Jak firmy mogą chronić dane i jednocześnie korzystać z AI? Dzięki lokalnym NPU możliwe jest przetwarzanie wrażliwych danych bez wysyłania ich do chmury. Sprawdź, jak wykorzystać potencjał komputerów z NPU już dziś, by zwiększyć bezpieczeństwo, zgodność z RODO i efektywność pracy.
Cyfrowa transformacja sektora przemysłowego nabiera nowego wymiaru. Wraz z rosnącym znaczeniem sztucznej inteligencji oraz koniecznością zapewnienia najwyższych standardów bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami, organizacje zaczynają dostrzegać potencjał lokalnych układów NPU (Neural Processing Unit). Te specjalizowane procesory mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki fabryki, elektrownie, systemy transportowe i inne elementy infrastruktury krytycznej przetwarzają wrażliwe dane — bez konieczności ich przesyłania do chmury.
W stronę niezależności operacyjnej
Średni cykl życia komputerów przemysłowych i urządzeń sterujących w środowiskach OT (Operational Technology) to od 5 do 10 lat. W tym czasie technologia NPU może stać się kluczowym elementem wspierającym lokalne systemy AI, działające w pełni offline i w pełni pod kontrolą organizacji. Trend ten wpisuje się w rosnącą falę modernizacji infrastruktury IT, wywołaną m.in. przez koniec wsparcia systemu Windows 10 oraz wymogi cyberbezpieczeństwa nakładane przez regulacje takie jak NIS2, RODO czy standardy IEC 62443.
Czym jest NPU i dlaczego to istotne dla przemysłu?
Neural Processing Unit to dedykowany układ obliczeniowy, zoptymalizowany do obsługi zadań z zakresu sztucznej inteligencji – takich jak analiza obrazu, rozpoznawanie wzorców, klasyfikacja danych sensorycznych czy podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do CPU i GPU, NPU są projektowane z myślą o niskim zużyciu energii i przetwarzaniu zadań AI lokalnie — bez konieczności łączności z internetem.
W kontekście przemysłowym, NPU może:
- analizować dane z czujników maszyn w czasie rzeczywistym,
- wspierać systemy predykcyjnego utrzymania ruchu (predictive maintenance),
- poprawiać jakość inspekcji wizyjnej na liniach produkcyjnych,
- wspomagać detekcję zagrożeń w systemach SCADA i ICS.
Lokalna AI = większe bezpieczeństwo i zgodność
W sektorze infrastruktury krytycznej obowiązują szczególne wymagania dotyczące przetwarzania danych. Wysyłanie danych operacyjnych, diagnostycznych czy dotyczących infrastruktury do publicznych chmur może stanowić ryzyko:
- naruszenia zasad lokalizacji danych (data residency),
- ujawnienia informacji objętych tajemnicą przedsiębiorstwa,
- złamania przepisów o ochronie danych osobowych lub informacji niejawnych,
- zwiększenia wektora ataku poprzez zewnętrzne punkty styku.
Dzięki wykorzystaniu NPU możliwe jest uruchamianie modeli językowych, klasyfikatorów czy systemów rekomendacyjnych lokalnie — w pełni w ramach sieci zamkniętej (air-gapped), bez potrzeby komunikacji z zewnętrznymi serwerami.
Praktyczne zastosowania NPU w zakładach produkcyjnych i organizacjach infrastruktury
Już dziś dostępne są komputery przemysłowe i mobilne terminale wyposażone w układy NPU o wydajności powyżej 45 TOPS, które pozwalają:
- analizować dokumentację techniczną i procedury w trybie offline (lokalne LLM),
- automatyzować raportowanie inspekcji i zdarzeń,
- tłumaczyć dokumenty techniczne w czasie rzeczywistym,
- generować podsumowania zdarzeń produkcyjnych lub alarmowych bez połączenia z chmurą.
Dodatkowo, NPU wspierają:
- zaawansowane funkcje energooszczędne (dłuższa praca w systemach awaryjnych),
- poprawę jakości dźwięku i obrazu w systemach nadzoru,
- dynamiczne dostosowanie parametrów urządzeń sterujących na podstawie danych wejściowych.
AI bez chmury – scenariusz możliwy już dziś
Wdrożenie sztucznej inteligencji nie musi oznaczać migracji danych do zewnętrznych centrów obliczeniowych. Firmy przemysłowe mogą z powodzeniem budować własne ekosystemy AI w modelu edge computing, wykorzystując lokalne NPU i modele open-source dostosowane do ich potrzeb. Taki model wdrożeniowy:
- eliminuje opóźnienia transmisji (ważne w procesach czasu rzeczywistego),
- redukuje koszty transferu i utrzymania danych w chmurze,
- poprawia odporność systemów na cyberataki,
- ułatwia spełnienie wymagań audytowych i regulacyjnych.
Rozwój układów NPU otwiera przed sektorem przemysłowym i infrastrukturą krytyczną nowe możliwości autonomii, efektywności i bezpieczeństwa operacyjnego. Zamiast polegać na zewnętrznych dostawcach chmurowych, organizacje mogą już dziś wdrażać lokalne systemy AI, dostosowane do ich specyfiki, zgodne z normami branżowymi i gotowe na przyszłe wyzwania transformacji cyfrowej.
