TIN TỨC DET

Hệ thống nhúng, vốn chỉ đảm nhận chức năng cơ bản trong các thiết bị, đang trải qua một cuộc cách mạng sâu sắc. Những thiết bị nhỏ bé này không còn đơn thuần là thành phần của hệ thống lớn hơn nữa, mà đã trở thành những thực thể tinh vi với trí thông minh, khả năng kết nối và sức mạnh xử lý, thúc đẩy đổi mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Sự tiến bộ của hệ thống nhúng được ảnh hưởng đáng kể bởi các công nghệ hiện đại như AI, học máy, điện toán biên và IoT.

Tuy nhiên, giữa quá trình chuyển đổi này, một số thách thức cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Trong bài viết 5 phút này, chúng ta sẽ thảo luận về tiềm năng biến đổi của những công nghệ hiện đại đối với hệ thống nhúng và những phức tạp vốn có mà chúng mang lại.

AI và Học Máy

Tích hợp AI và học máy vào hệ thống nhúng đã nâng cao khả năng nhận thức của chúng. Chìa khóa cho sự tiến bộ này là việc sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) và các mô hình học sâu khác được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường nhúng với tài nguyên tính toán hạn chế.

Các mô hình này trải qua các kỹ thuật tối ưu hóa như lượng tử hóa, cắt tỉa và chưng cất mô hình để hoạt động trên các thiết bị nhỏ. Thông qua những phương pháp như vậy, nhu cầu tính toán của các thuật toán AI được quản lý hiệu quả, cho phép chúng được triển khai trên hệ thống nhúng một cách hiệu quả.

Tích hợp AI/ML vào hệ thống nhúng cho phép chúng đưa ra quyết định tự động và nâng cao khả năng nhận biết, giải thích và phản ứng với các kích thích môi trường theo thời gian thực.

Trong lĩnh vực y tế, hệ thống nhúng hỗ trợ AI sử dụng các mô hình học máy cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh trong thiết bị y tế, cho phép chẩn đoán chính xác các tình trạng như khối u hoặc gãy xương. Ví dụ, mạng nơ-ron tích chập (CNN) phân tích các hình ảnh MRI để phát hiện bất thường với độ chính xác cao.

Tương tự, trong ngành công nghiệp ô tô, AI nâng cao hệ thống nhúng trong xe tự lái thông qua các thuật toán hợp nhất cảm biến, tích hợp dữ liệu từ LiDAR, radar và camera để đưa ra quyết định theo thời gian thực cho việc điều hướng và tránh va chạm.

Internet vạn vật (IoT)

Internet vạn vật (IoT) là một mạng lưới các thiết bị, đồ vật và cảm biến được kết nối, giao tiếp và trao đổi dữ liệu qua nhiều mạng khác nhau. Chúng là những vật dụng hàng ngày như hệ thống POS, thiết bị theo dõi sức khỏe đeo trên người và TV thông minh.

Việc tích hợp công nghệ IoT vào các hệ thống nhúng đã mang lại cho chúng khả năng kết nối tức thì, thu thập dữ liệu và thậm chí đưa ra quyết định. Điều này cũng có tác động đáng kể đến thị trường IoT đang phát triển mạnh mẽ.

Ứng dụng của IoT:

• Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: các thiết bị đeo được như đồng hồ thông minh hoặc thiết bị theo dõi thể dục được trang bị cảm biến có thể theo dõi liên tục nhịp tim, huyết áp và giấc ngủ của bệnh nhân để phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe và đưa ra các can thiệp cá nhân hóa.

• Trong lĩnh vực hậu cần: các thiết bị và cảm biến theo dõi được hỗ trợ bởi IoT có thể cung cấp khả năng hiển thị vị trí, tình trạng và trạng thái của hàng hóa trong quá trình vận chuyển. Điều này cho phép các công ty hậu cần theo dõi các lô hàng, tối ưu hóa tuyến đường và chủ động giải quyết các vấn đề như chậm trễ hoặc hư hỏng.

• Trong lĩnh vực công nghiệp: IoT đã góp phần vào việc hiện thực hóa Công nghiệp 4.0 bằng cách cho phép các quy trình sản xuất được kết nối và thông minh. Các cảm biến IoT được nhúng trong máy móc và thiết bị thu thập một lượng lớn dữ liệu về hiệu suất, năng suất và chất lượng theo thời gian thực. Dữ liệu này sau đó được phân tích bằng cách sử dụng các công cụ phân tích tiên tiến để tối ưu hóa quy trình sản xuất, xác định các điểm không hiệu quả và dự đoán các sự cố thiết bị trước khi chúng xảy ra. Ví dụ: các hệ thống bảo trì dự đoán có thể phân tích dữ liệu hiệu suất thiết bị để lên lịch các hoạt động bảo trì trong thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch, giảm thiểu sự gián đoạn sản xuất.

Tóm lại IoT đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp bằng cách tạo điều kiện cho việc kết nối, thu thập dữ liệu và tự động hóa. Từ chăm sóc sức khỏe đến hậu cần và sản xuất, IoT đang thúc đẩy hiệu quả, năng suất và đổi mới. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, chúng ta có thể mong đợi IoT sẽ tiếp tục định hình lại thế giới xung quanh chúng ta trong những năm tới.

Điện toán biên (Edge Computing)

Điện toán biên là một mô hình xử lý và phân tích dữ liệu ngay tại gần nguồn phát sinh dữ liệu, thường là ở rìa của mạng lưới thay vì tại các trung tâm dữ liệu tập trung.

