De vorderingen op het vlak van software en hardware op basis van Artificial Intelligence (AI) […]
‘Pervasive Intelligence’: overal slimme machines
Wat is de impact op verschillende sectoren?
De vorderingen op het vlak van software en hardware op basis van Artificial Intelligence (AI) zijn er de oorzaak van dat tal van slimme apparaten beelden, geluiden en overige patronen kunnen herkennen en daarop kunnen reageren. En hiervoor hoeven ze niet eens continu in verbinding te staan met de cloud. Deze slimme apparaten, van robots tot camera’s en medische apparaten, kunnen zorgen voor een grotere efficiëntie en effectiviteit bij de organisaties die deze apparaten gebruiken. Dit is echter slechts een deel van het verhaal. In sommige sectoren zouden ze ook kunnen bepalen hoe in de toekomst de winsten worden verdeeld.
Signalen
- Leveranciers van AI-software stemmen hun AI-modellen en algoritmen af op de inzet bij machines en apparaten die niet verbonden zijn aan datacenters.1
- Chipfabrikanten verwerken de ondersteuning voor AI steeds meer direct in de apparaten.2
- Er worden AI-chips ontwikkeld die complexe berekeningen kunnen verrichten, maar die in sommige gevallen maar een minieme hoeveelheid stroom verbruiken, gemeten in microwatt.3
- In steeds meer sectoren zie je machines met ingebouwde AI, waaronder de logistiek, de productie, de landbouw, het transport en de gezondheidszorg.
- Het aantal jaarlijkse verzendingen van apparaten met ingebouwde AI zal naar verwachting toenemen van 79 miljoen vorig jaar tot 1,2 miljard in 2023.4
Geavanceerde hardware verdrijft AI uit het datacenter
Vorderingen op het vlak van software en hardware verdrijven AI momenteel uit het datacenter, naar apparaten en machines die wij gebruiken bij ons werk en in ons leven van alledag.
Processors die ontworpen zijn om algoritmen op basis van machinaal leren efficiënt uit te voeren met minimaal stroomverbruik – essentieel voor gebruik in mobiele apparaten – vinden reeds hun weg naar de markt.5 Tientallen bedrijven die werken aan nieuwe generaties AI-chips, zowel voor in als buiten het datacenter, weten forse investeringen aan te trekken. Dergelijke bedrijven hebben het afgelopen jaar ruim USD 1,5 miljard aan financiering binnengehaald, bijna het dubbele van het bedrag van het jaar ervoor.6
De innovatie op het gebied van AI-chips is indrukwekkend. Onderzoekers van het MIT hebben bijvoorbeeld eerder dit jaar een chip gepresenteerd die met behulp van neurale netwerkberekeningen gevolgtrekkingen kan maken met een snelheid die drie tot zeven keer hoger is dan die van eerdere chips, en met een stroomverbruik dat tot 95% lager ligt. Dergelijke prestaties maken deze chips geschikt voor het direct uitvoeren van algoritmen op apparaten die zijn aangesloten op het Internet of Things (IoT) en die een laag stroomverbruik hebben, zoals sensoren.7
AI-chips beginnen inmiddels in groten getale te verschijnen in smartphones en overige apparaten: Deloitte voorspelt dat er in 2018 meer dan een half miljard mobiele chips bezig zijn met machinaal leren op smartphones, tablets en overige apparaten.8 De aanhoudende innovatie op het gebied van AI-hardware en -software zal leiden tot een toenemend aantal apparaten en machines met ingebouwde AI-capaciteiten.9 In een recente studie wordt voorspeld dat tegen 2023 wereldwijd 43% van alle AI-inferentie (of -analyse) zal plaatsvinden buiten de datacenters, op machines en apparaten, ten opzichte van slechts 6% het afgelopen jaar.10
Hiermee willen we maar zeggen: AI wordt niet alleen steeds beter, maar ook steeds wijdverbreider – het dringt overal tot ons leven door. Nieuwe generaties hardware en software voorzien allerlei soorten apparaten, toepassingen, machines en overige apparatuur voor zowel consumenten als bedrijven van AI-mogelijkheden. Wij staan aan de vooravond van een tijdperk van Pervasive Intelligence (wijdverbreide intelligentie,red.).11
Van verbonden tot wijdverbreid
Het tijdperk van ‘Pervasive Intelligence’ zal worden gekenmerkt door een verspreiding van slimme apparaten op basis van AI, die beelden, geluiden en overige patronen kunnen herkennen en daarop kunnen reageren. Machines zullen steeds meer in staat zijn om te leren van ervaringen, zich aan te passen aan veranderende omstandigheden, en resultaten te voorspellen. Sommige apparaten zullen de behoeften en wensen van gebruikers deduceren en zelfs samenwerken met andere apparaten door informatie uit te wisselen, taken te verdelen en hun acties te coördineren.
