كتاب تمهيدي عن ماهية Edge AI

في السنوات الأخيرة ، نما تبني الذكاء الاصطناعي بشكل هائل. مع ارتفاع بيانات الأعمال وتطبيقات إنترنت الأشياء واستخدام العملاء لأجهزة أكثر من ذي قبل ، أصبح من المعقول للشركات أن تجعل ذكاء الذكاء الاصطناعي أقرب إلى العملاء. هذا هو المكان الذي تظهر فيه Edge AI في الصورة.

بينما نتعمق أكثر في المقالة ، سننظر في الجوانب المختلفة لماهية Edge AI والفوائد التي يجب أن تقدمها التكنولوجيا للمؤسسات. لكن أولاً ، إليك نظرة خاطفة على سوق Edge AI.

ما هو Edge AI؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على حساب خوارزميات التعلم الآلي المعقدة ونقل البيانات. الآن ، ما تفعله حوسبة Edge هو أنها تضع نهجًا جديدًا للحوسبة القديمة والذي يجعل الذكاء الاصطناعي أقرب إلى مكان إنشاء البيانات وحسابها. أدى هذا الدمج بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتطورة إلى ولادة مجال جديد يُعرف باسم الحوسبة المتطورة AI.

تتيح هذه التقنية إنشاء رؤى وحوسبة أسرع ، وأمانًا أكبر وتحكمًا أفضل في العمليات. والنتيجة هي أنه يساعد في إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي ثقيلة الأداء مع الحفاظ على انخفاض أسعار التشغيل.

أفضل ما في هذه التكنولوجيا هو أنها تدعم الاعتماد الذاتي لعمليات التعلم العميق ، والتعلم الآلي ، وتجلب خوارزميات متقدمة على أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) نفسها ، وكل ذلك بعيدًا عن الخدمات السحابية . ومع ذلك ، مع الاعتماد على السحابة ، هل هناك أي اختلاف في الحوسبة السحابية وبنية Edge AI؟

عادةً ما تكون الحوسبة السحابية و Edge AI غير قابلة للتبديل لأن كلاهما يأتي مع تطبيقات فردية ونقاط قوة. يتم استخدام بنية Edge AI عند التعامل مع البيانات الحساسة للوقت ، وإجراء العمليات في المناطق النائية التي تحتاج إلى تخزين محلي ، وتشغيل الأجهزة الذكية. تتكون القيود من قوة حسابية عالية ، وقيود على أطر التعلم العميق ، ووجود أجهزة استدلال متعددة.

من ناحية أخرى ، تتيح الحوسبة السحابية المعالجة عن بُعد على الجهاز بقوة حسابية ضخمة على السحابة. بينما توفر السحابة المزيد من خيارات التصميم والبنية ، فإنها تقلل من استهلاك الطاقة اللازمة للمعالجة عالية المستوى.

كيف تعمل Edge AI؟

لكي تتمكن الآلة من عرض الأشياء أو اكتشافها أو فهم الكلام أو قيادة السيارات أو نسخ المهارات البشرية الأخرى ، سيتعين عليها تقليد الذكاء البشري. هذا هو المكان الذي يأتي فيه الذكاء الاصطناعي. يستخدم الذكاء الاصطناعي بنية بيانات تُعرف باسم الشبكة العصبية العميقة التي تنسخ الإدراك. يتم تدريب هؤلاء على الإجابة عن أسئلة محددة من خلال إطعامهم بنسخ مختلفة من الأسئلة وإجاباتها.

عملية التدريب ، والتي تسمى أيضًا "التعلم العميق" ، تعمل داخل مركز البيانات بسبب الكم الهائل من البيانات اللازمة لتدريب النموذج. بمجرد اكتمال التدريب ، تصبح الخوارزمية "محرك استنتاج" يمكنه الإجابة على الأسئلة.

في حالة عمليات نشر Edge AI ، يعمل محرك الاستدلال هذا على أجهزة في مواقع متنوعة مثل المستشفيات والسيارات والمصانع والمنزل والأقمار الصناعية. بمجرد أن ينظر الذكاء الاصطناعي في مشكلة ما ، يتم تحميل البيانات إلى السحابة للتدريب ، والتي تحل محل محرك الاستدلال. هذه الحلقة لها تأثير كبير في تحسين أداء النموذج ؛ بمجرد نشر نماذج Edge AI ، تصبح أكثر ذكاءً.

