Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта

Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта (ВМПО ИИ, англ. Artificial Intelligence Embedded Firmware, IDDP) – это специализированное программное обеспечение, которое интегрировано в аппаратные устройства и предназначено для реализации функций искусственного интеллекта непосредственно на уровне встроенных систем. Оно позволяет устройствам анализировать данные, принимать решения и выполнять задачи на основе алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ, не требуя постоянного подключения к внешним серверам или облачным сервисам.

Интеллектуальная обработка данных в устройствах — это деятельность, связанная с анализом и преобразованием информации с применением алгоритмов машинного обучения и других технологий искусственного интеллекта непосредственно на уровне встроенных систем. Она позволяет устройствам автономно принимать решения, выполнять задачи и реагировать на изменения в окружающей среде без необходимости постоянного подключения к внешним серверам или облачным сервисам, что существенно повышает оперативность обработки данных и снижает зависимость от сетевых ресурсов.

Ключевые аспекты данного процесса:

• включает обработку и анализ данных в реальном времени,
• предполагает использование моделей машинного обучения для выявления закономерностей и прогнозирования,
• обеспечивает адаптацию устройств к изменяющимся условиям эксплуатации,
• способствует реализации функций автоматизации и оптимизации рабочих процессов,
• требует интеграции специализированного встроенного микропрограммного обеспечения искусственного интеллекта.

Важную роль в интеллектуальной обработке данных играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, алгоритмы анализа и механизмы принятия решений. От качества и эффективности таких решений зависит способность устройств адекватно обрабатывать информацию, быстро реагировать на внешние стимулы и выполнять требуемые операции с минимальными задержками и ошибками.

Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта предназначено для интеграции функций искусственного интеллекта в аппаратные устройства и реализации обработки данных и принятия решений непосредственно на уровне встроенных систем. Оно позволяет устройствам автономно анализировать поступающие данные, выявлять закономерности, классифицировать информацию и выполнять заданные операции на основе алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ, что существенно повышает оперативность и эффективность работы устройств в различных прикладных задачах.

Ключевым функциональным предназначением ВМПО ИИ является обеспечение возможности работы устройств без постоянного подключения к внешним серверам и облачным сервисам, что особенно важно в условиях нестабильного интернет-соединения или высоких требований к задержкам в обработке данных. Такое решение способствует снижению зависимости от внешних инфраструктур, повышению безопасности и конфиденциальности обрабатываемой информации, а также оптимизации затрат на инфраструктуру и каналы связи.

Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• производители умных бытовых устройств и IoT-гаджетов для реализации функций анализа данных и автоматизации в системах домашнего и офисного использования;
• компании, разрабатывающие промышленное оборудование, для внедрения функций самодиагностики, прогнозирования сбоев и оптимизации рабочих процессов;
• производители транспортных средств, включая беспилотные системы и автомобили с системами помощи водителю, для обработки сенсорных данных и принятия решений в реальном времени;
• медицинские компании и производители медицинского оборудования для разработки устройств, способных анализировать биологические данные и поддерживать диагностику;
• предприятия сферы безопасности и охраны для создания систем видеонаблюдения с функцией распознавания лиц и аномального поведения;
• разработчики робототехнических систем для обеспечения автономности и адаптивности роботов в различных операционных средах.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Выполнение текстовых заданий

Функция Выполнение текстовых заданий в генеративных ИИ позволяет создавать тексты, изображения и видео на основе заданных текстовых заданий, включающих спецификацию целевого результата генерации. Обычно текстовое задание представляет собой ряд ассоциативных подсказок.

Дообучение

Функция Дообучение позволяет улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеллектуальная генерация данных

Функция Интеллектуальная генерация данных позволяет создавать структурированные данные, тексты, изображения, аудио и видео. Создание структурированных данных может быть использовано для массового создания новых служебных данных, заполнения пробелов в существующих данных, а также для улучшения их качества. Создания медиа-данных (изображения, текст, видео, аудио) позволяют ускорять и оптимизировать решение задач создания контента в различных отраслях.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Использование шаблонов задания

Функция Использование шаблонов задания позволяет использовать стандартные параметры и шаблонированные подсказки для генерации данных. Например, можно указать тему текста, стиль написания, ключевые слова, художественный стиль картины, подражание произведениям известного автора, задать эмоциональные направления и другие параметры. Это позволяет получить более контролируемый результат и улучшить качество создаваемых данных.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Обработка видео-данных

Обработка видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Обработка визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Обработка голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Обработка звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Обработка структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Обработка данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта класса встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта (ВМПО ИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут быть актуальны решения с высокой масштабируемостью и возможностью интеграции с существующими корпоративными информационными системами, тогда как для малого и среднего бизнеса приоритет может быть отдан более простым и экономически выгодным решениям с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в здравоохранении и фармацевтике программное обеспечение должно соответствовать нормам конфиденциальности и безопасности данных, а в производственной сфере — обеспечивать высокую надёжность и устойчивость к сбоям. Не менее значимы технические ограничения: необходимо проанализировать совместимость ВМПО ИИ с используемым аппаратным обеспечением, требования к вычислительным ресурсам и объёму памяти, а также возможности обновления и поддержки программного продукта.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующим аппаратным обеспечением и корпоративными информационными системами;
• наличие механизмов обеспечения безопасности и защиты данных (шифрование, аутентификация, контроль доступа);
• поддержка необходимых алгоритмов машинного обучения и других технологий ИИ для решения конкретных задач;
• возможность масштабирования и расширения функциональности в будущем;
• наличие документации, инструментов для разработки и поддержки, а также квалифицированной технической поддержки со стороны поставщика;
• соответствие отраслевым стандартам и нормам (например, GDPR в сфере защиты данных, ISO в области качества и управления процессами);
• уровень энергопотребления и требования к ресурсам (процессорное время, объём оперативной и постоянной памяти);
• поддержка обновлений и патчей для устранения уязвимостей и улучшения функциональности;
• наличие тестовых версий или пилотных проектов для предварительной оценки эффективности решения.

