Una guida su cos'è Edge AI

Negli ultimi anni, l'adozione dell'IA è cresciuta enormemente. Con l'aumento dei dati aziendali, delle applicazioni IoT e dei clienti che utilizzano più dispositivi rispetto a prima, è diventato sensato per le aziende avvicinare l'intelligenza dell'IA ai clienti. È qui che entra in gioco Edge AI.

Mentre ci addentriamo ulteriormente nell'articolo, esamineremo i diversi aspetti di ciò che è Edge AI e i vantaggi che la tecnologia ha da offrire alle aziende. Ma prima, ecco una sbirciatina nel mercato di Edge AI.

Cos'è Edge AI?

L'intelligenza artificiale dipende fortemente dal calcolo di complessi algoritmi di apprendimento automatico e dalle trasmissioni di dati. Ora, ciò che fa l' Edge Computing è creare un approccio di elaborazione new age che avvicina l'IA al luogo in cui avviene la generazione dei dati e il relativo calcolo. Questa fusione di AI e edge computing ha dato vita a un nuovo dominio noto come Edge computing AI.

La tecnologia consente la creazione di informazioni e elaborazione più rapide, maggiore sicurezza e un migliore controllo sulle operazioni. Il risultato di ciò è che aiuta a creare app IA ad alte prestazioni mantenendo bassi i prezzi delle operazioni.

La cosa migliore di questa tecnologia è che alimenta l'adozione autonoma di processi di deep learning, machine learning e porta algoritmi avanzati sui dispositivi Internet of Things (IoT) stessi, il tutto lontano dai servizi cloud . Tuttavia, con una dipendenza dal cloud, c'è qualche differenza nel cloud computing e nell'architettura Edge AI?

Il cloud computing e l'Edge AI di solito non sono intercambiabili poiché entrambi sono dotati di applicazioni e punti di forza individuali. L'architettura Edge AI viene utilizzata quando gestisci dati sensibili al fattore tempo, esegui processi in aree remote che necessitano di archiviazione locale e gestisci dispositivi intelligenti. Le limitazioni consistono in un'elevata potenza di calcolo, restrizioni dei framework di deep learning e presenza di hardware di inferenza multipla.

Il cloud computing, d'altra parte, consente l'elaborazione remota sul dispositivo con un'enorme potenza di calcolo sul cloud. Sebbene il cloud offra più opzioni di design e architettura, riduce il consumo energetico necessario per l'elaborazione di alto livello.

Come funziona Edge AI?

Affinché una macchina possa visualizzare, rilevare oggetti, comprendere il parlato, guidare automobili o copiare altre abilità umane, dovrà imitare l'intelligenza umana. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale utilizza una struttura di dati nota come rete neurale profonda che copia la cognizione. Questi sono addestrati per rispondere a domande specifiche alimentati con diverse versioni delle domande e delle relative risposte.

Il processo di training, chiamato anche "deep learning", opera all'interno di un data center a causa dell'enorme quantità di dati necessari per addestrare il modello. Una volta completato il training, l'algoritmo diventa un "motore di inferenza" in grado di rispondere alle domande.

Nel caso delle implementazioni Edge AI, questo motore di inferenza opera su dispositivi in ​​luoghi diversi come ospedali, automobili, fabbriche, casa e satelliti. Una volta che l'IA esamina un problema, i dati vengono caricati nel cloud per l'addestramento, che sostituisce il motore di inferenza. Questo ciclo ha un impatto significativo nel migliorare le prestazioni del modello; una volta che i modelli Edge AI vengono implementati, diventano più intelligenti.

Quali sono i vantaggi di Edge AI?

Ci sono una serie di vantaggi associati all'Edge computing AI. Ora, indipendentemente da cosa siano, gravitano tutti verso processi migliori e un'esperienza del cliente.

1. Elaborazione dei dati in tempo reale

I maggiori vantaggi di Edge AI sono che la tecnologia porta potenza di calcolo ad alte prestazioni all'edge dove si trovano i dispositivi e i sensori IoT.

