NI Trend Watch 2018

La technologie n'a jamais progressé aussi rapidement qu'aujourd'hui et il est temps de réfléchir de façon critique à la direction que nous prenons et à la façon dont nous y arriverons. Alors que le futur se profile à l'horizon, le rapport NI Trend Watch explore les tendances les plus significatives et les défis auxquels les ingénieurs seront confrontés.

TENDANCES À OBSERVER EN 2018

Trois exigences de l'IIoT

La prolifération des "objets" intelligents et connectés de l'Internet industriel des objets (IIoT) fait naître des opportunités extraordinaires dans les domaines de l'amélioration des performances et de la réduction des coûts mais, en contre-partie, la gestion de ces systèmes distribués présente des difficultés encore trop souvent sous-évaluées. Explorez les trois exigences nécessaires à la gestion des "objets".

La 5G bouleverse les processus de test

L'innovation 5G n'est pas limitée à la conception. Les solutions de test et de mesure seront des éléments essentiels du cycle de commercialisation, mais la 5G requiert une approche du test des systèmes sans fil différente de celle qui prévalait jusqu'à présent. Découvrez ce qu'il faudra accomplir pour que la 5G devienne réalité.

Au-delà de la loi de Moore

Le rythme inéluctable de l'innovation a remarquablement suivi la courbe de la loi de Moore depuis des décennies, malgré quelques révisions mineures et de nombreuses discussions prédisant sa fin. Toutefois, cette observation de plus de 50 ans est aujourd'hui à nouveau en péril. Découvrez ce que cela signifie pour l'avenir du marché des semi-conducteurs.

Les effets de l'électrification

La tendance qui mène à l'électrification des véhicules est bien plus significative que le simple passage du moteur à combustion interne au moteur hybride, puis à une alimentation tout électrique. Prenez en considération les implications qui vont au-delà de la complexité toujours accrue des véhicules, y compris les nouvelles exigences concernant l'infrastructure nécessaire.

Le machine learning met les données à l'ouvrage

Des systèmes intelligents produisent des informations fiables, mais l'augmentation constante du volume de données exacerbe les défis liés au Big Analog Data™. Découvrez comment le machine learning, ou apprentissage automatique, s'attaque à ce problème et permet ainsi aux ingénieurs de gagner du temps et de se concentrer sur la résolution du prochain grand challenge.