Als AI ingebouwd is in plaats van dat deze beperkt blijft tot de cloud, hangt de intelligentie van deze apparaten niet af van internetconnectiviteit. En heeft deze dus ook niet te leiden van de vertraging als gevolg van het versturen van gegevens naar de cloud voor analyse. Door minder vertraging en minder afhankelijkheid van connectiviteit worden allerlei toepassingen mogelijk die een directe reactie en solide prestaties vereisen, ook als de connectiviteit slecht of afwezig is. Denk bijvoorbeeld aan besturing van voertuigen, Augmented Reality (AR) en bepaalde toepassingen voor de zorg.
Pervasive Intelligence krijgt voet aan de grond in allerlei sectoren
Waarschijnlijk zal een breed scala aan sectoren profiteren van de komst van slimme apparaten. Onderstaande voorbeelden, waarvan de meeste nog in ontwikkeling of in een testfase zijn, bieden een glimp van hoe Pervasive Intelligence niet alleen de activiteiten van bedrijven zal veranderen, maar in sommige gevallen ook de dynamiek van de sector.12
Productie: Robots worden steeds meer uitgerust met sensoren en AI. Hun nut in de fabriekshal krijgt hiermee een enorme impuls omdat ze veilig kunnen samenwerken met mensen.13 Vroege versies van deze generatie van ‘collaborative robots’, ook wel cobots genoemd, waren primair afhankelijk van intelligentie in de cloud, maar chipproducenten en roboticabedrijven werken samen aan het inbouwen van intelligentie in IT-middelen op de fabrieksvloer of in de robots zelf.14 Hierdoor zouden robots aan de montageband de beweging van hun armen ruim duizendmaal sneller kunnen berekenen of direct kunnen reageren op verstorende gebeurtenissen. Ze kunnen dan bijvoorbeeld de taak overnemen van een andere, niet-functionerende robot, teneinde de productie gaande te houden en downtime te vermijden.15
Fabrikanten zouden ook kunnen profiteren van het gebruik van lokale intelligentie voor overige apparatuur. Slimme kleppen die AI-algoritmen aftappen van nabije gateway‑apparaten, kunnen bijdragen aan de vermindering van chemische lekkages en kostbare downtime.16
Gezondheidszorg: Intelligente medische apparaten met ingebouwde AI kunnen de manier veranderen waarop zorg wordt geleverd. Dit heeft de impliciete belofte van kostenbesparingen en een groter patiëntenwelzijn. Uit proeven blijkt bijvoorbeeld dat implantaten op basis van AI bij epilepsiepatiënten de frequentie van de aanvallen aanzienlijk kunnen verlagen.17 Vergelijkbare implantaten die dreigende schadelijke gezondheidsgebeurtenissen kunnen voorvoelen en afwenden, kunnen zorgen voor bewaking en behandeling op afstand, wat leidt tot kostenbesparingen in de zorg.