ما هي فوائد Edge AI؟

هناك مجموعة من المزايا المصاحبة للحوسبة المتطورة AI. الآن ، بغض النظر عن ماهية هؤلاء ، فإنهم جميعًا ينجذبون نحو عمليات أفضل وتجربة عملاء أفضل.

1. معالجة البيانات في الوقت الحقيقي

تتمثل أكبر مزايا Edge AI في أن التكنولوجيا توفر قوة حسابية عالية الأداء إلى الحافة حيث توجد أجهزة ومستشعرات إنترنت الأشياء.

تتيح تقنية الحوسبة المتطورة AI إضافة حالات استخدام AI مباشرة على الأجهزة الميدانية. يمكن رؤية أمثلة Edge AI الأكثر شيوعًا في كيفية قيام البرنامج بمعالجة البيانات والتعلم الآلي بمساعدة خوارزميات التعلم العميق في تطبيقات Edge المستقلة ، مثل المركبات المستقلة.

عند دمجها في سيارة مستقلة ، يمكن لهذه التقنية معالجة البيانات في بضع أجزاء من الثانية ، مما يمنع وقوع الحوادث في الوقت الفعلي.

2. أفضل الخصوصية

في حالة Edge AI ، يتم تنفيذ أنشطة معالجة البيانات على أرض محلية على حافة الكمبيوتر. لهذا السبب ، يتم إرسال بيانات أقل إلى السحابة مما يقلل من مخاطر إساءة التعامل مع البيانات أو الاختلاس.

الآن ، نظرًا لأنه يتم جمع البيانات ومعالجتها بالقرب من الأجهزة ، يحدث نقل أقل مما يؤدي إلى تحسين أمان البيانات.

3. انخفاض عرض النطاق الترددي للإنترنت

نظرًا لأن حوسبة Edge تعمل بالذكاء الاصطناعي مع معالجة البيانات التي تحدث محليًا ، يجب على الشركات توفير مبلغ ضخم من المال على النطاق الترددي للإنترنت حيث يتم نقل بيانات أقل عبر الإنترنت.

إذا كنت تستخدم Amazon AWS AI Services لاحتياجات عملك ، فستعرف مدى تكلفة تنفيذ عمليات الذكاء الاصطناعي في السحابة. باستخدام Edge AI ، يمكن حجز السحابة كمستودع للبيانات المعالجة لاحقًا اللازمة للتحليل.

4. أقل استهلاك للطاقة

مع حلول Edge AI نظرًا لأن البيانات تتم معالجتها في مرحلة محلية ، يتعين على الشركات توفير الكثير من تكاليف الطاقة حيث لا يتعين عليهم بالضرورة أن يظلوا على اتصال بالسحابة لنقل البيانات ذهابًا وإيابًا بين منصة الحافة والسحابة. علاوة على ذلك ، تأتي غالبية أجهزة الحوسبة المتطورة مزودة بميزات استهلاك الطاقة والكفاءة.

ما هو مهم يجب مراعاته هنا هو أنه نظرًا لنشر غالبية تطبيقات الحافة في بيئات بعيدة ، فمن الضروري لأجهزة الكمبيوتر الطرفية موازنة الأداء والقوة.

5. المزيد من الاستجابة

تميل تقنية Edge AI إلى معالجة البيانات محليًا ، مما يجعلها أكثر استجابة مقارنة بالحوسبة السحابية حيث يجمع الجهاز البيانات ، ويرسلها إلى السحابة لتتم معالجتها ، وينتظر إرسالها مرة أخرى.

كل هذا يحدث في زمن المعالجة بالمللي ثانية. هذا يؤدي إلى حلول Edge AI التي تتخذ إجراءات سريعة وتتخذ قرارات أسرع. ينتج عن هذا التطبيقات التي تحتاج إلى ملاحظات فورية ، مثل الأتمتة الذكية والمركبات المستقلة والروبوتات .

ما هي حالات استخدام Edge AI؟

ظهرت حلول Edge AI كنتيجة لدمج الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتطورة. تم تصميم هذا المزيج لتقريب مرافق خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق من السطح. يمكن رؤية اعتماد تطبيقات Edge AI عبر مجموعة من الصناعات وحالات الاستخدام. دعونا نلقي نظرة على بعض من أفضل أمثلة Edge AI.

تصنيع

هناك حاجة للمصانع التي تعمل بدقة التصنيع لضمان وجود سلامة ودقة تامين في المنتج. الآن ، عندما تضيف Edge AI في المزيج ، عليك التأكد من أن أرضية المصنع فعالة وآمنة. من خلال تضمين رؤية الآلة ، يمكنك مراقبة جودة المنتج بدقة مذهلة. كما أنه يساعد في أتمتة المنتج والتنبؤ بالأعطال الميكانيكية.

