Avec l’essor de l’IoT, l’IA s’éloigne du centre de données pour se rapprocher du terrain.
L’apprentissage automatique (ML ou Machine Learning) suit les signaux continus émis par les équipements, en dégageant des tendances pour mettre en évidence les performances d’un équipement. Identifier les pannes avant qu’elles ne se produisent permet d’économiser des millions de dollars en évitant les arrêts non-programmés. Cette maintenance prédictive stimule la demande d’IA en périphérie de réseau (Edge) et dans tout l’IoT.
Le tout nouveau guide technique de Microchip, intitulé « Trends in Edge AI » (Tendances de l’IA en périphérie de réseau), explique comment l’apprentissage automatique permet de booster les systèmes industriels.