Ưu điểm:

• Tăng cường hiệu suất và khả năng phản hồi: Điện toán biên cho phép các hệ thống nhúng sử dụng sức mạnh xử lý cục bộ để phân tích và xử lý dữ liệu ngay tại nguồn, giảm thiểu nhu cầu liên lạc liên tục với máy chủ từ xa. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng IoT và xe tự lái, nơi việc xử lý dữ liệu tức thời là rất cần thiết.
• Tăng cường khả năng phục hồi, khả năng mở rộng và sự nhanh nhạy: Mô hình điện toán phân tán này không chỉ tăng cường khả năng phục hồi, khả năng mở rộng và sự nhanh nhạy trong các triển khai IoT công nghiệp mà còn tăng tốc quá trình ra quyết định bằng cách giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng mạng tập trung.
• Tăng cường bảo mật dữ liệu: Công nghệ này cũng hiệu quả trong các tình huống đòi hỏi độ trễ thấp, hoạt động ngoại tuyến hoặc các biện pháp bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt. Nó cho phép các hệ thống nhúng ẩn danh, tổng hợp hoặc mã hóa dữ liệu nhạy cảm ngay tại biên, giảm thiểu rủi ro liên quan đến truy cập trái phép hoặc đánh chặn trong quá trình truyền đến mạng tập trung.

Ứng dụng trong xe tự lái, các hệ thống nhúng, với sự trợ giúp của điện toán biên, có thể xử lý dữ liệu cảm biến theo thời gian thực, tạo điều kiện cho việc phát hiện chướng ngại vật và đảm bảo an toàn cho hành khách mà không cần phụ thuộc liên tục vào máy chủ từ xa.

Thông qua việc triển khai chiến lược điện toán biên trong các hệ thống nhúng, các tổ chức có thể tăng cường hiệu quả, bảo mật và khả năng phản hồi của các thiết bị IoT của họ.

Những thách thức mà công nghệ hiện đại mang lại cho việc phát triển hệ thống nhúng

Mặc dù các công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy, điện toán biên và Internet vạn vật (IoT) đã nâng cao đáng kể chức năng của các thiết bị biên và làm cho chúng kết nối nhiều hơn, nhưng chúng cũng mang lại một số thách thức. Hãy cùng khám phá một số thách thức và độ phức tạp mà các công nghệ này mang lại.

i) Tăng thời gian và độ phức tạp trong quá trình phát triển

Việc tích hợp các thuật toán AI và học máy vào các hệ thống nhúng có thể kéo dài thời gian phát triển. Các công nghệ này đòi hỏi chuyên môn chuyên sâu và tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trong môi trường hạn chế của các hệ thống nhúng. Việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp, đảm bảo khả năng tương tác và đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất thường dẫn đến nhiều lần lặp lại thiết kế và thử nghiệm mở rộng, có thể dẫn đến chậm trễ trong việc đạt được các cột mốc quan trọng và ra mắt sản phẩm.

ii) Thách thức với việc nén thuật toán

Việc nhúng các thuật toán AI và học máy phức tạp vào các hệ thống nhúng nhỏ có thể gây ra những thách thức đáng kể do tài nguyên tính toán hạn chế và hạn chế về bộ nhớ. Các kỹ thuật nén thuật toán như lượng tử hóa mô hình, cắt tỉa trọng số và chưng cất kiến thức là rất quan trọng để tối ưu hóa các thuật toán hoạt động trong những giới hạn này. Hơn nữa, việc cân bằng giữa tối ưu hóa tài nguyên và độ chính xác của thuật toán cũng đặt ra những thách thức cho các kỹ sư hệ thống nhúng.

iii) Tăng mức tiêu thụ năng lượng

Việc kết nối các hệ thống nhúng với Internet cho các tác vụ như truyền dữ liệu và giám sát từ xa làm tăng đáng kể mức tiêu thụ năng lượng. Nhu cầu năng lượng cao hơn này làm tăng tốc độ cạn kiệt pin dự trữ, ảnh hưởng đến hiệu suất và tuổi thọ của thiết bị. Hơn nữa, hoạt động liên tục của các mô-đun liên lạc và các chức năng xử lý dữ liệu làm trầm trọng thêm mức tiêu thụ điện năng, đòi hỏi phải quản lý năng lượng cẩn thận để giảm thiểu tác động và kéo dài tuổi thọ hoạt động của thiết bị.

iv) Mối quan ngại về bảo mật và quyền riêng tư

Tính chất kết nối của các hệ thống nhúng hiện đại khiến chúng dễ bị nhiều mối đe dọa bảo mật khác nhau, chẳng hạn như vi phạm dữ liệu và tấn công phần mềm độc hại. Việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đảm bảo quyền riêng tư của người dùng giờ đây trở nên rất quan trọng, đòi hỏi phải có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa. Tuy nhiên, việc tích hợp các biện pháp này vào các hệ thống nhúng có thể là một thách thức và có thể làm phức tạp cả quy trình phát triển và bảo trì. Hơn nữa, việc cân bằng các yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt với các hạn chế về tài nguyên của các hệ thống nhúng còn tạo thêm một lớp phức tạp khác, đòi hỏi phải xem xét cẩn thận các yếu tố như tác động hiệu suất và chi phí hệ thống. Bất chấp những thách thức này, việc ưu tiên bảo mật là điều cần thiết để giảm thiểu rủi ro và duy trì tính toàn vẹn của các hệ thống nhúng hiện đại.

Kết luận

Bước tiến không ngừng của sự đổi mới, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong các công nghệ hiện đại như AI, học máy và IoT, đã thay đổi bản chất của các hệ thống nhúng. Các công nghệ này đã làm cho chúng trở nên tinh vi và kết nối hơn.

Việc phát triển hệ thống nhúng ngày nay đòi hỏi chuyên môn của các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm, những người có thể tận dụng tối đa những đổi mới này để thiết kế và phát triển các thiết bị biên thông minh và hiệu quả hơn, sẽ tác động đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.