تستخدم شركة Procter & Gamble التكنولوجيا في طريقة كاميرات الفحص. يمنع العيوب من الخروج من المصنع ، من خلال تحليل مقاطع الفيديو التي تم جمعها من الكاميرات الأرضية.

بيع بالتجزئة

نادرًا ما يكون هناك منزل بيع بالتجزئة يفتقد إلى تحليلات العملاء. ومع ذلك ، في جوهرها ، تعتمد تحليلات العملاء بشكل كبير على كل شيء رقمي - وجهات نظرهم ، وأين غادروا الموقع ، ومتى اشتروا ماذا ، وما إلى ذلك. بالنسبة للأعمال التجارية التقليدية ، عادةً ما تقتصر هذه التحليلات على الإيصالات.

تقوم Edge AI بتغيير ذلك من خلال تحليلات الفيديو. من خلال جلب القوة الحسابية بالقرب من المتاجر ، فإنه قادر على استخراج البيانات الأساسية من مقاطع فيديو المتجر حول مدى سعادة الزوار ، وما الذي يبحثون عنه ، وما الذي يعطونه أهمية - اللون ، والسعر ، والحجم ، واللمس ، وما إلى ذلك.

المستشفيات الذكية

سيساعد اعتماد الحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي في مجال الطب على المساعدة في رعاية المرضى وتعزيزها مع تعزيز الكفاءة التشغيلية.

تساعد تطبيقات Edge AI في توفير أمان أفضل للبيانات وهو أمر ضروري للمستشفيات لتعمل بشكل أفضل. يمكن للصناعات الطبية اعتماد Edge AI لأداء مهام مثل -

• فحص حراري عالي الدقة
• ادارة المخزون
• مراقبة المرضى عن بعد
• التنبؤ بالأمراض

طائرات بدون طيار

تُرى حالات استخدام Edge AI في الطائرات بدون طيار عبر مجموعة من الأحداث مثل البناء ومراقبة حركة المرور ورسم الخرائط. تعمل الطائرات بدون طيار على البحث البصري ، والتعرف على الصور ، والتعرف على الأشياء ، والتتبع. عند إضافة الذكاء الاصطناعي إلى التكنولوجيا ، يكون قادرًا على إعطاء معنى للبيانات التي يتم جمعها عن طريق محاكاة سلوك البحث البشري.

سيمكن تطبيق Edge AI في الطائرات بدون طيار من تحليل البيانات بشكل فعال. سيساعد أيضًا في التتبع في الوقت الفعلي ، والصيانة التنبؤية ، والتعرف على الأشياء ، والتعرف على الوجوه.

حركة المرور

لدى Edge AI حالة استخدام ضخمة في مجال النقل والمرور. على سبيل المثال ، تولد الطائرات والسفن المستقلة الكثير من البيانات التي يمكن أن تحسن السلامة عند تحليلها بشكل صحيح وسريع. يمكن رؤية مثال آخر على هذه التقنية في التكنولوجيا التي تساعد في حساب أعداد الركاب وتحديد موقع أقرب مركبة بدقة قصوى.

طاقة

حدد فضاء الطاقة كيف يمكن للشبكة الذكية أن تنتج كمية هائلة من البيانات. وليس هذا فقط. يمكن للشبكة الذكية أن تزود بمرونة الطلب ، وتراقب الاستهلاك ، وتستخدم الطاقة المتجددة بشكل صحيح ، بل وتحقق اللامركزية في إنتاج الطاقة. ومع ذلك ، فإن تحقيق كل هذا يتطلب اتصال الشبكات بين الأجهزة ، الأمر الذي قد يتأخر عند نقل البيانات بين الجهاز والخدمة السحابية التقليدية. هذا هو المكان الذي يثبت فيه Edge AI أنه سهل الاستخدام.

لذلك كانت هنا أفضل حالات الاستخدام أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي Edge. ومع ذلك ، فهذه ليست سوى تطبيقات على مستوى السطح للتكنولوجيا ، والحقيقة هي أن لها مكانًا في كل حالة استخدام حيث يمكن اعتماد الذكاء الاصطناعي.

الآن بعد أن نظرنا في أساسيات ما هو Edge AI وما هي حالات الاستخدام التي تعمل حولها شركة تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي ، سيظل التمهيدي غير مكتمل دون النظر في التحديات المصاحبة للتكنولوجيا. سوف ندخل في ذلك بمجرد أن نغطي "ما يمكن توقعه" من Edge AI.

