۱۹ کاربرد محاسبات لبه‌ای در صنایع و مشاغل

شبکه ۵G و محاسبات لبه‌ای (Edge computing) دو فناوری هستند که به‌طور جدایی ناپذیر به هم مرتبط بوده و قادرند تا عملکرد برنامه‌ها را به میزان قابل توجهی بهبود بخشند و امکان پردازش حجم عظیمی‌از داده‌ها را در زمان واقعی فراهم کنند.

به گزارش آی‌تی آنالیز، فناوری ۵G سرعت را تا ۱۰ برابر ۴G افزایش می‌دهد، در حالی که محاسبات لبه تلفن همراه با نزدیک کردن قابلیت‌های محاسباتی به شبکه، باز هم تاخیر را به کاربر نهایی تا چند برابر کاهش می‌دهد.

به عبارت دیگر محاسبات لبه یک الگوی محاسباتی نوظهور است که به طیف وسیعی از شبکه‌ها و دستگاه‌ها نزدیک کاربر اشاره دارد. Edge در مورد پردازش داده‌ها نزدیک‌تر به منبع تولید است و با این قابلیت، پردازش را با سرعت‌ها و حجم‌های بیشتر امکان‌پذیر می‌کند که منجر به نتایج بهتر در زمان واقعی می‌شود.

در واقع با آوردن فرآیند و قدرت محاسبات به منبع داده، محاسبات لبه پاسخ‌های سریع‌تر و تأخیر کمتری را می‌دهد. بنابراین تجزیه و تحلیل فوری و تقریباً واقعی را امکان پذیر می‌کند و به ماشین‌ها و انسان‌ها توانایی تصمیم گیری سریع تر و آگاهانه تر را می‌دهد.

بیشتر بخوانیم: افزایش بهره‌وری کسب‌وکار با دوقلوهای دیجیتال سازمانی (DTO

اما این از نظر عملی به چه معناست – محاسبات لبه به طور خاص چه چیزی می‌تواند به مصرف کنندگان، مشاغل و متخصصان کمک کند؟ 

کاربرد مهم بکارگیری فناوری محاسبات لبه

در ادامه ۱۹ کاربرد مهم بکارگیری فناوری محاسبات لبه که وابسته به گسترش شبکه نسل ۵ موبایل است از سوی  کارشناسان و صنایع بین‌المللی که از این فناوری بهره گرفته‌اند ارایه می‌شود:

۱- تقویت معماری ترکیب پذیر

محاسبات لبه با فعال کردن پردازش سریع داده‌ها که برای عملکرد میکروسرویس‌ها و مقیاس‌پذیری بسیار مهم است، معماری‌های قابل ترکیب را تقویت می‌کند. این کلید برای برنامه‌های بلادرنگ است و به خوبی با ماهیت ماژولار معماری‌های ترکیب‌پذیر ادغام می‌شود، که به طور فزاینده‌ای در بخش‌هایی مانند خرده‌فروشی و بانکداری برای انطباق با تغییر تقاضای مصرف‌کننده با ایجاد و بکارگیری سریع ویژگی‌های محصول جدید استفاده می‌شوند. 

۲- پردازش داده‌های مراقبت‌های بهداشتی

مساله محاسبات لبه صرفا مربوط به فناوری نیست، بلکه مربوط به تدارکات است. بر اساس کاربری‌ها، مورد استفاده ایده آل برای فناوری محاسبات لبه در بخش مراقبت‌های بهداشتی است، زیرا امروزه توانایی پردازش داده‌های بهداشتی در محل ضروری است. البته چالش اصلی این است که اطمینان حاصل شود که فناوری محاسبات لبه با استانداردهای نظارتی مطابقت دارد و داده‌ها از محل خارج نمی‌شوند.

۳- تشخیص چهره برای پرداخت

فروشگاه‌های خرده‌فروشی می‌توانند از محاسبات لبه برای کارهایی مانند پردازش پرداخت با تشخیص چهره استفاده کنند، که روی دستگاه‌های نقطه‌فروش در فروشگاه یا لبه شبکه اجرا می‌شود. این امر تجربه مشتری در خرده فروشی را با امکان تسویه حساب سریعتر بهبود می‌بخشد. 

۴- گسترش خدمات تلفن همراه

در حال حاضر چندین اپراتور تلفن همراه در حال استفاده از محاسبات لبه برای بسته بندی خدمات مبتنی بر لبه برای حوزه‌‌هایی از جمله بنادر، مراقبت‌های بهداشتی، تدارکات، تولید و حمل و نقل هستند. این امر به اپراتورهای تلفن همراه کمک می‌کند تا فراتر از نقش سنتی و رایج خود یعنی صرفا ارائه‌دهندگان اتصال باشند. محاسبات لبه به شرکت‌ها امکان می‌دهد خدمات با ارزشی مانند انبارداری هوشمند، مدیریت هواپیما، عملیات خط پرواز، مدیریت بار و دیگر امور حیاتی از این دست را ارائه دهند.

