A Primer tentang Apa itu Edge AI

Dalam beberapa tahun terakhir, adopsi AI telah berkembang pesat. Dengan meningkatnya data bisnis, aplikasi IoT, dan pelanggan yang menggunakan lebih banyak perangkat daripada sebelumnya, menjadi masuk akal bagi bisnis untuk mendekatkan kecerdasan AI kepada pelanggan. Di sinilah Edge AI muncul.

Saat kita menyelam lebih jauh dalam artikel ini, kita akan melihat ke dalam berbagai aspek tentang apa itu Edge AI dan manfaat yang ditawarkan teknologi itu kepada perusahaan. Tapi pertama-tama, inilah intip pasar Edge AI.

Apa itu Edge AI?

Kecerdasan Buatan sangat bergantung pada komputasi algoritma pembelajaran mesin yang kompleks dan transmisi data. Sekarang, apa yang dilakukan komputasi Edge adalah menyiapkan pendekatan komputasi zaman baru yang menggerakkan AI lebih dekat ke tempat pembuatan data dan komputasinya berlangsung. Penggabungan AI dan komputasi tepi ini telah melahirkan domain baru yang dikenal sebagai AI komputasi tepi.

Teknologi ini memungkinkan penciptaan wawasan dan komputasi yang lebih cepat, keamanan yang lebih besar, dan kontrol yang lebih baik atas operasi. Hasilnya adalah membantu membuat aplikasi AI yang memiliki kinerja tinggi sambil menjaga harga operasi tetap rendah.

Apa yang terbaik dari teknologi ini adalah bahwa ia mendukung adopsi proses pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin, dan membawa algoritme canggih pada perangkat Internet of Things (IoT) itu sendiri, semuanya jauh dari layanan cloud . Namun, dengan ketergantungan pada cloud, apakah ada perbedaan dalam komputasi awan dan arsitektur Edge AI?

Komputasi awan dan Edge AI biasanya tidak dapat dipertukarkan karena keduanya hadir dengan aplikasi dan kekuatan individual. Arsitektur Edge AI digunakan saat Anda menangani data sensitif waktu, melakukan proses di area terpencil yang membutuhkan penyimpanan lokal, dan mengoperasikan perangkat pintar. Keterbatasan terdiri dari daya komputasi yang tinggi, pembatasan kerangka kerja pembelajaran yang mendalam, dan adanya beberapa perangkat keras inferensi.

Komputasi awan, di sisi lain, memungkinkan pemrosesan pada perangkat jarak jauh dengan kekuatan komputasi yang sangat besar di atas awan. Meskipun cloud menawarkan lebih banyak opsi desain dan arsitektur, namun konsumsi daya yang diperlukan untuk pemrosesan tingkat tinggi dapat dikurangi.

Bagaimana cara kerja Edge AI?

Agar mesin dapat melihat, mendeteksi objek, memahami ucapan, mengendarai mobil, atau menyalin keterampilan manusia lainnya, mereka harus meniru kecerdasan manusia. Di sinilah AI masuk. Kecerdasan Buatan menggunakan struktur data yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam yang menyalin kognisi. Ini dilatih untuk menjawab pertanyaan spesifik dengan diberi makan dengan versi yang berbeda dari pertanyaan dan jawaban mereka.

Proses pelatihan, yang juga disebut “pembelajaran mendalam”, beroperasi di dalam pusat data karena banyaknya data yang dibutuhkan untuk melatih model. Setelah pelatihan selesai, algoritme menjadi "mesin inferensi" yang dapat menjawab pertanyaan.

Dalam hal penerapan Edge AI, mesin inferensi ini beroperasi pada perangkat di berbagai lokasi seperti rumah sakit, mobil, pabrik, rumah, dan satelit. Setelah AI melihat masalah, data diunggah ke cloud untuk pelatihan, yang menggantikan mesin inferensi. Loop ini membawa dampak yang signifikan dalam meningkatkan kinerja model; setelah model Edge AI diterapkan, mereka menjadi lebih pintar.