ما هو مستقبل Edge AI؟

إن النمو في Edge AI آخذ في الارتفاع بشكل واضح. على كل حال، هذه فقط البداية. هناك عدد من الاتجاهات التي تم تشكيلها في المجال. دعونا ننظر إليهم.

ستكون إدارة Edge AI مهمة تكنولوجيا المعلومات. على الرغم من أن Edge AI آخذ في الارتفاع ، إلا أن نشرها لا يزال يمثل تحديًا. من أجل الانتقال إلى مرحلة الإنتاج ، ستتم إدارة التكنولوجيا من قبل قسم تكنولوجيا المعلومات. يمكن اعتبارها نقطة الاتصال الصحيحة عندما يتعلق الأمر بإدارة النموذج وأمانه وقابليته للتوسع.

تقارب Edge AI و IIoT. عندما يتعلق الأمر بتبني الذكاء الاصطناعي ، فإن الصناعات التحويلية ، خاصة تلك التي أدرجت إنترنت الأشياء ، تبرز باعتبارها أكبر اسم في المجال. في السنوات القادمة ، نحن على استعداد لرؤية دمج IIoT و Edge AI في حالات الاستخدام حول أجهزة الاستشعار والكاميرات للفحص والصيانة الوقائية والتنبؤية.

الارتفاع في مراكز بيانات Edge. بحلول عام 2024 ، سيتم نشر أكثر من خمسة ملايين خادم على الحافة . سترتفع مراكز البيانات هذه فقط في العدد بسبب مجموعة من العوامل مثل:

• شبكة 5G
• انتشار إنترنت الأشياء
• SDN و NFV tech
• دفق الفيديو مع AR و VR

سيزداد الطلب فقط على الجزء الخلفي من المرافق مثل زمن الوصول المنخفض ، ومشكلات الاتصال المتقطع ، ووجود تخزين البيانات بالقرب من المستخدمين النهائيين.

ما هي تحديات اعتماد Edge AI؟

على الرغم من أن تطبيق Edge AI مفيد للغاية ، إلا أنه يأتي مع بعض التحديات. هناك عدد من العناصر التي تجعل التكنولوجيا صعبة التنفيذ.

1. عدم وجود معايير في الأجهزة

تأتي الحوسبة المتطورة مع اعتماد كبير على الأجهزة. ما يجعل الأمر أسوأ هو أن أجهزة Edge AI المتوفرة في السوق اليوم لا تحتوي على أي وحدات قياسية. علاوة على ذلك ، هناك عدد من العناصر التي يجب مراعاتها مثل حالات الاستخدام واستهلاك الطاقة واحتياجات الذاكرة والمعالجات وما إلى ذلك.

2. التكامل مع عناصر متعددة

تعد الأجهزة أحد عناصر نموذج الذكاء الاصطناعي. ليس من غير المألوف للمطورين استخدام نماذج وأطر متعددة لإنشاء التطبيقات. هذا التكامل ، مع ذلك ، يمكن أن يكون تحديا. بالإضافة إلى ذلك ، قد تستفيد الشركات أيضًا من منصات الطرف الثالث التي قد تحتاج إلى تكامل جديد مع البرامج والأجهزة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي Edge.

3. الخبرة المحدودة

تتطور تطبيقات Edge AI باستمرار وكذلك كل صناعة يتم تبنيها فيها. تتطلب مواكبة هذا الطلب الحصول على خبرة عبر أحدث اختيار للأجهزة ، وتكامل الأدوات ، وتحسين نموذج النشر والاختبار للنشر والاختبار ، وما إلى ذلك. العثور على فريق من الأشخاص الذين لديهم خبرة ليس فقط في Edge AI ولكن أيضًا يمكن أن يمثل تغيير كومة التكنولوجيا تحديًا.

يتطلب حل هذه التحديات فريقًا ماهرًا يتمتع بخبرة في العمل مع أجهزة Edge وعدد كبير من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي من Edge عبر الصناعات. حسنًا ، ليس عليك أن تنظر بعيدًا جدًا. ساعدت Appinventiv أكثر من 25 شركة عبر الصناعات في استكشاف قوة Edge AI واستخدامها في حالات استخدام مختلفة. تريد مناقشة فكرتك؟ تواصل مع فريق خبراء الذكاء الاصطناعي لدينا اليوم!