চারটি কারণ শিল্প AIoT কে নতুন প্রিয় করে তোলে

সম্প্রতি প্রকাশিত ইন্ডাস্ট্রিয়াল এআই এবং এআই মার্কেট রিপোর্ট 2021-2026 অনুসারে, শিল্প সেটিংসে AI গ্রহণের হার মাত্র দুই বছরের মধ্যে 19 শতাংশ থেকে বেড়ে 31 শতাংশে উন্নীত হয়েছে।31 শতাংশ উত্তরদাতারা যারা তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিতে সম্পূর্ণ বা আংশিকভাবে AI রোলআউট করেছেন, অন্য 39 শতাংশ বর্তমানে প্রযুক্তিটি পরীক্ষা করছেন বা পাইলটিং করছেন।

AI বিশ্বব্যাপী নির্মাতা এবং শক্তি সংস্থাগুলির জন্য একটি মূল প্রযুক্তি হিসাবে আবির্ভূত হচ্ছে, এবং IoT বিশ্লেষণ ভবিষ্যদ্বাণী করে যে শিল্প AI সমাধান বাজার 2026 সালের মধ্যে $102.17 বিলিয়ন ডলারে পৌঁছানোর জন্য 35% এর শক্তিশালী পোস্ট-প্যান্ডেমিক যৌগিক বার্ষিক বৃদ্ধির হার (CAGR) দেখাবে।

ডিজিটাল যুগ ইন্টারনেট অফ থিংসের জন্ম দিয়েছে।এটি দেখা যায় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উদ্ভব ইন্টারনেট অফ থিংসের বিকাশের গতিকে ত্বরান্বিত করেছে।

আসুন শিল্প AI এবং AIoT-এর উত্থানের চালিত কিছু কারণের দিকে নজর দেওয়া যাক।

ফ্যাক্টর 1: শিল্প AIoT-এর জন্য আরও বেশি বেশি সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম

2019 সালে, যখন Iot অ্যানালিটিক্স ইন্ডাস্ট্রিয়াল AI কভার করতে শুরু করেছিল, তখন অপারেশনাল টেকনোলজি (OT) বিক্রেতাদের কাছ থেকে কিছু ডেডিকেটেড AI সফ্টওয়্যার পণ্য ছিল।তারপর থেকে, অনেক ওটি বিক্রেতা কারখানার ফ্লোরের জন্য এআই প্ল্যাটফর্মের আকারে এআই সফ্টওয়্যার সমাধানগুলি বিকাশ ও প্রদান করে এআই বাজারে প্রবেশ করেছে।

তথ্য অনুসারে, প্রায় 400 বিক্রেতা AIoT সফ্টওয়্যার অফার করে।গত দুই বছরে শিল্প AI বাজারে যোগদানকারী সফ্টওয়্যার বিক্রেতাদের সংখ্যা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে।গবেষণা চলাকালীন, IoT অ্যানালিটিক্স নির্মাতা/শিল্প গ্রাহকদের 634 জন AI প্রযুক্তি সরবরাহকারীকে চিহ্নিত করেছে।এই কোম্পানিগুলির মধ্যে, 389 (61.4%) AI সফ্টওয়্যার অফার করে।

নতুন এআই সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মটি শিল্প পরিবেশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।Uptake, Braincube, বা C3 AI এর বাইরে, ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অপারেশনাল টেকনোলজি (OT) বিক্রেতারা ডেডিকেটেড AI সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্ম অফার করছে।উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ABB-এর জেনিক্স ইন্ডাস্ট্রিয়াল অ্যানালিটিক্স এবং এআই স্যুট, রকওয়েল অটোমেশনের ফ্যাক্টরিটক ইনোভেশন স্যুট, স্নাইডার ইলেকট্রিকের নিজস্ব উত্পাদন পরামর্শক প্ল্যাটফর্ম এবং সাম্প্রতিককালে, নির্দিষ্ট অ্যাড-অনগুলি।এই প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে কয়েকটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিস্তৃত পরিসরকে লক্ষ্য করে।উদাহরণস্বরূপ, ABB-এর জেনিক্স প্ল্যাটফর্ম অপারেশনাল পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট, সম্পদের অখণ্ডতা, স্থায়িত্ব এবং সাপ্লাই চেইন দক্ষতার জন্য পূর্ব-নির্মিত অ্যাপ্লিকেশন এবং পরিষেবা সহ উন্নত বিশ্লেষণ প্রদান করে।