Apa manfaat Edge AI?

Ada berbagai keuntungan yang terkait dengan Edge computing AI. Sekarang, terlepas dari apa itu, mereka semua condong ke arah proses dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

1. Pemrosesan data waktu nyata

Manfaat terbesar dari Edge AI adalah bahwa teknologi ini menghadirkan daya komputasi berkinerja tinggi ke edge tempat perangkat dan sensor IoT berada.

Teknologi komputasi tepi AI memungkinkan penambahan kasus penggunaan AI langsung di perangkat lapangan. Contoh Edge AI yang paling umum dapat dilihat pada bagaimana perangkat lunak dapat memproses data dan pembelajaran mesin dengan bantuan algoritma pembelajaran mendalam dalam aplikasi Edge AI otonom, seperti kendaraan otonom.

Ketika digabungkan dalam kendaraan otonom, teknologi ini dapat memproses data dalam beberapa milidetik, mencegah kecelakaan secara real-time.

2. Privasi yang lebih baik

Dalam kasus Edge AI, aktivitas pemrosesan data dilakukan di ground lokal di komputer edge. Karena itu, lebih sedikit data yang dikirim ke cloud yang menurunkan risiko kesalahan penanganan data atau penyalahgunaan.

Sekarang, karena data dikumpulkan dan diproses di dekat perangkat, lebih sedikit transmisi yang terjadi yang mengarah pada keamanan data yang lebih baik.

3. Bandwidth internet lebih rendah

Karena AI komputasi Edge beroperasi dengan pemrosesan data yang terjadi secara lokal, bisnis dapat menghemat banyak uang pada bandwidth internet karena lebih sedikit data yang dikirimkan melalui internet.

Jika Anda menggunakan Amazon AWS AI Services untuk kebutuhan bisnis Anda, Anda akan tahu seberapa mahal biaya yang dibutuhkan untuk melakukan proses AI di cloud. Dengan Edge AI, cloud dapat dipesan hanya sebagai repositori untuk data pasca-pemrosesan yang diperlukan untuk analisis.

4. Konsumsi daya yang lebih rendah

Dengan solusi Edge AI karena data diproses pada tahap lokal, bisnis dapat menghemat banyak biaya energi karena mereka tidak harus tetap terhubung ke cloud untuk mentransfer data bolak-balik antara platform edge dan cloud. Selain itu, sebagian besar perangkat komputasi tepi hadir dengan fitur konsumsi daya dan efisiensi.

Yang penting untuk dipertimbangkan di sini adalah karena sebagian besar aplikasi edge diterapkan di lingkungan jarak jauh, komputer edge perlu menyeimbangkan kinerja dan daya.

5. Lebih responsif

Teknologi Edge AI cenderung memproses data secara lokal, membuatnya jauh lebih responsif dibandingkan dengan komputasi awan di mana perangkat mengumpulkan data, mengirimkannya ke awan untuk diproses, dan menunggu untuk dikirim kembali.

Semua ini terjadi dalam waktu pemrosesan milidetik. Hal ini menyebabkan solusi Edge AI mengambil tindakan yang dipercepat dan membuat keputusan yang lebih cepat. Ini menghasilkan aplikasi yang membutuhkan umpan balik instan, seperti otomatisasi cerdas, kendaraan otonom, dan robotika .

Apa saja kasus penggunaan Edge AI?

Solusi Edge AI muncul sebagai hasil penggabungan kecerdasan buatan dan komputasi tepi. Kombinasi ini direkayasa untuk membawa fasilitas algoritma kecerdasan buatan pembelajaran mendalam lebih dekat ke permukaan. Adopsi aplikasi Edge AI dapat dilihat di berbagai industri dan kasus penggunaan. Mari kita lihat beberapa contoh Edge AI teratas.

