5 Teknologi IoT dan AI yang Cocok untuk Edge Computing

Teknologi Internet of Things (IoT) dan Kecerdasan Buatan (AI) dalam era digital saat ini semakin berkembang pesat dan merambah ke berbagai bidang, mulai dari industri manufaktur hingga aplikasi rumah tangga pintar. Salah satu pendekatan terbaru yang mendukung perkembangan IoT dan AI adalah Edge Computing, yang membawa pemrosesan data lebih dekat ke sumber data, mengurangi latensi, dan meningkatkan efisiensi. Teknologi ini memungkinkan perangkat IoT dan AI untuk memproses data secara lokal sebelum mengirimkannya ke server pusat atau cloud, sangat penting untuk aplikasi real-time dan lingkungan dengan keterbatasan jaringan.

 

 

5 Teknologi IoT dan AI yang Cocok untuk Edge Computing

1. Edge AI Chipset

Seiring perkembangan Edge Computing, kebutuhan untuk melakukan pemrosesan AI secara lokal di perangkat semakin meningkat. Chipset AI yang dirancang khusus untuk edge devices memungkinkan analisis data secara real-time tanpa harus mengirim data ke cloud. Hal ini sangat berguna dalam aplikasi yang membutuhkan kecepatan dan keamanan, seperti kendaraan otonom, smart city dan manufaktur. Berikut ini beberapa contoh teknologi AI chipset yang cocok untuk Edge Computing:

- Google Edge TPU

Prosesor yang dirancang khusus untuk tugas-tugas pembelajaran mesin di tepi jaringan. Chip ini dirancang untuk efisiensi daya, memungkinkan perangkat untuk menjalankan model ML tanpa konsumsi daya yang tinggi.

- NVIDIA Jetson

Platform ini terkenal dalam pengembangan aplikasi robotika dan smart city, menawarkan kemampuan pemrosesan AI tingkat tinggi dengan konsumsi daya rendah.

- Intel Movidius

Chip ini dirancang untuk perangkat dengan daya rendah seperti kamera pintar dan drone, yang membutuhkan pemrosesan AI langsung di perangkat.

Penggunaan Edge AI Chipset memungkinkan perangkat untuk belajar dan beradaptasi secara mandiri, sangat bermanfaat bagi perusahaan yang ingin menerapkan sistem otomatisasi di lapangan.

2. Sensor IoT Pintar

Sensor IoT adalah inti dari teknologi Edge Computing. Dengan sensor yang semakin pintar dan mampu melakukan pemrosesan data dasar, perangkat IoT kini dapat mengirim data yang sudah difilter atau diproses langsung dari tepi jaringan. Sensor ini juga dapat mengurangi jumlah data yang dikirim ke server pusat, sehingga menghemat bandwidth dan mempercepat pengambilan keputusan. Contoh sensor IoT pintar yang cocok untuk Edge Computing seperti:

- Sensor lingkungan yang mampu mendeteksi perubahan suhu, kelembaban dan tekanan di lingkungan industri, kemudian mengirimkan informasi yang sudah diproses ke pusat kendali.

- Sensor gerak dan posisi yang sering digunakan dalam kendaraan otonom untuk deteksi objek dan navigasi secara real-time.

- Sensor kesehatan yang dapat menganalisis tanda-tanda vital pasien secara langsung dan memberikan peringatan kepada staf medis jika ada yang tidak normal.

Dengan sensor pintar, organisasi dapat merespons perubahan lingkungan atau kondisi operasional dengan lebih cepat dan efisien.

3. Platform IoT Edge

Platform IoT Edge menyediakan infrastruktur dan perangkat lunak yang mendukung pengelolaan perangkat IoT dan pemrosesan data secara lokal. Platform ini bertindak sebagai perantara yang mengelola komunikasi antara perangkat IoT, sensor dan aplikasi AI. Salah satu keuntungan dari platform IoT Edge adalah kemampuannya untuk memperbarui perangkat lunak secara jarak jauh, sehingga pengguna dapat memastikan perangkat mereka selalu menjalankan perangkat lunak terbaru tanpa harus mengakses perangkat secara fisik.

Contoh Platform IoT Edge 

- AWS IoT Greengrass

Platform dari Amazon ini memungkinkan perangkat IoT untuk menjalankan fungsi AWS Lambda, menyimpan data, dan berkomunikasi dengan perangkat lain di jaringan lokal.