বড় বড় কোম্পানিগুলো তাদের AI সফটওয়্যার টুলস দোকানের মেঝেতে রাখছে।

এআই সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির প্রাপ্যতা AWS, মাইক্রোসফ্ট এবং গুগলের মতো বড় সংস্থাগুলি দ্বারা তৈরি নতুন ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার সরঞ্জামগুলির দ্বারা চালিত হয়।উদাহরণস্বরূপ, 2020 সালের ডিসেম্বরে, AWS অ্যামাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট প্রকাশ করে, অ্যামাজন সেজমেকারের একটি বৈশিষ্ট্য যা সবচেয়ে সাধারণ শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন PdM, কম্পিউটার ভিশন এবং স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এর জন্য পূর্ব-নির্মিত এবং কাস্টমাইজযোগ্য সমাধানগুলির একটি সেট সরবরাহ করে। মাত্র কয়েকটি ক্লিক।

ব্যবহার-কেস-নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার সমাধানগুলি ব্যবহারযোগ্যতার উন্নতি ঘটাচ্ছে৷

ব্যবহার-কেস-নির্দিষ্ট সফ্টওয়্যার স্যুট, যেমন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, আরও সাধারণ হয়ে উঠছে।IoT অ্যানালিটিক্স পর্যবেক্ষণ করেছে যে 2021 সালের প্রথম দিকে AI-ভিত্তিক পণ্য ডেটা ম্যানেজমেন্ট (PdM) সফ্টওয়্যার সলিউশন ব্যবহারকারী প্রদানকারীর সংখ্যা বেড়ে 73-এ পৌঁছেছে কারণ ডেটা উত্সের বৈচিত্র্য বৃদ্ধি এবং প্রাক-প্রশিক্ষণ মডেলের ব্যবহার, পাশাপাশি ব্যাপকভাবে ডেটা বর্ধিতকরণ প্রযুক্তি গ্রহণ।

ফ্যাক্টর 2: AI সমাধানগুলির বিকাশ এবং রক্ষণাবেক্ষণ সহজ করা হচ্ছে

স্বয়ংক্রিয় মেশিন লার্নিং (AutoML) একটি মানসম্পন্ন পণ্য হয়ে উঠছে।

মেশিন লার্নিং (এমএল) এর সাথে যুক্ত কাজগুলির জটিলতার কারণে, মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির দ্রুত বৃদ্ধির কারণে অফ-দ্য-শেল্ফ মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলির প্রয়োজন তৈরি হয়েছে যা দক্ষতা ছাড়াই ব্যবহার করা যেতে পারে।গবেষণার ফলস্বরূপ ক্ষেত্র, মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রগতিশীল অটোমেশনকে অটোএমএল বলা হয়।গ্রাহকদের এমএল মডেল তৈরি করতে এবং শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে দ্রুত প্রয়োগ করতে সহায়তা করার জন্য বিভিন্ন কোম্পানি তাদের AI অফারগুলির অংশ হিসাবে এই প্রযুক্তির ব্যবহার করছে।2020 সালের নভেম্বরে, উদাহরণস্বরূপ, SKF একটি automL-ভিত্তিক পণ্যের ঘোষণা করেছে যা খরচ কমাতে এবং গ্রাহকদের জন্য নতুন ব্যবসায়িক মডেল সক্ষম করতে কম্পন এবং তাপমাত্রার ডেটার সাথে মেশিন প্রক্রিয়া ডেটাকে একত্রিত করে।

মেশিন লার্নিং অপারেশন (ML Ops) মডেল পরিচালনা এবং রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করে।

মেশিন লার্নিং অপারেশনের নতুন শৃঙ্খলার লক্ষ্য হল উত্পাদন পরিবেশে এআই মডেলগুলির রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করা।একটি AI মডেলের কর্মক্ষমতা সাধারণত সময়ের সাথে সাথে হ্রাস পায় কারণ এটি উদ্ভিদের মধ্যে বিভিন্ন কারণের দ্বারা প্রভাবিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, ডেটা বিতরণ এবং গুণমানের মান পরিবর্তন)।ফলস্বরূপ, শিল্প পরিবেশের উচ্চ মানের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য মডেল রক্ষণাবেক্ষণ এবং মেশিন লার্নিং অপারেশনগুলি প্রয়োজনীয় হয়ে উঠেছে (উদাহরণস্বরূপ, 99% এর নিচে পারফরম্যান্স সহ মডেলগুলি এমন আচরণ সনাক্ত করতে ব্যর্থ হতে পারে যা কর্মীদের নিরাপত্তাকে বিপন্ন করে)।