Bouw: Door realtime toezicht op de voortgang op bouwterreinen met drones en slimme camera’s kunnen projectvertragingen worden voorkomen en kan jaarlijks naar schatting USD 160 miljard op de materiaalkosten worden bespaard.18 Een start-up die zelfrijdende inspectievoertuigen op basis van AI voor in de bouw fabriceert, claimt dat dit systeem bij een project heeft bijgedragen tot een productiviteitsverbetering met 38% en dat dit project daardoor 11% minder duur was dan begroot.19
Logistiek en distributie: Intelligente robots zorgen in de logistieke sector voor kostenbesparingen en meer snelheid en efficiëntie. Aan de hand van een systeem met slimme magazijnrobots die met elkaar kunnen communiceren, waarbij een combinatie van in de cloud gehoste AI en microdatacenters ter plaatse wordt ingezet, kunnen bestellingen worden afgehandeld. Hierbij kunnen de picktijden voor online boodschappenbestellingen drastisch worden teruggebracht van uren tot minuten.20
Auto-industrie/transport: Zelfrijdende voertuigen zijn wellicht het meest duidelijke voorbeeld van machines met ingebouwde intelligentie. Naar verwachting zal de gehele transportsector hierdoor veranderen: aan de hand van transportdiensten op aanvraag zal een goedkoper alternatief worden geboden voor het traditionele eigendom van voertuigen. Ook zouden hierdoor tal van parkeerterreinen en tankstations kunnen verdwijnen en verkeersopstoppingen kunnen worden verholpen. De traditionele bedrijfsmodellen van autoverzekeraars, logistieke dienstverleners en overige bedrijven zullen op hun kop worden gezet.21
Landbouw: Met behulp van robotsproeiers van onkruidverdelgers die uitgerust zijn met camera’s en computervisie, kunnen de verdelgers alleen worden toegepast op onkruid, kan het gebruik ervan worden teruggebracht en kunnen de bijbehorende kosten voor sommige landbouwbedrijven worden gereduceerd met maar liefst 90%, vergeleken met de oude methoden.22
Energie: Onderling verbonden windturbines die uitgerust zijn met sensoren en gebruikmaken van algoritmen en die op een windmolenpark worden ingezet, kunnen informatie met elkaar delen over de windomstandigheden en realtime aanpassingen maken aan de snelheid en de hoek van de wieken en rotorbladen. Hierdoor kan voor elke turbine de stroomopwekking worden geoptimaliseerd op basis van de veranderende omstandigheden en het functioneren van de omringende turbines. De collectieve output wordt hierdoor met 4 à 8% verhoogd, terwijl tegelijk de slijtage wordt geminimaliseerd.23
Beveiliging: Slimme beveiligingscamera’s met ingebouwde AI “kunnen vaststellen wie je bent, wat je in je handen hebt, en dat je precies 17,5 minuten ergens hebt staan lanterfanten”, zoals een journalist het ooit verwoordde. Het wordt zo mogelijk bedrijven of handhavingsinstanties realtime te waarschuwen ingeval van verdachte activiteiten.24
Strategische implicaties
Slimme apparaten kunnen in potentie bedrijven helpen nieuwe niveaus van efficiëntie en effectiviteit te bereiken: processen kunnen worden geautomatiseerd, de materiaalverspilling kan worden gereduceerd, er kan worden bespaard op de kosten, en de output kan worden vergroot. De effecten van het tijdperk van Pervasive Intelligence gaan echter verder dan sneller, beter en goedkoper. Slimme machines zouden ertoe kunnen bijdragen dat bestaande markten worden uitgebreid, zouden een bedreiging kunnen vormen voor gevestigde bedrijven en een herverdeling van de winsten kunnen veroorzaken. We zullen hierna elk van de mogelijkheden nader toelichten.
Uitbreiding van markten
Doordat ze zorgen voor kostenbesparingen en grotere efficiëntie, kunnen slimme machines bijdragen tot de uitbreiding van bepaalde markten. De invoering van de eerder genoemde magazijnrobots kan bijvoorbeeld bijdragen tot een expansie van de online boodschappenmarkt. Snellere afwikkeling van bestellingen en snellere levering kunnen bijdragen tot het verminderen van de wachttijden. Dit laatste wordt soms genoemd als reden waarom consumenten niet online boodschappen doen.25 Slimme windturbines die collaboratief werken (zie hieronder de paragraaf ‘Zwermintelligentie’), helpen exploitanten zowel op de kosten te besparen als de output te vergroten.
In veel geografische regio’s hebben ze de vraag naar windenergie vergroot door mee te helpen wind prijscompetitief te maken met traditionelere energiebronnen.26 Slimme bewakingscamera’s die automatisch analyseren wat ze registreren en hier direct op kunnen reageren, kunnen ervoor zorgen dat de markt voor bewakingscamera’s zich uitbreidt naar situaties waarin geen mensen beschikbaar zijn om het resulterende videomateriaal te controleren.