بیشتر بخوانیم: بوستون دینامیکس از نسخه ربات برقی انسان‌نمای اطلس رونمایی کرد

۵- تجزیه و تحلیل داده‌های شخصی در دستگاه‌های شخصی

مردم با استفاده از داده‌های شخصی خود بینش‌هایی از هوش مصنوعی می‌خواهند، اما بدون ارائه این داده‌های شخصی. یک راه حل این است که مدل را به دستگاه کاربر منتقل کنید و تمام تحلیل‌ها را در آنجا انجام دهید. این موضوع قبلا در مورد استفاده از داده‌های بیومتریک برای باز کردن قفل دستگاه و خدمات گفتار به متن ارایه شده است. اما از آنجایی که دستگاه‌ها می‌توانند مدل‌های بزرگ‌تر و بزرگ‌تر را مدیریت کنند، ما حتی قابلیت‌های بیشتری را خواهیم دید. 

۶-  مدیریت موجودی در زمان واقعی

موارد استفاده از محاسبات لبه با ویدیو می‌تواند به حل چالش‌های خرده‌فروشان کمک کند، مانند کمک به خواربارفروشان برای اطمینان از کامل بودن قفسه‌هایشان. برای مثالی از نحوه عملکرد این کار، وقتی صحبت از محصول خاصی در قفسه‌ای در فروشگاه‌های مواد غذایی به میان می‌آید، دوربین‌ها باید تشخیص اشیا، داده‌های مکانی و داده‌های زمانی را ترکیب کنند و سپس اطلاعات را با هم تطبیق دهند تا به موقع موجودی تامین شود.

۷-  ارائه سیستم‌های خودکفا برای بخش‌های با امنیت بالا

در بخش‌هایی مانند تولید نیمه‌هادی‌ها، اقدامات امنیتی سختگیرانه تجهیزات فروشنده را از دسترسی به ابر منع می‌کند و به سیستم‌های مستقل با قدرت محاسباتی قوی در محل نیاز دارد. این سناریو جنبه مهمی ‌از محاسبات لبه را نشان می‌دهد، جایی که پردازش محلی امنیت و استقلال عملیاتی را تضمین می‌کند، یعنی در تضاد با اتکا به داده از راه دور رایانش ابری. 

۸- فعال کردن امنیت سایبری مبتنی بر ابر

استفاده از حفاظت‌های امنیت سایبری برای ترافیک اینترنت در فضای ابری – قبل از اینکه بدافزار بتواند به نقاط پایانی برسد – ایده‌آل است، زیرا خطر نشت یا فرار را کاهش می‌دهد. محاسبات لبه مشکلات تأخیر را که آخرین مانع برای رویکردهای امنیتی مبتنی بر ابر بود، را حذف کرده است. 

بیشتر بخوانیم: تولید دیجیتال؛ تعریف و نمونه‌ها

۹- مدیریت نگهداری پیش بینی

محاسبات لبه با یادگیری ماشینی کوچک تأثیر قابل توجهی بر تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده در تولید داشته است. حسگرهای روی ماشین‌ها از tinyML برای تحلیل بلادرنگ استفاده می‌کنند و ناهنجاری‌هایی مانند ارتعاشات یا دماهای غیرعادی را تشخیص می‌دهند. این امر تأخیر را کاهش می‌دهد و امکان اقدامات تعمیر و نگهداری فوری را فراهم می‌کند و افت را به حداقل می‌رساند.

۱۰- پشتیبانی از واکنش تاکتیکی نظامی

محاسبات لبه در سیستم‌های نظامی ‌بلادرنگ نیز بسیار مهم است، جایی که پاسخگویی می‌تواند به معنای تفاوت بین زندگی و مرگ باشد. سیستم‌های فرماندهی و کنترل استراتژیک اولیه به شبکه‌های لبه جداگانه‌ای متصل هستند که سیستم‌های تاکتیکی بلادرنگ را کنترل می‌کنند که می‌توانند در میدان نبرد با هم ارتباط برقرار کنند. سپس اطلاعات و نظارت می‌تواند در کوتاه‌ترین زمان به شبکه اصلی بازگردانده شود.

۱۱-  افزایش قابلیت‌های اینترنت اشیا

رایانش لبه با فعال کردن پردازش محلی، که محدودیت‌های پهنای باند و تأخیر را برطرف می‌کند، نقشی محوری در افزایش قابلیت‌های اینترنت اشیا ایفا می‌کند. این پیشرفت، که با تبادل کارآمد داده از طریق ۵G  تکمیل می‌شود، چالش‌های حیاتی را حل می‌کند و قدرت محاسباتی حیاتی برای پذیرش فناوری‌های نوظهور را افزایش می‌دهد. 

۱۲- حفاظت از حیات وحش

محاسبات لبه می‌تواند حفاظت از حیات وحش را در مناطق دورافتاده افزایش دهد. این فناوری داده‌ها را در محل برای هشدارهای بی‌درنگ شکار غیرقانونی پردازش کرده و امکان واکنش سریع محیط‌بان‌ها را ممکن می‌سازد. این موضوع همچنین می‌تواند شکار غیرقانونی را کاهش دهد و استراتژی‌های حفاظت را بهبود بخشد و به طور قابل توجهی به حفاظت از گونه‌های در معرض خطر کمک کند. 

