Détection, IA et imagination : comment la vision façonne l'Internet des objets

Vision devient rapidement l'application de détection leader dans le développement de l'Internet des objets, qui change profondément notre monde.

Pensez aux usines et à la fabrication. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent transformer les usines modernes en assurant le contrôle de la qualité, en optimisant les processus, en réduisant les déchets et en favorisant l'amélioration continue. Ces systèmes contribuent à améliorer la productivité, la rentabilité et la compétitivité des opérations de fabrication.

Dans une récente enquête Arm IoT, les industriels interrogés ont déclaré que les deux principales raisons pour lesquelles ils adoptent les technologies IoT sont d'améliorer leur utilisation des données pour modifier les décisions commerciales et améliorer l'expérience client. Dans la construction commerciale, une révolution similaire est en cours.

Capteurs de vision du bâtiment et de l'IoT

Les gestionnaires de bâtiments exploitent la technologie de détection visuelle IoT pour surveiller et analyser les activités à l'intérieur des bâtiments afin d'améliorer l'efficacité de l'utilisation de l'espace. En collectant et en analysant les données sur la circulation piétonnière, l'occupation des bureaux et des zones de travail, ils sont en mesure de mieux planifier l'aménagement des bureaux et la disposition des sièges, ainsi que d'allouer efficacement les ressources des salles de réunion. Ce système de surveillance intelligent leur donne une image plus précise de la façon dont les différentes zones du bâtiment sont utilisées, leur permettant de prendre des décisions plus éclairées et d'augmenter la productivité et la satisfaction des employés.

Les directeurs de la construction et des usines réfléchissent à des résultats comme celui-ci depuis l'aube de la numérisation, mais que se passe-t-il maintenant pour les aider à réaliser leurs ambitions ? Qu’est-ce qui motive les développeurs à adopter des solutions de détection visuelle si rapidement et avec des résultats aussi ingénieux ?

Utilisez une technologie de traitement efficace et à faible consommation pour traiter plus efficacement de grandes quantités de données et étendez les applications grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle pour obtenir un traitement de données ultra-intelligent.

CPU et processeurs neuronaux

La convergence de processeurs et de processeurs neuronaux efficaces ainsi que de logiciels d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique à la périphérie ouvre d'énormes nouvelles opportunités commerciales.

Étonnamment, il semble trop tôt maintenant. Je ne peux m'empêcher de penser aux débuts de l'industrie de la téléphonie mobile : un écosystème en formation rapide qui a permis une plus grande flexibilité de conception et un développement d'applications en séparant les logiciels du matériel.

Quiconque se trouve actuellement à la pointe de l’innovation visionnaire risque d’être laissé pour compte. Il ne s’agit pas seulement d’opportunités manquées.

Il n'y a presque aucune raison de ne pas prendre l'initiative et de se mettre au travail. Parce que les outils et processus nécessaires pour réaliser votre vision personnelle sont déjà en place et prêts à fonctionner.

Considérations sur la détection de vision IoT

Connectivité

L'intégration de la connectivité dans les appareils IoT via des protocoles tels que Wi-Fi, Bluetooth Low Energy (BLE), etc. a été un développement clé, similaire à l'intégration de la connectivité dans smartphones.

Les développeurs sont libres de choisir le protocole de communication adapté à leur application spécifique. Par exemple, les systèmes de vision intelligents dans les usines pourraient tirer parti des avantages du Wi-Fi en termes de coût et d’évolutivité, tandis que les développeurs construisant des systèmes énergivores pourraient choisir le BLE.

La popularité croissante de la technologie 5G à haut débit, qui promet de fournir des applications dans les villes intelligentes, est encore plus profonde. (En effet, dans une récente enquête Arm auprès des innovateurs, près de la moitié des personnes interrogées ont cité la 5G comme l'un des facteurs qui auront le plus grand impact sur la croissance de l'IoT au cours des cinq prochaines années).

Sécurité

La sécurité est un enjeu clé dans l'Internet des objets - où les appareils sont utilisés depuis de nombreuses années - notamment lorsqu'il s'agit de données d'images. La détection visuelle IoT continue d'évoluer, avec des défis relevés grâce à des cadres tels que PSA Certified pour garantir que les appareils peuvent être entretenus et restent sécurisés sur le long terme.

Machine Learning at the Edge

À mesure que des traitements plus puissants et plus efficaces sont poussés du cloud vers la périphérie, des applications d'apprentissage automatique sont déployées dans des domaines nouveaux et fascinants. Ils améliorent les performances en temps réel et soutiennent le développement de nouvelles solutions.

Standards

Les API et les frameworks sous-jacents communs (tels que Trusted Firmware) permettent aux développeurs d'aborder les fonctionnalités de base de manière cohérente sur plusieurs plates-formes, favorisant ainsi l'innovation et la valeur ajoutée. Grâce à l’adoption de normes, la fragmentation appartient désormais au passé.

Saisir le marché

Le parcours des systèmes IoT basés sur la vision, du concept à la réalité, a été transformé d'autres manières. Une génération de développeurs a grandi sur des outils et des plateformes ouvertes, comme le Raspberry Pi.

Maintenant, de nombreux développeurs (qui ont découvert pour la première fois des technologies comme le Raspberry Pi à l'adolescence) évoluent dans le monde professionnel. Ils exigent les mêmes expériences faciles à exploiter qu’ils ont vécues lorsqu’ils étaient adolescents.

Tous ces facteurs se combinent pour stimuler l'innovation dans les applications basées sur la vision, non seulement parce que la puissance de traitement et les capacités d'apprentissage automatique sont déjà en place, mais aussi parce que les obstacles à la conception et au développement tombent.

Imaginez ce qui pourrait être réalisé en installant une caméra compatible ML à l'entrée du parking (comme nous l'avons fait au bureau d'Arm à Cambridge). Il peut identifier tous les véhicules entrant et sortant tout au long de la journée, éliminant ainsi le besoin d'installer des capteurs dans chaque espace de stationnement d'un bâtiment.

Les capacités de détection visuelle IoT ont été considérablement améliorées et ses diverses applications sont vraiment fascinantes. L’expansion soudaine des capacités IoT permises par la technologie de vision est vraiment remarquable.

Les premiers utilisateurs gagnent les cœurs et les esprits, mais les retardataires (ceux qui attendent de voir comment l'adoption précoce de l'IoT progresse) ont encore une énorme opportunité d'exploiter la technologie de vision pour transformer leur entreprise. Vous pouvez voir les possibilités. La seule chose qui nous retient désormais, c'est notre imagination.