Zwermintelligentie
De voorbeelden van slimme magazijnrobots die gezamenlijk pickorders afwerken, en slimme windturbines die met elkaar communiceren ten behoeve van maximale stroomopwekking, tonen aan hoe gedistribueerde systemen van verbonden, intelligente apparaten kunnen samenwerken om meer snelheid en efficiëntie te realiseren. Een voorbeeld uit de publieke sector is een proefproject in Pittsburgh met een systeem van slimme verkeerslichten met ingebouwde AI. Dit systeem heeft geleid tot een reductie van de reistijden met 25% en een reductie van de wachttijden met 40%.27 De verkeerslichten nemen beslissingen op basis van de verkeersvolumes bij afzonderlijke kruispunten en geven deze beslissingen door aan verkeerslichten in de buurt. Die kunnen deze informatie weer gebruiken bij hun eigen beslissingen.
Dergelijke gecoördineerde en gedecentraliseerde systemen bevinden zich nog altijd in een vroeg stadium van ontwikkeling. Zo zijn er start-ups die werken aan vergelijkbare systemen voor het beheer van landbouwakkers28, de inspectie van infrastructuur29 en het onderhouden van fysieke beveiliging.30
Bedreiging voor gevestigde bedrijven
Allerlei productiebedrijven kunnen te maken krijgen met concurrentie van nieuwkomers met slimme alternatieven. Fabrikanten van traditionele bewakingscamera’s, sproeiapparatuur voor onkruidverdelgers en industriële afsluiters zien de vraag naar hun producten verschuiven in de richting van slimme alternatieven. Zij zouden er verstandig aan doen om af te wegen hoe zij hun productaanbod kunnen uitbreiden met slimme opties. Al duurt het voor veel slimme apparaten nog wel even voordat deze ontwikkeld en ingevoerd zijn, toch kunnen gevestigde bedrijven zich maar beter gaan voorbereiden op het keerpunt. Dat wil zeggen, het moment waarop slimme producten ervoor zullen zorgen dat de traditionele producten als verouderd worden beschouwd.
Autofabrikanten bereiden zich al voor op deze verschuiving door via partnerschappen en overnames hun eigen autonome voertuigen en technologieën te ontwikkelen.31 Gevestigde bedrijven in andere sectoren zouden, met het oog op de introductie van ingebouwde AI in hun productaanbod, vergelijkbare partnerschappen en overnames moeten overwegen.
Verschuivende inkomsten
Slimme apparaten kunnen ertoe leiden dat de manier verandert waarop opbrengsten en winsten tussen de industriële worden verdeeld. Veel deskundigen verwachten dat de opkomst van autonome online taxisystemen het voertuigbezit zal doen afnemen. De opbrengsten zullen daarom verschuiven van autofabrikanten naar autonome fleetmanagers.32 Ook andere sectoren kunnen worden geconfronteerd met soortgelijke transformationele verschuivingen als gevolg van de snelheid en efficiëntie van intelligente machines. De eerder genoemde robotsproeiers van onkruidverdelgers zouden de kosten van het gebruik van onkruidverdelgers voor landbouwers aanzienlijk kunnen verminderen.
De markt voor onkruidverdelgers (goed voor USD 28 miljard) zou hierdoor fors kunnen krimpen, maar ook de vraag naar andere chemicaliën, zoals kunstmest (een markt ter waarde van USD 150 miljard wereldwijd), zou op vergelijkbare wijze kunnen verdampen.33 Zorgaanbieders zouden soortgelijke verschuivingen kunnen zien als gevolg van met AI uitgeruste medische apparaten, zoals het eerder genoemde epilepsie-implantaat. De zorgkosten zullen in dit geval verschuiven van spoedopnames naar apparaten en procedures voor implantaten. De technologie zou voor patiënten en verzekeraars een besparing kunnen betekenen van tienduizenden dollars op de jaarlijkse kosten voor spoedhulp per patiënt.34
Implicaties voor bedrijfs- en technologieleiders
Het tijdperk van Pervasive Intelligence zal allerlei professionals de nodige kansen en uitdagingen bieden.
Operationele professionals moeten zich wellicht afvragen hoe zij slimme producten moeten selecteren, integreren en inzetten om te zorgen voor grotere snelheid en efficiëntie voor hun organisaties.
