Industrial Internet of Things (IIoT) đang phát triển với tốc độ rất nhanh, và Edge AI đã nổi lên như một trong những bước tiến mang tính chuyển đổi mạnh mẽ nhất. Sathishkumar Balasubramanian, Trưởng bộ phận Sản phẩm tại Siemens EDA, đã chia sẻ nhiều góc nhìn giá trị về chủ đề này trong bài viết mới được Liz Allan đăng tải trên SemiEngineering.com.

Hãy cùng điểm lại những luận điểm then chốt của ông và khám phá cách Edge AI đang thực sự thay đổi bức tranh công nghiệp hiện đại!

Các nhà máy đang trở nên thông minh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn như thế nào?

Thế giới của Industrial Internet of Things (IIoT) đang trải qua một cuộc chuyển đổi mạnh mẽ, vượt ra khỏi các cảm biến có dây truyền thống để hướng tới giải pháp không dây, đa phương thức và được tăng cường bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Sự thay đổi này mang lại những cải thiện vượt bậc về hiệu suất, tăng sản lượng và giảm đáng kể thời gian dừng máy trong nhiều ngành công nghiệp.

Từ hệ thống có dây đến các giải pháp không dây thông minh

Trong nhiều năm qua, các thiết bị IoT có dây — chẳng hạn như đồng hồ đo năng lượng thông minh và cảm biến môi trường — đã đóng vai trò là nền tảng hạ tầng cho hoạt động của các nhà máy. Những thiết bị này được thiết kế chuyên biệt để hoạt động bền bỉ trong các môi trường công nghiệp khắc nghiệt, bao gồm nhiệt độ cao, độ ẩm lớn và bức xạ.

Tuy nhiên, bức tranh toàn cảnh đang thay đổi nhanh chóng với sự xuất hiện của các cảm biến không dây và đa phương thức, giúp nâng cao đáng kể năng lực vận hành. Những cảm biến tiên tiến này là yếu tố then chốt để hiện thực hóa Industry 4.0 — một tầm nhìn chiến lược tập trung vào số hóa toàn diện, kết nối liền mạch và phân tích dữ liệu mạnh mẽ xuyên suốt vòng đời sản xuất. Mục tiêu của quá trình chuyển đổi này là đưa các hệ thống công nghiệp từ trạng thái phản ứng thụ động sang chủ động thông minh.

Bộ não tại biên: Vì sao AI đang tiến gần hơn đến hành động tức thì?

Khi nói đến AI trong IIoT, có một sự khác biệt then chốt cần được làm rõ:

• Tự động hóa nhà máy (lấy đám mây làm trung tâm):
  Như Balasubramanian đã chỉ ra, các hệ thống tự động hóa nhà máy truyền thống thường chuyển phần xử lý nặng lên đám mây riêng ảo (VPC). Mặc dù cách tiếp cận này mang lại hiệu quả, nhưng nó đòi hỏi dữ liệu phải liên tục truyền đi và quay lại, điều này không phải lúc nào cũng phù hợp cho các quyết định thời gian thực.
• Edge AI trong IIoT (lấy thiết bị làm trung tâm):
  Đây là nơi khả năng hành động tức thì trở thành hiện thực. Các kỹ sư đang tích hợp trí tuệ nhân tạo trực tiếp vào phần cứng thiết bị. Hãy hình dung một lò nung hoặc nồi hơi có thể tự phát hiện sự gia tăng cặn canxi hoặc các đột biến nhiệt độ, sau đó tự động điều chỉnh chế độ vận hành. Như Balasubramanian giải thích: “Loại trí tuệ này cần phải được tích hợp sẵn… bởi vì nó phải hoạt động theo thời gian thực, và phải tiếp tục vận hành ngay cả khi mọi thứ khác gặp sự cố.”

Cách tiếp cận này cho phép các thiết bị đưa ra quyết định thông minh ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra, đảm bảo hệ thống vận hành ổn định và liên tục ngay cả trong những điều kiện khó khăn nhất.

Xây dựng nhà máy của tương lai ngay hôm nay: Sức mạnh của Digital Twin

Một trụ cột quan trọng khác của cuộc cách mạng này chính là Digital Twin (bản sao số). Đây không chỉ đơn thuần là những mô hình mô phỏng phức tạp, mà là các bản sao ảo động, phản ánh chính xác hành vi của hệ thống vật lý trong thế giới thực. Balasubramanian nhấn mạnh tầm quan trọng của Digital Twin như sau: “Nếu tôi có thể xây dựng một nhà máy, tôi cần phải mô phỏng được cách các mạch điện tử hoặc bộ điều khiển của nhà máy đó hoạt động.”

Digital Twin cho phép các kỹ sư thiết kế, thử nghiệm và tối ưu hóa toàn bộ nhà máy hoặc các sản phẩm phức tạp — chẳng hạn như một chiếc ô tô — hoàn toàn trong môi trường số trước khi bất kỳ linh kiện vật lý nào được chế tạo. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, đồng thời mang lại độ chính xác và khả năng đổi mới vượt trội.

Nói ngôn ngữ của nhà máy: Mô hình ngôn ngữ tại biên (Edge Language Models)

Những đổi mới còn tiến xa hơn nữa với AI. Hãy tưởng tượng các thiết bị IIoT có thể hiểu và phản hồi các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bài viết đề cập đến sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt theo miền (domain-specific language models), được triển khai và vận hành ngay tại biên (edge).

Balasubramanian hình dung một tương lai nơi người vận hành có thể hỏi trực tiếp một thiết bị IIoT trong nhà máy: “Hệ thống cụ thể này đang hoạt động như thế nào?”

và ngay lập tức nhận được phản hồi chẩn đoán tức thời. Năng lực này đòi hỏi khả năng xử lý mạnh mẽ tại biên, đánh dấu một bước chuyển lớn trong cách con người tương tác và quản lý môi trường công nghiệp.

Chặng đường phía trước: Vận hành thông minh hơn, bền bỉ hơn

Sự hội tụ của cảm biến không dây, Edge AI, Digital Twin và các mô hình ngôn ngữ tại biên đang tạo ra một bước ngoặt mang tính hệ hình (paradigm shift) cho IIoT. Những tiến bộ này hứa hẹn sẽ giúp các hoạt động công nghiệp trở nên tự chủ hơn, linh hoạt hơn và hiệu quả hơn.