|
|
|
|
|||||||||
|
A la carte
|
|||||||||||
|
|||||||||||
|
|
|
|
|||||||||
|
A la carte
|
|||||||||||
|
|||||||||||
Valmistavan teollisuuden tehtaat ovat pitkälle automatisoituja. Ohjelmoitavat logiikat ovat olleet yleisiä jo vuosikymmeniä ja kokoonpanoa tekevät nykyään robottisolut. Monenlaisia antureita ja mittalaitteita käytetään prosessien mittaamiseen ja ohjaamiseen. Nyt on aika katsoa eteenpäin. Jos automatisointi oli ensimmäinen askel, mikä on seuraava? Kuinka tehdä tuotantolinja tai laitos vielä tehokkaammaksi? Voidaanko jo nyt kerättyä dataa hyödyntää paremmin?
Harri Susi, ohjelmistotestauksen ja tietoturvan asiantuntija Etteplanilta, näyttää dokumenttia. Se luettelee erään IoT-laitteen haavoittuvuudet, joita hakkerit saattaisivat hyödyntää. Tämä on ensimmäinen askel kohti parempaa tietoturvaa.
Kun suurteholaskennan (HPC) työkuormat monimutkaistuvat, generatiivinen tekoäly sulautuu yhä tiiviimmin moderneihin järjestelmiin ja lisää kehittyneiden muistiratkaisujen tarvetta. Vastatakseen näihin muuttuviin vaatimuksiin ala kehittää uuden sukupolven muistiarkkitehtuureja, jotka maksimoivat kaistanleveyden, minimoivat latenssin ja parantavat energiatehokkuutta.