- Microsoft Azure IoT Edge

Microsoft menyediakan solusi lengkap untuk pemrosesan dan analisis data di perangkat IoT. Azure IoT Edge mendukung integrasi dengan layanan cloud, memungkinkan perusahaan untuk memindahkan data ke cloud hanya saat diperlukan.

- Google Cloud IoT Edge

Solusi Google ini memungkinkan perangkat IoT untuk melakukan pemrosesan dan analisis data lokal, serta menyediakan integrasi dengan layanan Google AI untuk aplikasi yang lebih kompleks.

Platform IoT Edge memungkinkan pengelolaan perangkat secara terpusat, memberikan visibilitas penuh terhadap status perangkat, dan memungkinkan aplikasi edge yang lebih kompleks.

4. Model AI Terkompresi

Salah satu tantangan terbesar dalam membawa AI ke Edge Computing adalah keterbatasan daya komputasi dan penyimpanan di perangkat tepi jaringan. Untuk mengatasi ini, para peneliti telah mengembangkan teknik kompresi model AI yang memungkinkan model pembelajaran mesin yang besar dapat dijalankan di perangkat dengan sumber daya terbatas. Berikut ini beberapa teknik yang digunakan dalam kompresi model AI untuk edge devices:

- Quantization

Teknik ini mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan angka dalam model AI, sehingga mengurangi ukuran model dan meningkatkan kecepatan komputasi tanpa kehilangan banyak akurasi.

- Pruning

Proses ini menghapus koneksi atau bobot yang tidak penting dalam model neural network, sehingga lebih ringan dan cepat.

- Knowledge Distillation

Metode ini melibatkan pelatihan model kecil (student model) untuk meniru keluaran dari model besar (teacher model), memungkinkan perangkat tepi menjalankan model AI yang lebih ringan namun tetap akurat.

Dengan menggunakan model AI terkompresi, organisasi dapat menerapkan aplikasi AI di perangkat tepi jaringan yang lebih kecil dan murah, memungkinkan analisis data yang lebih cepat dan hemat energi.

5. Jaringan Komunikasi Low-Latenc

Jaringan komunikasi yang rendah latensi adalah komponen krusial dalam Edge Computing karena memungkinkan perangkat IoT dan AI untuk berkomunikasi secara cepat dan efisien. Dalam edge environments, latensi rendah diperlukan agar data yang dihasilkan dapat diproses dan dikirim tanpa penundaan, terutama dalam aplikasi kritis seperti kendaraan otonom, telemedicine, dan pabrik pintar.

Berikut ini beberapa teknologi jaringan yang mendukung komunikasi low-latency di Edge Computing:

- 5G

Teknologi jaringan generasi kelima ini mendukung kecepatan transfer data yang sangat cepat dengan latensi yang rendah. 5G membuka potensi besar untuk aplikasi Edge Computing, terutama di bidang kendaraan otonom dan smart city, di mana kecepatan dan waktu respons adalah prioritas utama.

- Wi-Fi 6

Wi-Fi 6 adalah versi terbaru dari teknologi Wi-Fi, menawarkan kecepatan yang lebih tinggi dan latensi lebih rendah dibandingkan dengan generasi sebelumnya, membuatnya cocok untuk aplikasi Edge Computing di gedung perkantoran, industri dan tempat tinggal.

- LPWAN (Low Power Wide Area Network)

LPWAN seperti LoRaWAN dan NB-IoT cocok untuk aplikasi IoT yang memerlukan jangkauan luas dan daya rendah. LPWAN memiliki latensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan 5G atau Wi-Fi 6, tetapi cocok untuk aplikasi yang tidak membutuhkan respons waktu nyata.

Dengan jaringan komunikasi low-latency, perangkat IoT dan AI di edge dapat berbagi data dan saling terhubung secara efektif, memungkinkan koordinasi yang lebih baik di berbagai aplikasi, mulai dari pemantauan lingkungan hingga manajemen lalu lintas.

 

Baca juga : Integrasi IoT dan AI: Bagaimana Edge Computing Mendukung Analisis Data

 

 

 

Siap Untuk Membuat Proyek Impianmu Menjadi Kenyataan?

Klik di sini untuk chat langsung via WhatsApp dan dapatkan dukungan langsung dari tim ahli kami!