Окончательный выбор ВМПО ИИ должен базироваться на тщательном анализе соотношения между функциональными возможностями продукта и бизнес-требованиями компании, а также на оценке рисков, связанных с внедрением и эксплуатацией программного обеспечения. Важно предусмотреть не только первоначальные затраты на приобретение и внедрение продукта, но и долгосрочные расходы на его поддержку, обновление и обучение персонала. Кроме того, следует учитывать перспективы развития технологий ИИ и возможность интеграции выбранного решения с будущими технологическими трендами.

Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта (ВМПО ИИ) предоставляет ряд существенных преимуществ, которые способствуют повышению эффективности и автономности аппаратных устройств. Применение ВМПО ИИ позволяет реализовать интеллектуальные функции непосредственно в оборудовании, минимизируя зависимость от внешних ресурсов и улучшая операционные характеристики систем.

• Автономность работы. ВМПО ИИ позволяет устройствам функционировать независимо от внешних серверов и облачных сервисов, что критически важно в условиях нестабильного интернет-соединения или в удалённых локациях.

• Снижение задержки в обработке данных. Локальная обработка данных минимизирует время, необходимое для анализа информации и принятия решений, что существенно повышает оперативность реагирования системы на изменения входных параметров.

• Повышение безопасности данных. Поскольку данные обрабатываются непосредственно на устройстве, снижается риск их перехвата при передаче по сети, что обеспечивает более высокий уровень защиты конфиденциальной информации.

• Оптимизация затрат на инфраструктуру. Отсутствие необходимости в постоянном использовании облачных ресурсов и внешних серверов позволяет сократить операционные расходы на поддержание ИТ-инфраструктуры.

• Увеличение производительности устройств. Интеграция ИИ на уровне встроенных систем расширяет функциональные возможности устройств, позволяя им выполнять более сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям работы.

• Масштабируемость решений. ВМПО ИИ легко интегрируется в различные аппаратные платформы, что обеспечивает гибкость при разработке и внедрении новых продуктов и сервисов на базе существующих устройств.

• Улучшение пользовательского опыта. Локальная реализация интеллектуальных функций делает взаимодействие с устройствами более быстрым и удобным, что повышает удовлетворённость конечных пользователей.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Встроенное микропрограммное обеспечение искусственного интеллекта, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• реализация алгоритмов машинного обучения и других методов искусственного интеллекта для обработки данных непосредственно на устройстве,
• возможность автономной работы без постоянного подключения к внешним серверам и облачным сервисам,
• оптимизация использования ресурсов аппаратных устройств (процессора, памяти, энергопотребления) при выполнении задач искусственного интеллекта,
• поддержка обработки и анализа данных в реальном времени,
• адаптация к изменяющимся условиям эксплуатации и модификация поведения на основе накопленного опыта и данных.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке встроенного микропрограммного обеспечения искусственного интеллекта (ВМПО ИИ) можно ожидать усиления тенденций к повышению энергоэффективности и оптимизации ресурсов, дальнейшего развития нейроморфных вычислений, расширения применения мультимодальных моделей, углубления интеграции с IoT-устройствами, совершенствования механизмов обеспечения безопасности данных, развития инструментов для разработки и развёртывания ВМПО ИИ, а также роста спроса на решения, адаптированные под специфические отраслевые задачи.

• Энергоэффективность и оптимизация ресурсов. Разработка ВМПО ИИ с минимальным потреблением энергии станет ключевым фактором для расширения применения технологий в мобильных и автономных устройствах, что особенно важно для отраслей с жёсткими ограничениями по энергопотреблению.

• Развитие нейроморфных вычислений. Внедрение архитектур, имитирующих работу человеческого мозга, позволит существенно повысить эффективность обработки данных и ускорить работу алгоритмов машинного обучения в условиях ограниченных ресурсов.

• Расширение применения мультимодальных моделей. ВМПО ИИ будет всё чаще включать модели, способные обрабатывать и анализировать данные из разных источников (текст, изображения, аудио), что повысит универсальность и функциональность встроенных систем.

• Углубление интеграции с IoT-устройствами. Рост числа подключённых устройств потребует разработки ВМПО ИИ, способного обеспечивать их взаимодействие, обмен данными и совместное выполнение задач в рамках единой экосистемы.

• Совершенствование механизмов безопасности данных. Усиление требований к защите информации приведёт к разработке новых криптографических алгоритмов и методов обеспечения конфиденциальности данных в встроенных системах.

• Развитие инструментов для разработки и развёртывания ВМПО ИИ. Появление более удобных и мощных средств разработки, отладки и тестирования ВМПО ИИ ускорит процесс создания новых решений и снизит порог входа для разработчиков.

• Рост спроса на отраслевые решения. Компании будут активнее искать ВМПО ИИ, адаптированное под специфические задачи и требования отдельных отраслей, таких как здравоохранение, производство, транспорт и сельское хозяйство.

Индия

HCL IntelliOps Event Management

США

Selector, IBM AIOps Insights, Better Stack, StackState, DX Operational Intelligence, BigPanda, ignio, Doctor Droid, CloudFabrix Data-centric AIOps Platform, Moogsoft AIOps, PagerDuty

Великобритания

Interlink Software AIOps Platform