[terraelectronica 0]

Интернет вещей стал реальностью. Сегодня крупные компании через свои онлайн-платформы предлагают десятки облачных сервисов для разработки и хранения данных. С другой стороны, технологии и решения, используемые для создания IoT-устройств, имеют значительные ограничения. Например, если Вы захотите разместить беспроводную камеру перед воротами своего дома, то перед Вами возникнут проблемы с организацией ее питания: поблизости может не оказаться розетки, а батарейное питание становится не очень удобным, так как при эксплуатации придется часто менять батарейки из-за быстрого разряда при потоковой передаче видео. Таким образом, организация питания становится важнейшей задачей при разработке IoT-устройств, постоянно находящихся в активном состоянии.

Чтобы преодолеть этот барьер, IoT-устройства должны «умнеть». Необходимо, чтобы они вели себя как независимые вычислительные ячейки и самостоятельно выполняли обработку получаемых данных, тем самым снижая объем передаваемого траффика и уменьшая энергопотребление.

 

Разработку энергоэффективных умных решений, использующих алгоритмы Глубоко Обучения Deep Learning (DL), можно проводить двумя способами.  Читать далее >>