Manufaktur

Pabrik yang bekerja dengan manufaktur presisi diperlukan untuk memastikan bahwa ada keamanan dan akurasi lengkap dalam produk. Sekarang, ketika Anda menambahkan Edge AI ke dalam campuran, Anda dapat memastikan bahwa lantai pabrik efisien dan aman. Melalui penyertaan visi mesin, Anda dapat memantau kualitas produk dengan presisi luar biasa. Ini juga membantu dengan otomatisasi produk dan prediksi kegagalan mekanis.

Procter & Gamble menggunakan teknologi di bidang kamera inspeksi. Ini mencegah ketidaksempurnaan keluar dari pabrik, dengan menganalisis video yang dikumpulkan dari kamera lantai.

Eceran

Jarang ada rumah ritel yang kehilangan analisis pelanggan. Namun, pada intinya, analitik pelanggan sangat bergantung pada segala sesuatu yang digital – pandangan mereka, di mana mereka meninggalkan situs web, kapan mereka membeli apa, dll. Untuk bisnis batu bata dan mortir, analitik ini biasanya terbatas pada tanda terima.

Edge AI mengubahnya melalui analitik video. Dengan menghadirkan kekuatan komputasi di dekat toko, ia dapat mengekstrak data kunci dari video toko seputar seberapa bahagia pengunjung, apa yang mereka cari, apa yang mereka anggap penting – warna, harga, ukuran, sentuhan, dll.

Rumah sakit pintar

Adopsi komputasi tepi dan kecerdasan buatan dalam domain kedokteran akan membantu membantu dan mempromosikan perawatan pasien sambil meningkatkan efisiensi operasional.

Aplikasi Edge AI membantu keamanan data yang lebih baik yang diperlukan rumah sakit agar berfungsi lebih baik. Industri medis dapat mengadopsi Edge AI untuk melakukan tugas-tugas seperti –

• penyaringan termal presisi tinggi
• manajemen persediaan
• pemantauan jarak jauh pasien
• prediksi penyakit

drone

Kasus penggunaan Edge AI dalam drone terlihat di berbagai acara seperti konstruksi, pemantauan lalu lintas, dan kartografi. Drone bekerja pada pencarian visual, pengenalan gambar, dan identifikasi objek, pelacakan. Ketika AI ditambahkan ke dalam teknologi, ia mampu memberi pengertian pada data yang dikumpulkan dengan meniru perilaku pencarian manusia.

Penerapan Edge AI di drone akan memungkinkan data dianalisis secara efektif. Ini juga akan membantu pelacakan secara real-time, pemeliharaan prediktif, pengenalan objek, dan pengenalan wajah.

Lalu lintas

Edge AI memiliki kasus penggunaan besar-besaran dalam domain transportasi dan lalu lintas. Misalnya, pesawat udara dan kapal otonom menghasilkan banyak data yang jika dianalisis dengan benar dan cepat dapat meningkatkan keselamatan. Contoh lain dari teknologi ini dapat dilihat pada teknologi yang membantu menghitung jumlah penumpang dan menemukan kendaraan terdekat dengan sangat akurat.

Energi

Ruang energi telah menetapkan bagaimana jaringan pintar dapat menghasilkan sejumlah besar data. Dan bukan hanya itu. Jaringan pintar dapat memberi daya pada elastisitas permintaan, memantau konsumsi, memanfaatkan energi terbarukan dengan benar, dan bahkan mendesentralisasikan produksi energi. Mencapai semua ini, bagaimanapun, akan membutuhkan grid untuk berkomunikasi antar perangkat, yang akan tertunda ketika data ditransfer antara perangkat dan layanan cloud tradisional. Di sinilah Edge AI terbukti berguna.

Jadi, inilah kasus penggunaan teratas atau aplikasi kecerdasan buatan Edge. Namun, ini hanya aplikasi tingkat permukaan dari teknologi, kenyataannya adalah bahwa ia memiliki tempat di setiap kasus penggunaan di mana AI dapat diadopsi.

