Qualcomm en NTT bundelen hun krachten om de uitrol van private 5G en nieuwe AI-toepassingen aan de rand te stimuleren. Potentieel een enorme markt.

5G en AI zullen zich symbiotisch ontwikkelen, zeggen analisten. En ze voegen eraan toe dat de interactie van deze technologieën vooral aan de rand van het netwerk zal plaatsvinden – de zogenaamde “intelligente rand”.  Dit betekent snellere gegevensverwerking en dus hybride AI – een combinatie van AI in de cloud en AI aan de rand. Dit legt natuurlijk een grotere druk op de netwerk- en infrastructuurcapaciteit.

Tot nu toe was het gebrek aan apparaten die geschikt zijn voor 5G het grootste obstakel. Door een partnerschap aan te gaan, willen Qualcomm en NTT dit overwinnen. Qualcomm brengt zijn leiderschap in toepassingsspecifieke halfgeleiders en 5G-chips in, terwijl NTT zijn expertise in privé 5G en edge computing inbrengt.

5G en edge voor krachtigere AI

De samenwerking is logisch. Samen zullen 5G en edge computing de toekomst van kunstmatige intelligentie vormgeven. 5G biedt namelijk veel hogere snelheden en betrouwbaardere verbindingen dan de vorige generatie – waardoor meer gegevens in minder tijd worden verzonden en ontvangen.

Vooral edge computing maakt AI krachtiger doordat gegevens dichter bij de plaats waar ze verzameld worden verwerkt kunnen worden. AI-apparaten zullen sneller nauwkeurig leren. Hierdoor kunnen bedrijven specifieke AI-gebaseerde oplossingen in een korter tijdsbestek implementeren. Bedrijven zullen AI-gebaseerde oplossingen ook op meer plaatsen kunnen inzetten, zoals afgelegen gebieden waar de toegang tot breedbandnetwerken beperkt is. Dit biedt nieuwe mogelijkheden voor het nemen van betere beslissingen, het verbeteren van de bedrijfsvoering en het leveren van betere producten en diensten.

Experts zijn het erover eens dat deze ontwikkeling in de periferie een hoge vlucht zal nemen. Zonder echter de cloud in twijfel te trekken. Er zullen altijd rekenintensieve taken zijn waarvoor een datacenter nodig is. Het voordeel van gelokaliseerde AI is dat het kan worden geprogrammeerd om gegevens te filteren zodat alleen de noodzakelijke informatie naar de cloud wordt gestuurd. Met andere woorden, in plaats van alle lokale gegevens van een apparaat naar de cloud te sturen, kan de AI ervoor zorgen dat alleen relevante gegevens worden verzonden. Dit bespaart bandbreedte en verlaagt de kosten voor het verzenden van irrelevante gegevens. Hoe meer verwerking kan worden overgeheveld naar randhardware die wordt beheerd door een AI, hoe minder verwerking er hoeft plaats te vinden in het datacenter.

De toekomst van AI ligt niet in de cloud!

“Deze samenwerking is echt stimulerend, omdat het ons in staat stelt om concreet in te spelen op de behoeften van onze klanten. Met de hulp van Qualcomm zullen we het 5G-ecosysteem versterken door de apparaten te leveren die onze klanten nodig hebben op een eenvoudige en kosteneffectieve manier, zodat ze hun digitale transformatie met vertrouwen kunnen voortzetten,” zegt Shahid Ahmed, EVP New Ventures & Innovation, NTT Ltd. Hierdoor kunnen we sneller inspelen op de vraag naar private 5G in alle sectoren wereldwijd.”

In deze context is de verspreiding van apparaten die geschikt zijn voor 5G een fundamentele stap. 5G is namelijk de ruggengraat van veel technologische vooruitgang die de bedrijfsefficiëntie en duurzaamheid kan verbeteren door efficiënt gebruik van hulpbronnen en energiebesparing. Met de chips van Qualcomm is generatieve AI direct beschikbaar op silicium. AI- en ML-modellen (Machine Learning) zijn geïntegreerd, waardoor het optimaal AI-mogelijkheden kan ontwikkelen aan de rand. De apparaten verzamelen niet alleen meetindicatoren en analyseresultaten, maar gebruiken deze ook om actie te ondernemen dankzij een geïntegreerd machine-learningmodel.

NTT noemt bijvoorbeeld toepassingen als beeldherkenning, met mogelijkheden variërend van het tellen van voorwerpen en het identificeren van objectkenmerken tot het controleren of werknemers maskers of veiligheidshelmen (PPE) dragen.

AI aan de rand: onmiskenbare voordelen

Lager energieverbruik: lagere energiekosten door gegevensprocessen lokaal te houden, omdat de energievereisten voor het uitvoeren van AI aan de rand veel lager zijn dan in datacenters in de cloud.

Minder bandbreedte: lager bandbreedtegebruik in de gegevensstroom en minimale kosten door gegevens lokaal te verwerken, analyseren en op te slaan in plaats van ze naar de cloud te sturen.

Vertrouwelijkheid: vermindering van het risico op verduistering of verkeerd gebruik van gegevens door gegevens lokaal te verwerken op randcomputers.

Beveiliging: prioriteit voor de overdracht van belangrijke gegevens dankzij verwerking en opslag aan de rand van het netwerk of een filter voor overbodige, overbodige en onnodige gegevens.

Schaalbaarheid: eenvoudiger schalen van systemen via cloud-gebaseerde platforms en native edge computing-mogelijkheden op ingebedde apparaten.

Verminderde latentie: verminder de belasting van het cloudplatform en analyseer gegevens lokaal, waardoor het platform vrijkomt voor andere taken.