Innovatie aan het Sturen: Hoe Edge Computing de Auto-industrie Transformeert

Auto's zijn wellicht de ultieme edge-apparaten. Ze zijn geografisch verdeeld en leveren real-time streamingdata, terwijl ze autonome acties mogelijk maken.

Nergens is de edge "edgier" dan in de autokes. Van verbonden auto's tot verbonden fabrieken tot verbonden mensen, edge verandert de manier waarop auto's worden gemaakt – en gereden. Er is een toenemende proliferatie van netwerkvoertuigen, evenals edge-systemen verbonden met netwerken van sensoren binnen auto-productieoperaties. In het proces is er een groeiende convergentie tussen de tech- en autosesctors ontstaan.

Lees ook: MIT Ontwikkelt Autonoom Sensing Systeem, Schaduw Gebruikmakend

Bijvoorbeeld, in 2015 begon de BMW Group AWS te gebruiken voor zijn nieuwe connected-car applicatie die sensordata verzamelt van BMW 7 Series auto's om bestuurders dynamisch bijgewerkte kaartinformatie te geven. BMW bouwde zijn nieuwe car-as-a-sensor (CARASSO) service met Amazon Web Services-technologie: "Door op AWS te draaien, kan CARASSO zich aanpassen aan snel veranderende belastingseisen die binnen 24 uur met twee graden van grootte omhoog en omlaag kunnen schalen." De technologie werd verwacht om uiteindelijk data te verwerken die verzameld wordt door een vloot van 100.000 voertuigen die meer dan vijf miljard mijl afleggen.

Helpend de weg te wijzen is de Automotive Edge Computing Consortium (AECC), die zowel toonaangevende auto- als techbedrijven bijeenbrengt. "We zien duidelijk de marktvraag en markteisen voor verbonden en autonome voertuigen die de eis naar extra computing precies aan de rand van het netwerk zullen versnellen", zei Geng Wu, Intel Fellow en Chief Technologist voor draadloze standaarden in de Platform Engineering Group bij Intel Corporation, in een recent interview.

AECC-onderzoekers gaven onlangs drie voorspellingen voor ontwikkelingen aan de edge de komende vijf jaar:

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

Al dit wordt mogelijk gemaakt door edge computing, wat ervoor zorgt dat "de netwerkinfrastructuur kan worden benut om de kenmerken van de aangegeven diensten te verbeteren, waaronder de realisatie van real-time toepassingsrespons door een lage-latentie netwerkomgeving en gedistribueerde computing."

Er is echter nog veel werk te doen, waarschuwt het rapport. "We geloven dat de huidige mobiele communicatienetwerkarchitecturen en cloud computing-systemen niet volledig geoptimaliseerd zijn om de eisen van verbonden voertuigen effectief aan te kunnen. Daarom is het nuttig te onderzoeken hoe het systeemarchitectuur herontworpen kan worden en netwerkimplementaties hersien om netwerkverkeer beter te kunnen accommoderen."

De AECC-onderzoekers adviseren het implementeren van "topologie-bewuste computing en opslagbronnen" om de efficiëntie van verbonden voertuigen te vergroten. De onderzoekers voorspellen de volgende typen diensten die zullen ontstaan:

• Intelligente rijden: Dit omvat "het creëren van kaarten met real-time data en rijassistentie gebaseerd op cloud computing, wat vereist dat voertuigen verbonden zijn met de cloud en netwerken om de overdracht van grote hoeveelheden data tussen voertuigen en tussen voertuigen en de cloud te faciliteren."
• Mobility as a Service. De mobiliteitsdata die verzameld wordt "kan door derden gebruikt worden om nieuwe diensten aan te bieden; een voorbeeld is verkeersstroombeheer door wegbeheerders. Dit omvat diensten zoals mobiliteitsdeling, 'is een dienst die lift-delen, auto-delen en zelfs parkeerdelen omvat', of multimodale navigatiediensten, die 'end-to-end routeguidance zijn die verschillende vervoersmodi gebruiken.' Deze typen diensten 'moeten worden gebouwd op basis van intelligente rijden, high-definition kaarten en cruise assist.'"
• Financiën en verzekeringen: Data gegenereerd vanuit verbonden auto's biedt verzekeringsmaatschappijen kansen om dichter bij klanten te komen. "Autoverzekeraars nemen het usage-based-insurance model aan door rijgedrag te monitoren, inclusief rijstijl, hoe vaak mensen rijden en de tijden van de dag waarop ze rijden," stelt het rapport. "Daardoor kunnen verzekeraars het risiconiveau van de klant beter beoordelen, wat leidt tot een redelijkere kosten voor de verzekeraars. In een toekomstige wereld waar real-time informatie aan gebruikers kan worden geleverd, zullen real-time dynamische verzekeringspremies een mogelijk product zijn. Data verzameld van zowel het voertuig, zoals cruise-data, als de conditie van de bestuurder wordt verwerkt en in de vorm van verzekeringspremie-informatie real-time teruggeleverd aan de gebruikers."
• Kunstmatige intelligentie: "AI-technologieën zoals machine learning zullen de benodigde intelligentiecapaciteiten implementeren om autonoom rijden, cruise assist, creatie van high-definition kaartinformatie, etc. te ondersteunen, wat big data en hoogst intelligente analyse vereist. Onze focus zal liggen op technologieën die dergelijke AI-gedreven diensten in gedistribueerde computing met gelokaliseerde netwerken mogelijk maken."
• Radio Access Technologies. "Draadloze technologieën zullen een voertuig verbinden met gedistribueerde computing-platforms met meer flexibiliteit in kwaliteit en kosten. Dit omvat niet alleen cellulair technologieën maar ook lokale radio toegang zoals Wi-Fi en low-power wide-area (LPWA)."

Op vele manieren kunnen automobielen worden beschouwd als de ultieme edge-apparaten, verdeeld over grote groepen consumenten en bedrijven, die real-time data leveren als een continue stroom, terwijl ze processen ondersteunen die autonome acties en reacties mogelijk maken.