Poređenje edge i cloud računarstva za mašinsko učenje u proizvodnim procesima
Author(s):
Keywords:
Kemal Arifović, Samir Lemeš (B&H)
Internet of Things u industriji (IIoT), edge računarstvo, mašinsko učenje
Abstract:
S razvojem informacionih tehnologija i upotrebom Internet of Things(IoT) uređaja sve je veći broj umreženih uređaja, a samim tim i količina podataka koje ti uređaji generišu. Velike količine podataka omogućile su razvoj i sve veću primjenu vještačke inteligencije i mašinskog učenja. Sve to posebno je izraženo i u proizvodnim procesima gdje se dešava četvrta industrijska revolucija, odnosno tranzicija u inteligentnu industriju ili Industriju 4.0. Stoga rastu i potrebe za računarskim resursima za njihovu obradu i analizu, što se pokušalo riješiti primjenom računarstva u oblaku (Cloud computing). Međutim, pojavljuju se novi izazovi vezani za privatnost podataka ili povećano vrijeme odziva aplikacija, što je posebno bitno za tehnologije kao što je vještačka inteligencija. Iz tog razloga, sve veća je primjena tehnologija Edge computinga, gdje se obrada podataka približava samom izvoru podataka i na taj način uklanjaju neki od nedostataka računarstva u oblaku. U radu je izvršeno poređenje edge i cloud računarstva, s posebnim naglaskom na primjenu mašinskog učenja u proizvodnim procesima.
Cite as:
Kemal Arifović, Samir Lemeš (2023). Poređenje edge i cloud računarstva za mašinsko učenje u proizvodnim procesima. Quality 2023 (S. Jašarević, S. Brdarević, editors), ISSN 1512-9268, Neum, B&H, 19-21 June 2023., pp. 317-322
DISCLAIMER: Professional – scientific papers published in Conference proceedings are published in the original. Papers were reviewed by members of the Scientific Committee. Authors are responsible for technical and linguistic correctness of the text. WARNING: This is an open access publication which means that all content is freely available without charge to the user or his/her institution. Users are allowed to read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts of the articles in this journal without asking prior permission from the publisher or the author. This is in accordance with the BOAI definition of open access. The greatest possible effort is put to ensure that the Proceedings are complete and accurate, but it does not imply any warranty or liability. The authors and publisher have no obligation or responsibility to any person or entity in connection with any damage or loss due to the information published in the Conference Proceedings.