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ডাটারোবট, গ্রিড.এআই, পাইনকোন/জিলিজ, সেলডন এবং ওয়েটস অ্যান্ড বায়েস সহ অনেক স্টার্টআপ ML Ops স্পেস-এ যোগদান করেছে।প্রতিষ্ঠিত কোম্পানিগুলি মাইক্রোসফট সহ তাদের বিদ্যমান AI সফ্টওয়্যার অফারগুলিতে মেশিন লার্নিং অপারেশন যুক্ত করেছে, যা Azure ML স্টুডিওতে ডেটা ড্রিফ্ট সনাক্তকরণ চালু করেছে।এই নতুন বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহারকারীদের ইনপুট ডেটা বিতরণে পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করে যা মডেলের কর্মক্ষমতা হ্রাস করে।

ফ্যাক্টর 3: বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করা হয়

ঐতিহ্যগত সফ্টওয়্যার প্রদানকারীরা এআই ক্ষমতা যুক্ত করছে।

MS Azure ML, AWS SageMaker, এবং Google Cloud Vertex AI-এর মতো বিদ্যমান বৃহৎ অনুভূমিক AI সফ্টওয়্যার টুল ছাড়াও, ঐতিহ্যগত সফ্টওয়্যার স্যুট যেমন কম্পিউটারাইজড মেইনটেন্যান্স ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম (CAMMS), ম্যানুফ্যাকচারিং এক্সিকিউশন সিস্টেম (MES) বা এন্টারপ্রাইজ রিসোর্স প্ল্যানিং (ERP) এখন AI ক্ষমতা ইনজেকশনের মাধ্যমে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করা যেতে পারে।উদাহরণস্বরূপ, ERP প্রদানকারী Epicor সফ্টওয়্যার তার Epicor ভার্চুয়াল সহকারী (EVA) এর মাধ্যমে তার বিদ্যমান পণ্যগুলিতে AI ক্ষমতা যুক্ত করছে।বুদ্ধিমান ইভা এজেন্টগুলি ইআরপি প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহার করা হয়, যেমন উত্পাদন ক্রিয়াকলাপগুলি পুনঃনির্ধারণ করা বা সাধারণ প্রশ্নগুলি সম্পাদন করা (উদাহরণস্বরূপ, পণ্যের মূল্য বা উপলব্ধ অংশগুলির সংখ্যা সম্পর্কে বিশদ প্রাপ্ত করা)।

AIoT ব্যবহার করে শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপগ্রেড করা হচ্ছে।

বিদ্যমান হার্ডওয়্যার/সফ্টওয়্যার অবকাঠামোতে এআই ক্ষমতা যুক্ত করে বেশ কিছু শিল্প ব্যবহারের ক্ষেত্রে উন্নত করা হচ্ছে।একটি প্রাণবন্ত উদাহরণ হল মান নিয়ন্ত্রণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মেশিন দৃষ্টি।প্রথাগত মেশিন ভিশন সিস্টেমগুলি বিশেষ সফ্টওয়্যার দিয়ে সজ্জিত সমন্বিত বা বিযুক্ত কম্পিউটারের মাধ্যমে চিত্রগুলি প্রক্রিয়া করে যা পূর্বনির্ধারিত পরামিতি এবং থ্রেশহোল্ডগুলি (যেমন, উচ্চ বৈসাদৃশ্য) মূল্যায়ন করে বস্তুগুলি ত্রুটিগুলি প্রদর্শন করে কিনা তা নির্ধারণ করতে।অনেক ক্ষেত্রে (উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন তারের আকারের ইলেকট্রনিক উপাদান), মিথ্যা পজিটিভের সংখ্যা খুব বেশি।

তবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে এই সিস্টেমগুলোকে পুনরুজ্জীবিত করা হচ্ছে।উদাহরণ স্বরূপ, ইন্ডাস্ট্রিয়াল মেশিন ভিশন প্রোভাইডার Cognex জুলাই 2021 এ একটি নতুন ডিপ লার্নিং টুল (ভিশন প্রো ডিপ লার্নিং 2.0) প্রকাশ করেছে। নতুন টুলগুলি প্রথাগত ভিশন সিস্টেমের সাথে একীভূত করে, শেষ ব্যবহারকারীদের একই অ্যাপ্লিকেশনে প্রথাগত ভিশন টুলের সাথে গভীর শিক্ষাকে একত্রিত করতে সক্ষম করে। মেডিক্যাল এবং ইলেকট্রনিক পরিবেশের চাহিদা পূরণ করুন যার জন্য স্ক্র্যাচ, দূষণ এবং অন্যান্য ত্রুটিগুলির সঠিক পরিমাপ প্রয়োজন।

