Automotive aan de rand

Nergens is de rand scherper dan in de automobielsector. Van verbonden auto's tot verbonden fabrieken tot verbonden mensen, edge verandert de manier waarop auto's worden gemaakt en bestuurd. Er is een toenemende proliferatie van netwerkvoertuigen, evenals edge-systemen die zijn gekoppeld aan netwerken van sensoren binnen autoproductieactiviteiten. In het proces is er een toenemende convergentie geweest tussen de tech- en de automobielsector.

Zie ook: MIT ontwikkelt autonoom waarnemingssysteem met schaduwen

Zo begon de BMW Group in 2015 AWS te gebruiken voor zijn nieuwe connected-car-applicatie die sensorgegevens van BMW 7-serie auto's verzamelt om bestuurders dynamisch bijgewerkte kaartinformatie te geven. BMW bouwde zijn newcar-as-a-sensor (CARASSO)-service met Amazon Web Services-technologie:"Door op AWS te draaien, kan CARASSO zich aanpassen aan snel veranderende belastingsvereisten die binnen 24 uur met twee orden van grootte kunnen worden opgeschaald." Uiteindelijk werd verwacht dat de technologie gegevens zou verwerken die werden verzameld door een vloot van 100.000 voertuigen die meer dan vijf miljard mijl aflegden.

Het Automotive Edge Computing Consortium (AECC) helpt daarbij het voortouw te nemen, dat zowel toonaangevende auto- als technologiebedrijven samenbrengt. "We zien duidelijk dat de marktvraag en de marktvereisten voor verbonden en autonome voertuigen de vraag naar extra computergebruik tot aan de rand van het netwerk zullen versnellen," Geng Wu, Intel Fellow en Chief Technologist voor draadloze standaarden in de Platform Engineering Group bij Intel Corporation , zei in een recent interview.

AECC-onderzoekers hebben onlangs drie prognoses uitgebracht voor de ontwikkelingen aan de rand in de komende vijf jaar:

• Verbonden voertuigen zullen ongeveer $ 150 miljard aan jaarlijkse inkomsten genereren.
• Het aantal geconnecteerde voertuigen zal wereldwijd groeien tot ongeveer 100 miljoen.
• Het datavolume dat tussen voertuigen en de cloud wordt verzonden, zal ongeveer 100 petabyte per maand bedragen.

Deze worden allemaal mogelijk gemaakt door edge computing, waardoor "de netwerkinfrastructuur kan worden gebruikt om de kenmerken van de aangegeven services te verbeteren, inclusief real-time toepassingsrespons via een netwerkomgeving met lage latentie en gedistribueerde computing."

Er is echter nog veel werk aan de winkel, waarschuwt het rapport. "Wij zijn van mening dat de huidige netwerkarchitecturen voor mobiele communicatie en cloudcomputingsystemen niet volledig zijn geoptimaliseerd om effectief te voldoen aan de vereisten van verbonden voertuigen. Daarom is het nuttig om te onderzoeken hoe de systeemarchitectuur opnieuw kan worden ontworpen en netwerkimplementaties te heroverwegen om beter tegemoet te komen aan het netwerkverkeer."

De AECC-onderzoekers adviseerden om "topologiebewuste computer- en opslagbronnen" in te zetten om de efficiëntie van verbonden voertuigen te vergroten. De onderzoekers voorspellen de volgende soorten diensten die zullen ontstaan:

• Intelligent rijden: Dit omvat "het maken van kaarten met realtime gegevens en rijassistentie op basis van cloud computing, waarbij voertuigen moeten worden aangesloten op de cloud en netwerken om de overdracht van een grote hoeveelheid gegevens tussen voertuigen en tussen voertuigen en de cloud te vergemakkelijken."
• Mobiliteit als een service. De verzamelde mobiliteitsgegevens “kunnen door derden worden gebruikt om nieuwe diensten aan te bieden; een voorbeeld hiervan is de controle van de verkeersstroom door wegbeheerders. Dit omvat diensten zoals het delen van mobiliteit, "is een service die het delen van ritten, het delen van auto's en zelfs het delen van parkeerplaatsen omvat", of multimodale navigatiediensten, die "end-to-end routebegeleiding zijn die gebruik maakt van verschillende vervoerswijzen". .” Dit soort diensten "moeten worden gebouwd bovenop intelligent rijden, high-definition kaarten en cruise assist."
• Financiën en verzekeringen: Gegevens die worden gegenereerd door geconnecteerde auto's bieden verzekeringsmaatschappijen kansen om dichter bij klanten te komen. "Autoverzekeraars passen het op gebruik gebaseerde verzekeringsmodel toe door rijgewoonten te monitoren, inclusief rijgedrag, hoe vaak mensen rijden en de tijden van de dag waarop ze rijden", stelt het rapport. “Hierdoor kunnen verzekeraars het risiconiveau van de klant beter inschatten, wat zal leiden tot een meer redelijke kostprijs voor de verzekeraars. In een toekomstige wereld waarin realtime informatie aan gebruikers kan worden verstrekt, zullen realtime dynamische verzekeringspremies een mogelijk product zijn. Gegevens die zijn verzameld van zowel het voertuig, zoals cruisegegevens, als de toestand van de bestuurder worden verwerkt en in realtime aan de gebruikers teruggeleverd in de vorm van verzekeringspremie-informatie.”
• Kunstmatige intelligentie: “AI-technologieën zoals machine learning zullen de vereiste intelligentiecapaciteiten implementeren ter ondersteuning van autonoom rijden, cruising assist, het creëren van high-definition kaartinformatie, enz., waarvoor big data en zeer intelligente analyse nodig zijn. Onze focus zal liggen op technologieën die dergelijke AI-gestuurde diensten mogelijk maken in gedistribueerd computergebruik met gelokaliseerde netwerken.”
• Radiotoegangstechnologieën. “Draadloze technologieën zullen een voertuig verbinden met gedistribueerde computerplatforms met meer flexibiliteit in kwaliteit en kosten. Dit omvat niet alleen mobiele technologieën, maar ook lokale radiotoegang zoals wifi en low-power wide-area (LPWA).”

In veel opzichten kunnen auto's de ultieme edge-apparaten zijn, verspreid over grote groepen consumenten en bedrijven, die realtime gegevens leveren als een continue stroom, terwijl ze processen ondersteunen die autonome acties en reacties mogelijk maken.