AWS IoT Greengrass ML Inference
AWS IoT Greengrass facilite l'exécution locale de l'inférence de machine learning sur les appareils à l'aide de modèles créés, entraînés et optimisés dans le cloud. AWS IoT Greengrass vous offre la flexibilité nécessaire pour utiliser des modèles de machine learning formés dans Amazon SageMaker ou importer votre propre modèle préentraîné stocké dans Amazon S3.
Le machine learning utilise des algorithmes statistiques pouvant apprendre à partir de données existantes (« entraînement ») afin de prendre des décisions concernant les nouvelles données (« inférence »). Pendant la formation, les profils et les relations entre les données sont identifiés pour créer un modèle. Ce modèle permet à un système de prendre des décisions intelligentes au sujet de données qu'il n'a pas encore rencontrées. L’optimisation des modèles permet de comprimer la taille du modèle pour en accélérer l’exécution. La formation et l’optimisation des modèles de Machine Learning nécessitent des ressources de calcul massives, de sorte qu'elles conviennent naturellement au cloud. Cependant, l'inférence utilise généralement beaucoup moins de puissance de calcul et se fait souvent en temps réel lorsque de nouvelles données sont disponibles. L'obtention de résultats d'inférence avec une latence très faible est importante pour s'assurer que les applications IoT peuvent rapidement répondre à des évènements locaux.
AWS IoT Greengrass réunit tous ces avantages. Il permet, en effet, d'utiliser des modèles de machine learning créés, entraînés et optimisés dans le cloud et d'exécuter localement l'inférence sur les appareils. Par exemple, vous pouvez créer un modèle prédictif dans SageMaker pour l'analyse de détection de scène, l'optimiser pour qu'il s'exécute sur n'importe quelle caméra, puis le déployer afin de prédire toute activité suspecte et d'envoyer une alerte. Les données issues de l'exécution de l'inférence sur AWS IoT Greengrass peuvent être renvoyées à SageMaker, en vue d'être labélisées et utilisées pour optimiser continuellement la qualité des modèles de machine learning.
Avantages
Flexible
Déployer des modèles sur vos appareils connectés en quelques clics
Accélérer les performances en matière d'inférence
Exécution de l'inférence sur plus d'appareils
Exécuter facilement l'inférence sur des appareils connectés
Créer plus de modèles précis
Fonctionnement

Cas d'utilisation
Maintenance industrielle prédictive
Agriculture de précision
Sécurité
Vente au détail et hôtellerie
Traitement vidéo
Clients en vedette

AWS IoT Greengrass aide Yanmar à augmenter l'intelligence des opérations de serre en détectant et en reconnaissant automatiquement les principales étapes de la croissance des légumes afin de faire pousser davantage de cultures.

Le système Electronic Caregiver garantit des soins de qualité avec AWS IoT Greengrass ML Inference et peut transférer des modèles de Machine Learning directement aux appareils périphériques et assurer davantage la sécurité des patients.

Avec AWS IoT Greengrass, Vantage Power transfère des modèles de Machine Learning aux différents véhicules et détecte les défaillances de batterie un mois à l'avance.
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