A ilustração clássica da computação de ponta está nos sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) em veículos autônomos (VA). A IA em carros autônomos deve processar rapidamente uma grande quantidade de dados de câmeras e sensores para ser um motorista seguro e bem-sucedido. Demorar muito para interpretar a comunicação entre um objeto e um humano pode significar vida ou morte. Portanto, conseguir processar esses dados o mais próximo possível do veículo é crucial. Nesse caso, um ou mais servidores de computação de ponta manipulam a entrada de câmeras, RADAR, LiDAR e outros sensores, enquanto o armazenamento compartilhado mantém modelos de inferência e armazena dados de entrada de sensores.

Um dos maiores impactos da IA e da computação de ponta é sua capacidade de melhorar o monitoramento contínuo de pacientes com doenças crônicas, tanto em cuidados domiciliares quanto em unidades de terapia intensiva (UTIs). Dados de dispositivos de ponta que monitoram níveis de insulina, respiração, atividade neurológica, ritmo cardíaco e funções gastrointestinais exigem análise instantânea de dados que devem ser acionados imediatamente porque há tempo limitado para agir e salvar a vida de alguém.

A computação de ponta pode impulsionar IA e ML para ajudar os varejistas a reduzir o tempo de checkout e aumentar o tráfego de pedestres. Os sistemas sem caixa oferecem suporte a vários componentes, como os seguintes:

As organizações bancárias estão usando IA e computação de ponta para inovar e criar experiências bancárias personalizadas. Quiosques interativos que usam análise de dados em tempo real e inferência de IA agora permitem que caixas eletrônicos não apenas ajudem os clientes a sacar dinheiro, mas monitorem proativamente os quiosques por meio de imagens capturadas por câmeras para identificar riscos à segurança humana ou comportamento fraudulento. Nesse cenário, servidores de computação de ponta e sistemas de armazenamento compartilhado são conectados a quiosques e câmeras interativos para ajudar os bancos a coletar e processar dados com modelos de inferência de IA.

A quarta revolução industrial (Indústria 4.0) começou, junto com tendências emergentes como Fábrica Inteligente e impressão 3D. Para se preparar para um futuro orientado por dados, a comunicação máquina a máquina (M2M) em larga escala e a IoT são integradas para maior automação sem a necessidade de intervenção humana. A manufatura já é altamente automatizada e adicionar recursos de IA é uma continuação natural da tendência de longo prazo. A IA permite automatizar operações que podem ser automatizadas com a ajuda da visão computacional e outros recursos de IA. Você pode automatizar o controle de qualidade ou tarefas que dependem da visão humana ou da tomada de decisões para executar análises mais rápidas de materiais em linhas de montagem em fábricas para ajudar as fábricas a atender aos padrões ISO exigidos de segurança e gestão de qualidade. Aqui, cada servidor de borda de computação é conectado a uma série de sensores que monitoram o processo de fabricação e modelos de inferência atualizados são enviados ao armazenamento compartilhado, conforme necessário.

O setor de telecomunicações usa técnicas de visão computacional e IA para processar imagens que detectam automaticamente ferrugem e identificam torres de celular que contêm corrosão e, portanto, exigem inspeção mais aprofundada. O uso de imagens de drones e modelos de IA para identificar regiões distintas de uma torre para analisar ferrugem, rachaduras superficiais e corrosão aumentou nos últimos anos. A demanda continua crescendo por tecnologias de IA que permitam que a infraestrutura de telecomunicações e torres de celular sejam inspecionadas com eficiência, avaliadas regularmente quanto à degradação e reparadas prontamente quando necessário.

Além disso, outro caso de uso emergente em telecomunicações é o uso de algoritmos de IA e ML para prever padrões de tráfego de dados, detectar dispositivos compatíveis com 5G e automatizar e aumentar o gerenciamento de energia de múltiplas entradas e saídas (MIMO). O hardware MIMO é usado em torres de rádio para aumentar a capacidade da rede; no entanto, isso acarreta custos adicionais de energia. Modelos de ML para "modo de espera MIMO" implantados em estações de rádio podem prever o uso eficiente de rádios e ajudar a reduzir os custos de consumo de energia para operadoras de redes móveis (MNOs). As soluções de inferência de IA e computação de ponta ajudam as MNOs a reduzir a quantidade de dados transmitidos de um lado para o outro entre os data centers, diminuir seu TCO, otimizar as operações de rede e melhorar o desempenho geral para os usuários finais.