie uitvoert. De noodzaak van een snel netwerk is in het geval van een thermostaat wellicht minder van belang, maar bij bijvoorbeeld een operatierobot is deze evident. Steeds beter en snelle netwerken zijn een oplossing voor deze noodzaak, maar er zijn andere mogelijkheden.

Een veelbelovende trend die snelle reacties van apparaten mogelijk maakt zonder daarbij volledig afhankelijk te zijn van een netwerk is Edge Intelligence. Edge Intelligence verwijst naar het verwerken en analyseren van data fysiek dichtbij de plek waar de data is verzameld. Dit houdt in de praktijk in dat de apparaten die de informatie meten ook de apparaten zijn die de passende actie berekenen en deze kunnen uitvoeren. In plaats van een constante verbinding met servers (al dan niet in de cloud) nodig te hebben, maken apparaten het grootste gedeelte van de tijd autonome beslissingen. Dit leidt niet alleen tot een snellere respons en een grotere onafhankelijkheid van een goed netwerk, maar maakt het bijvoorbeeld ook lastiger voor kwaadwillende partijen om data te onderscheppen.

Bron: ResearchGate

Bron afbeelding: ResearchGate

Edge Intelligence staat nog redelijk in de kinderschoenen, maar heeft nu al allerlei mogelijke toepassingen. Naast de gezondheidszorg zijn bijvoorbeeld ook de financiële sector en de mobiliteit sector in steeds grotere mate afhankelijk van apparaten die in een split-second beslissingen kunnen nemen. Als de afhankelijkheid van dergelijke apparaten zich doorzet is de aanwezigheid van Edge Intelligence zelfs meer noodzaak dan luxe. Dit leidt tot een interessante kwestie.

Er vinden nog steeds veel investeringen plaats een snellere en betere netwerken, gericht op het vrijwel constant versturen van zoveel mogelijk data. Hoewel hier voorlopig nog genoeg vraag naar zal blijven, laat Edge Intelligence zien dat deze vraag niet onuitputtelijk is. Het laat zien dat overheden en organisaties zich niet moeten blindstaren op het verbeteren van een (fysiek) netwerk, maar open moeten blijven staan voor andere oplossingen voor de uitdagingen die ze hebben.

Bent u benieuwd naar de mogelijke gevolgen van Edge Intelligence voor uw organisatie? Neem dan contact op met Jelle Verweij van Stratix.

Bronnen:

Zhou, Z., Chen, X., Li, E., Zeng, L., Luo, K., & Zhang, J. (2019). Edge intelligence: Paving the last mile of artificial intelligence with edge computing. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8736011

Plastiras, G., Terzi, M., Kyrkou, C., & Theocharidcs, T. (2018, July). Edge intelligence: Challenges and opportunities of near-sensor machine learning applications. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8445118

Delen
Delen
Jelle Verweij_2020

Neem voor informatie contact op met

We kijken uit naar uw vraag…