ফ্যাক্টর 4: ইন্ডাস্ট্রিয়াল AIoT হার্ডওয়্যার উন্নত হচ্ছে

এআই চিপ দ্রুত উন্নতি করছে।

এমবেডেড হার্ডওয়্যার এআই চিপগুলি দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, এআই মডেলগুলির বিকাশ এবং স্থাপনাকে সমর্থন করার জন্য বিভিন্ন বিকল্প উপলব্ধ রয়েছে।উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে NVIDIA-এর সাম্প্রতিক গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (Gpus), A30 এবং A10, যেগুলি 2021 সালের মার্চ মাসে চালু করা হয়েছিল এবং সুপারিশ সিস্টেম এবং কম্পিউটার ভিশন সিস্টেমের মতো AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযুক্ত।আরেকটি উদাহরণ হল গুগলের চতুর্থ-প্রজন্মের টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (TPus), যা শক্তিশালী বিশেষ-উদ্দেশ্য সমন্বিত সার্কিট (ASics) যা মডেল ডেভেলপমেন্ট এবং নির্দিষ্ট AI কাজের চাপের জন্য স্থাপনে 1,000 গুণ বেশি দক্ষতা এবং গতি অর্জন করতে পারে (যেমন, বস্তু সনাক্তকরণ , চিত্র শ্রেণীবিভাগ, এবং সুপারিশ মানদণ্ড)।ডেডিকেটেড AI হার্ডওয়্যার ব্যবহার করা মডেল গণনার সময়কে দিন থেকে মিনিটে কমিয়ে দেয় এবং অনেক ক্ষেত্রে এটি গেম চেঞ্জার হিসেবে প্রমাণিত হয়েছে।

শক্তিশালী AI হার্ডওয়্যার অবিলম্বে একটি পে-পার-ব্যবহার মডেলের মাধ্যমে উপলব্ধ।

সুপারস্কেল এন্টারপ্রাইজগুলি ক্রমাগত তাদের সার্ভার আপগ্রেড করছে যাতে ক্লাউডে কম্পিউটিং সংস্থানগুলি উপলব্ধ করা যায় যাতে শেষ ব্যবহারকারীরা শিল্প এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি বাস্তবায়ন করতে পারে।2021 সালের নভেম্বরে, উদাহরণস্বরূপ, AWS তার সাম্প্রতিক GPU-ভিত্তিক দৃষ্টান্ত, Amazon EC2 G5, NVIDIA A10G টেনসর কোর GPU দ্বারা চালিত, কম্পিউটার ভিশন এবং সুপারিশ ইঞ্জিন সহ বিভিন্ন ধরনের ML অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অফিসিয়াল রিলিজ ঘোষণা করেছে।উদাহরণস্বরূপ, সনাক্তকরণ সিস্টেম প্রদানকারী ন্যানোট্রনিক্স প্রক্রিয়াকরণের প্রচেষ্টাকে দ্রুততর করতে এবং মাইক্রোচিপ এবং ন্যানোটিউব তৈরিতে আরও সঠিক সনাক্তকরণের হার অর্জন করতে তার AI-ভিত্তিক মান নিয়ন্ত্রণ সমাধানের Amazon EC2 উদাহরণ ব্যবহার করে।

উপসংহার এবং সম্ভাবনা

AI ফ্যাক্টরি থেকে বেরিয়ে আসছে, এবং এটি AI-ভিত্তিক PdM-এর মতো নতুন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এবং বিদ্যমান সফ্টওয়্যার এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে বর্ধিতকরণ হিসাবে সর্বব্যাপী হবে।বড় উদ্যোগগুলি বেশ কয়েকটি এআই ব্যবহারের কেস তৈরি করছে এবং সাফল্যের প্রতিবেদন করছে এবং বেশিরভাগ প্রকল্পের বিনিয়োগে উচ্চ রিটার্ন রয়েছে।সব মিলিয়ে, ক্লাউডের উত্থান, আইওটি প্ল্যাটফর্ম এবং শক্তিশালী এআই চিপস একটি নতুন প্রজন্মের সফ্টওয়্যার এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।