Productmarketeers moeten wellicht gaan denken aan nieuwe generaties producten met ingebouwde intelligentie. Fabrikanten van smartphones zijn reeds begonnen met het verbeteren van hun producten met ingebouwde AI-mogelijkheden, zoals beeld- of spraakherkenning, die niet afhankelijk zijn van netwerverbindingen met de cloud. Een onlangs uitgebrachte smartphone bijvoorbeeld kan van zijn gebruiker een betere fotograaf maken door automatisch snel achter elkaar een reeks foto’s te maken en de beste aan te bevelen.35
Dergelijke apparaten zullen nieuwe ervaringen zoals Augmented en Virtual Reality kunnen bieden en een hogere mate van personalisatie door middel van het zelf leren op basis van de voorkeuren van de gebruikers. Gartner voorspelt dat 80% van de smartphones die in 2022 wordt verzonden, voorzien zal zijn van ingebouwde AI om dit soort verbeteringen mogelijk te maken. Vorig jaar nog lag dit percentage bij 10.36
Marktstrategen zullen inzicht moeten verwerven in hoe intelligente apparaten de dynamiek van hun sector kunnen veranderen. Indien ingebouwde intelligentie kan leiden tot betere producten of een betere dienstlevering, moeten bedrijven proberen te bepalen hoe zij meer waarde kunnen halen uit marktexpansie of productdifferentiatie. Producenten van input zoals onkruidverdelgers of bouwmaterialen moeten zich afvragen hoe ze zich in kunnen dekken tegen de teruglopende vraag naar die goederen wanneer klanten overschakelen op slimmere processen waarbij die input efficiënter wordt gebruikt.
Bedrijfsstrategen moeten bedenken hoe Pervasive Intelligence kansen kan creëren voor nieuwe inkomstenbronnen en bedrijfsmodellen. Sommige telecommunicatiebedrijven zijn al begonnen met de inbouw van computerinfrastructuur in hun cellulaire basisstations.37 Hierdoor kunnen ze diensten bieden voor het analyseren van gegevens van apparaten in de buurt met AI, of kunnen ze die computerinfrastructuur zelf als beheerde dienst bieden. Fabrikanten van goederen kunnen de flexibiliteit van collaboratieve robots inzetten om snel maatartikelen voor eindconsumenten te produceren en te verkopen.38 Mediabedrijven kunnen profiteren van in het apparaat ingebouwde AI door premium services te bieden op basis van door AI aangedreven, gepersonaliseerde aanbevelingen of toegevoegde realiteit.
Risicomanagers zullen moeten samenwerken met productmarketeers om de potentiële risico’s van de voorgestelde producten te analyseren. Met name producten die worden ingezet in gevoelige contexten zoals auto’s, persoonlijke ruimtes en het menselijk lichaam. Om ervoor te zorgen dat Pervasive Intelligence haar potentieel waarmaakt, moeten de risico’s ten aanzien van vertekening van de algoritmen, nauwkeurigheid en transparantie van besluiten, gegevensprivacy en cyberbeveiliging worden geïdentificeerd. Tevens moeten ze worden beoordeeld, beheerd en gecontroleerd aan de hand van een combinatie van technische en operationele maatregelen. De ethische implicaties van toepassingen van Pervasive Intelligence moeten eveneens worden overwogen, met name in situaties waarin de rechten van individuele personen ernstig in het gedrang kunnen komen.
Het aanstaande tijdperk van Pervasive Intelligence
Het zal enkele jaren duren voordat de trend van Pervasive Intelligence een significante impact heeft op de meeste sectoren. Maar de effecten zullen uiteindelijk wel ingrijpend zijn, zoals de voorgaande voorbeelden laten zien. Apparaten met ingebouwde intelligentie zullen uiteindelijk alomtegenwoordig zijn in zakelijke contexten en in de levens van consumenten, waardoor geheel nieuwe niveaus van prestatie en efficiëntie mogelijk worden. Bedrijven moeten nu beginnen met het in kaart brengen van het potentiële effect van Pervasive Intelligence op hun onderneming en hun sector. Alleen dan kunnen ze een goede uitgangspositie creëren om de vruchten ervan te plukken.
*) Dit is een vertaling van het artikel ‘Pervasive Intelligence‘ op Deloitte Insights.