Sekarang kita telah melihat dasar-dasar apa itu Edge AI dan apa saja kasus penggunaannya yang dikerjakan oleh perusahaan pengembangan perangkat lunak AI , primer akan tetap tidak lengkap tanpa melihat tantangan yang menyertai teknologi. Kami akan membahasnya segera setelah kami membahas 'apa yang diharapkan' dari Edge AI.

Bagaimana masa depan Edge AI?

Pertumbuhan Edge AI jelas meningkat. Namun, ini hanya permulaan. Ada sejumlah tren yang telah terbentuk di domain tersebut. Mari kita lihat mereka.

Manajemen Edge AI akan menjadi tugas TI. Meskipun Edge AI sedang meningkat, penerapannya tetap menantang. Untuk pindah ke tahap produksi, teknologi akan dikelola oleh departemen TI. Mereka dapat dilihat sebagai titik kontak yang tepat dalam hal pengelolaan, keamanan, dan skalabilitas model.

Konvergensi Edge AI dan IIoT. Dalam hal adopsi AI, industri manufaktur, terutama yang telah memasukkan IoT , muncul sebagai nama terbesar di domain tersebut. Di tahun-tahun mendatang, kami siap untuk melihat penggabungan IIoT dan Edge AI dalam kasus penggunaan di sekitar sensor dan kamera untuk inspeksi, pencegahan, pemeliharaan prediktif.

Bangkit di pusat data Edge. Pada tahun 2024, lebih dari lima juta server akan dikerahkan di edge . Pusat data ini hanya akan bertambah jumlahnya karena berbagai faktor seperti:

• jaringan 5G
• Proliferasi IoT
• SDN, dan teknologi NFV
• Streaming video dengan AR dan VR

Permintaan hanya akan meningkat di belakang fasilitas seperti latensi yang lebih rendah, masalah konektivitas yang terputus-putus, dan penyimpanan data yang lebih dekat ke pengguna akhir.

Apa saja tantangan dalam mengadopsi Edge AI?

Meskipun penerapan Edge AI sangat menguntungkan, ia datang dengan tantangan. Ada sejumlah elemen yang membuat teknologi sulit untuk diterapkan.

1. Kurangnya standar dalam perangkat keras

Komputasi tepi hadir dengan ketergantungan besar pada perangkat keras. Yang membuatnya lebih buruk adalah perangkat keras Edge AI yang tersedia di pasaran saat ini tidak memiliki unit standar. Selain itu, ada sejumlah elemen seperti kasus penggunaan, konsumsi daya, kebutuhan memori, prosesor, dll. yang harus dipertimbangkan.

2. Integrasi dengan banyak elemen

Perangkat keras adalah salah satu elemen dari model AI. Tidak jarang pengembang menggunakan banyak model dan kerangka kerja untuk membuat aplikasi. Integrasi ini, bagaimanapun, dapat menjadi tantangan. Selain itu, bisnis juga dapat menggunakan platform pihak ketiga yang memerlukan integrasi baru dengan perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan untuk kecerdasan buatan Edge.

3. Keahlian terbatas

Aplikasi Edge AI terus berkembang dan begitu juga setiap industri yang mengadopsinya. Untuk memenuhi permintaan ini, dibutuhkan keahlian di semua pemilihan perangkat keras terbaru, integrasi alat, pengoptimalan penerapan dan model pengujian hingga penerapan dan pengujian, dll. Menemukan tim yang terdiri dari orang-orang yang memiliki keahlian tidak hanya Edge AI tetapi juga mengubah tumpukan teknologi bisa menjadi tantangan.

Memecahkan tantangan ini membutuhkan tim terampil yang memiliki keahlian dalam bekerja dengan perangkat Edge dan banyak kasus penggunaan kecerdasan buatan Edge di seluruh industri. Nah, Anda tidak perlu melihat terlalu jauh. Appinventiv telah membantu lebih dari 25+ bisnis di seluruh industri mengeksplorasi kekuatan Edge AI dan menggunakannya di berbagai kasus penggunaan. Ingin mendiskusikan ide Anda? Hubungi tim pakar AI kami hari ini!