Mobile Edge Computing​

Jednym z kluczowych ograniczeń w szybkości przepływu informacji jest ich opóźnienie ze względu na przetwarzanie danych w wysokopoziomowej architekturze sieci. Architektura MEC zapewnia zasoby obliczeniowe i magazynowe na niższych poziomach struktury sieci jak najbliżej użytkownika końcowego. Uruchomienie MEC na stacjach bazowych typu Small Cell umożliwia znaczne zwiększenie przepustowości przesyłu danych i zmniejszenie opóźnień.

Główne korzyści, jakie zapewniają rozwiązania MEC to:

  • niskie opóźnienia,
  • duża przepustowość,
  • urządzenia przetwarzające dane i odciążające centra danych,
  • niezawodne przetwarzanie i przechowywanie danych.

Samochody autonomiczne – Połączenie MEC z uczeniem maszynowym opartym o sztuczną inteligencję (AI/ML) umożliwi pojazdom autonomicznym analizę otoczenia w czasie rzeczywistym (sytuacja na drodze, obciążenie trasy, utrudnienia). Z kolei niskie opóźnienie sieci jest niezbędne aby pojazdy autonomiczne były bezpieczne. Zbyt długie opóźnienie w dostarczeniu informacji jest zagrożeniem dla życia i zdrowia pasażerów.

Przemysł 4.0 – MEC jest ważnym elementem wdrożenia koncepcji Przemysłu 4.0, czyli cyfrowej transformacji produkcji. MEC może wpłynąć na poprawę wydajności, jakości oraz bezpieczeństwa w przemyśle, a także zapewnić lepszą integrację i synchronizację procesów produkcyjnych.

Monitorowanie procesów produkcyjnych – Dzięki zastosowaniu urządzeń brzegowych, takich jak czujniki i kamery, MEC umożliwia monitorowanie procesów produkcyjnych w czasie rzeczywistym. Dane zebrane z urządzeń mogą być przetwarzane lokalnie, minimalizując opóźnienia i poprawiając czas reakcji na nieprawidłowości w procesach produkcyjnych.

Wsparcie dla robotów przemysłowych - MEC umożliwia szybką i bezpieczną komunikację między robotami przemysłowymi, co pozwala na ich synchronizację i poprawę wydajności. Dodatkowo, wykorzystanie MEC do analizy w czasie rzeczywistym pozwala na lepszą kontrolę nad robotami i zapobieganie wypadkom.

Analiza wideo - wymaga przetwarzania dużej ilości danych, co może prowadzić do opóźnień i zwiększenia czasu odpowiedzi, co z kolei może wpłynąć na jakość usługi. Dzięki MEC, przetwarzanie danych może być realizowane lokalnie na urządzeniach krawędziowych, co przyspiesza czas odpowiedzi i poprawia jakość usługi. MEC umożliwia również tworzenie inteligentnych sieci wideo, które wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do analizy wideo w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można wykrywać i identyfikować różne zdarzenia, takie jak wypadki, nieprawidłowe zachowanie, obecność niebezpiecznych substancji, a także identyfikować i śledzić obiekty i osoby.

MEC w AR/VR umożliwia nakładanie bogatych w informacje obrazów cyfrowych na środowiska rzeczywiste. Obecnie modele 3D są zbyt wymagające pod kątem zużycia CPU i energii aby mogły być wytworzone w urządzeniach końcowych. MEC umożliwia przetworzenie danych 3D poza urządzeniem końcowym a niskie opóźnienie gwarantują płynną pracę na wyświetlaczu.

MEC i AR/VR może wspierać zdalnych pracowników podczas prac instalacyjnych/naprawczych. W branży sprzedaży, MEC i AR/VR może poprawić odczucia klientów np. poprzez tworzenie wciągających witryn sklepowych z wykorzystaniem technologii AR.