**) Voetnoten (Engels)
-
- For a discussion about how machine learning is being deployed locally at the point of use, see David Schatsky and Rameeta Chauhan, Machine learning and the five vectors of progress, Deloitte Insights, November 29, 2017. View in article
- See Deloitte, Hitting the accelerator: The next generation of machine-learning chips, 2018. View in article
- Katherine Bourzac, “Speck-size computers: Now with deep learning,” IEEE Spectrum, March 28, 2017. View in article
- ABI Research, “Hardware vendors will win big in meeting the demand for edge AI hardware,” May 29, 2018. View in article
- Today these chips are mainly used for inference—drawing conclusions using existing machine learning models—rather than training the models themselves. View in article
- Cade Metz, “Big bets on A.I. open a new frontier for chip start-ups, too,” New York Times, January 14, 2018. View in article
- Larry Hardesty, “Neural networks everywhere,” MIT News, February 13, 2018. View in article
- For more on the evolving AI chip market, see Deloitte, Hitting the accelerator. View in article
- This is a continuation of the trend we first explored in David Schatsky, Machine learning is going mobile, Deloitte University Press, April 1, 2016. View in article
- ABI Research, “Hardware vendors will win big in meeting the demand for edge AI hardware.” View in article
- This idea is closely related to the concept of ambient computing, explored by Deloitte in Tech Trends 2015. See Andy Daecher and Thomas Galizia, Ambient computing, Deloitte University Press, January 29, 2015. View in article
- The industries are listed in descending size order according to estimates from the US Bureau of Economic Analysis. See Bureau of Economic Analysis, “Industry data,” accessed October 28, 2018. View in article
- For a view of how advances in robotics are changing multiple industries, see David Schatsky and Amanpreet Arora, Robots uncaged, Deloitte University Press, October 18, 2017. View in article
- Talos, “Fanuc partners with Nvidia to bring intelligent robots to factories,” accessed October 28, 2018. View in article
- Evan Ackerman, “Motion-planning chip speeds robots,” IEEE Spectrum, December 19, 2016. View in article
- Reality AI, “Industrial equipment and manufacturing,” accessed October 28, 2018. View in article
- NeuroPace, “NeuroPace closes $74 million equity funding to accelerate patient access to the world’s first brain-responsive neurostimulation system to treat epilepsy,” October 24, 2017. View in article
- Clay Dillow, “The construction industry is in love with drones,” Fortune, September 13, 2016. View in article
- Saurabh Ladha, “Introducing artificial intelligence for construction productivity,” Medium, January 23, 2018. View in article
- Max Smolaks, “Robots and software: How Ocado is creating new business models,” Data Center Dynamics, August 29, 2018; Ocado, “ How online grocer Ocado is automating warehouses using swarms of robots,” Harvard Business Review, May 22, 2018. View in article
- Scott Corwin et al., The future of mobility, Deloitte University Press, September 24, 2015. View in article
- Blue River Technology, “Our See & Spray machines,” accessed October 28, 2018. View in article
- Katie Fehrenbacher, “Why wind turbines should talk to each other,” Greentech Media, February 17, 2017. View in article
- Tom Simonite, “Thanks to AI, these cameras will know what they’re seeing,” Wired, April 17, 2018. View in article
- Ben Clague, “Here’s why shoppers say they don’t buy groceries online,” eMarketer Retail, April 4, 2017. View in article
- Marlene Motkya, Andrew Slaughter, and Carolyn Amon, Global renewable energy trends, Deloitte Insights, September 13, 2018. View in article
- Prachi Patel, “Pittsburgh’s AI traffic signals will make driving less boring,” IEEE Spectrum, October 17, 2016. View in article
- Swarm Farm, accessed October 28, 2018. View in article
- Sentien Robotics, accessed October 28, 2018. View in article
- iHLS, “New swarm technology for guard robots,” December 8, 2017. View in article
- CB Insights, “Disrupting the car,” July 2018. View in article
- Craig A. Giffi et al., “The race to autonomous driving,” Deloitte Review 20, January 23, 2017. View in article
- Amanda Little, “This army of AI robots will feed the world,” Bloomberg Businessweek, January 11, 2018. View in article
- RSC Diagnostics, “The high cost of anti-seizure medications,” September 14, 2016. View in article
- Taylor Hatmaker, “Google ups the Pixel 3’s camera game with Top Shot, group selfies and more,” TechCrunch, October 9, 2018. View in article
- Natasha Lomas, “The light and dark of AI-powered smartphones,” TechCrunch, January 6, 2018. View in article
- Carol Wilson, “Edge computing: AT&T’s next big play?,” Light Reading, July 24, 2017. View in article
- Flex, “Recoding the run,” accessed October 28, 2018. View in article