بیشتر بخوانیم: پنج ابزار و منابع رایگان برای توسعه دهندگان راه حل های اینترنت اشیا

۱۳– افزایش بهره وری انرژی

محاسبات لبه همچنین مدیریت انرژی را تغییر می‌دهد و امکان نظارت و کنترل در زمان واقعی را برای افزایش بهره وری و پایداری فراهم می‌کند. این امر ضایعات را کاهش می‌دهد و استفاده از منابع را بهینه می‌کند و به شیوه‌های دوستدار محیط زیست کمک می‌کند. این فناوری همچنین شبکه‌های هوشمند را تقویت کرده، توزیع کارآمد انرژی و ردپای کربن کمتر را تضمین می‌کند و منجر به آینده‌ای پایدارتر می‌شود. 

۱۴- ارائه تشخیص تقلب در زمان واقعی

در بخش فین‌تک، محاسبات لبه برای تشخیص تقلب در زمان واقعی بسیار ارزشمند است. پردازش داده‌ها نزدیک‌تر به منبع، تجزیه و تحلیل سریع‌تر را امکان‌پذیر می‌کند و توانایی شناسایی و کاهش سریع تراکنش‌های جعلی را افزایش می‌دهد. این نه تنها امنیت را تقویت می‌کند، بلکه تراکنش‌های مالی بدون وقفه را برای کاربران تضمین می‌کند. 

۱۵- نظارت بر بیماران از راه دور

محاسبات لبه برای نظارت از راه دور بیمار در مراقبت‌های بهداشتی بسیار مهم است، جایی که چالش در نیاز به تجزیه و تحلیل بلادرنگ داده‌های سلامت نهفته است. با پردازش داده‌ها به صورت محلی، سیستم تأخیر را کاهش می‌دهد و تنها اطلاعات مربوطه را به ابر ارسال می‌کند و در نتیجه مداخلات پزشکی سریع‌تر را امکان‌پذیر می‌کند و نتایج درمان را بهبود می‌بخشد. 

بیشتر بخوانیم: چگونه رایانش ابری به شرکت‌ها در دستیابی به اهداف توسعه پایدار کمک می‌کند

۱۶- تغذیه دستگاه‌های هوشمند

محاسبات لبه در حال حاضر در تعدادی از دستگاه‌ها و شبکه‌های رایج، مانند ساعت‌های هوشمند که اطلاعات سلامتی را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند، استفاده می‌شود. همچنین می‌توان از آن برای بهبود تحویل محتوا به صفحات وب و دستگاه‌ها استفاده کرد، زیرا ذخیره داده‌ها به صورت محلی و کاهش تأخیر امکان بهبودهایی از جمله ویدیوی با کیفیت بالاتر و محتوای فراگیرتر را فراهم می‌کند.

۱۷- ذخیره مجدد و شخصی‌سازی خرید

برای استارت‌آپ‌ها، محاسبات لبه یک تغییر دهنده بازی است. فروشگاهی را در نظر بگیرید که در آن قفسه‌ها احساس می‌کنند که همه چیز رو به اتمام است و به کارکنان اطلاع می‌دهند تا دوباره انبار کنند. علاوه بر این، هنگام خرید، این قفسه‌های هوشمند می‌توانند محصولاتی را بر اساس خریدهای قبلی شما توصیه کنند. این به زمان‌های انتظار کوتاه‌تر و تجربه‌های خرید شخصی‌تر ترجمه می‌شود و یافتن آنچه را که به دنبال آن هستید آسان‌تر می‌کند. 

۱۸-  هدایت وسایل نقلیه خودران

یکی دیگر از موارد استفاده خاص که در آن محاسبات لبه به یک چالش حیاتی پرداخته است، در حوزه وسایل نقلیه خودران است. وسایل نقلیه خودران به پردازش فوری حجم وسیعی از داده‌ها، از جمله ورودی‌های حسگر مانند دوربین، LiDAR  و رادار نیاز دارند. اما در حال حاضر، فناوری محاسبات لبه به وسایل نقلیه خودران این امکان را داده است که تصمیمات فوری را بر اساس داده‌های زمان واقعی از محیط اطراف خود بگیرند. 

۱۹– بهینه سازی مدیریت ترافیک

و در نهایت اینکه محاسبات لبه همچنین در شهرهای هوشمند با پردازش داده‌ها به صورت محلی در تقاطع‌ها، مدیریت ترافیک را بهینه می‌کند. این منجر به جریان ترافیک کارآمد، کاهش ازدحام، بهبود ایمنی عابران پیاده و مسیرهای اولویت‌دار برای وسایل نقلیه اضطراری می‌شود که منجر به کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و افزایش ایمنی عمومی‌می‌شود. 

منبع: همراه‌اول

بیشتر بخوانیم: نقش رایانش ابری در تحول دیجیتال