La tecnologia AI edge computing consente di aggiungere casi d'uso AI direttamente sui dispositivi sul campo. Gli esempi più comuni di Edge AI possono essere visti nel modo in cui il software può elaborare dati e machine learning con l'aiuto di algoritmi di deep learning nelle applicazioni Edge AI autonome, come i veicoli autonomi.

Se incorporata in un veicolo autonomo, la tecnologia può elaborare i dati in pochi millisecondi, prevenendo incidenti in tempo reale.

2. Migliore privacy

Nel caso di Edge AI, le attività di elaborazione dei dati vengono eseguite su una base locale sull'edge computer. Per questo motivo, meno dati vengono inviati al cloud, riducendo il rischio di gestione impropria dei dati o appropriazione indebita.

Ora, poiché i dati vengono raccolti ed elaborati vicino ai dispositivi, avviene una minore trasmissione che porta a una migliore sicurezza dei dati.

3. Ridurre la larghezza di banda Internet

Poiché l'Edge computing AI opera con l'elaborazione dei dati che avviene localmente, le aziende possono risparmiare un'enorme quantità di denaro sulla larghezza di banda di Internet poiché vengono trasmessi meno dati tramite Internet.

Se utilizzi Amazon AWS AI Services per le tue esigenze aziendali, sapresti quanto può costare eseguire processi di intelligenza artificiale nel cloud. Con Edge AI, il cloud può essere riservato solo come repository per i dati post-elaborati necessari per l'analisi.

4. Minore consumo energetico

Con le soluzioni Edge AI, poiché i dati vengono elaborati in una fase locale, le aziende possono risparmiare molto sui costi energetici poiché non devono necessariamente rimanere connesse al cloud per trasferire i dati avanti e indietro tra la piattaforma edge e il cloud. Inoltre, la maggior parte dei dispositivi di edge computing è dotata di funzionalità di consumo energetico ed efficienza.

Ciò che è importante considerare qui è che, poiché la maggior parte delle app perimetrali viene distribuita in ambienti remoti, è necessario che i computer perimetrali bilanciano prestazioni e potenza.

5. Più reattività

La tecnologia Edge AI tende a elaborare i dati localmente, rendendoli molto più reattivi rispetto al cloud computing in cui il dispositivo raccoglie i dati, li invia al cloud per essere elaborati e attende che vengano rispediti.

Tutto ciò avviene in un tempo di elaborazione di millisecondi. Ciò porta le soluzioni Edge AI a intraprendere azioni rapide e prendere decisioni più rapide. Ciò si traduce in app che richiedono un feedback istantaneo, come l'automazione intelligente, i veicoli autonomi e la robotica .

Quali sono i casi d'uso di Edge AI?

Le soluzioni Edge AI sono emerse come risultato della fusione di intelligenza artificiale e edge computing. Questa combinazione è progettata per avvicinare alla superficie le strutture degli algoritmi di intelligenza artificiale di deep learning. L'adozione delle applicazioni Edge AI può essere vista in una vasta gamma di settori e casi d'uso. Diamo un'occhiata ad alcuni dei migliori esempi di Edge AI.

Produzione

Le fabbriche che lavorano con la produzione di precisione sono necessarie per garantire la completa sicurezza e accuratezza del prodotto. Ora, quando aggiungi Edge AI al mix, puoi assicurarti che la fabbrica sia efficiente e sicura. Grazie all'inclusione della visione artificiale, è possibile monitorare la qualità del prodotto con una precisione sorprendente. Aiuta anche con l'automazione del prodotto e la previsione di guasti meccanici.

Procter & Gamble utilizza la tecnologia nel modo delle telecamere di ispezione. Impedisce alle imperfezioni di uscire dalla fabbrica, analizzando i video raccolti dalle telecamere a pavimento.

Al dettaglio

Raramente c'è una casa di vendita al dettaglio che perde l'analisi dei clienti. Tuttavia, al centro, l'analisi dei clienti dipende principalmente da tutto ciò che è digitale: le loro opinioni, dove hanno lasciato il sito Web, quando hanno acquistato cosa, ecc. Per le attività fisiche, questa analisi è solitamente limitata alle ricevute.

Edge AI cambia le cose attraverso l'analisi video. Portando la potenza di calcolo vicino ai negozi, è in grado di estrarre dati chiave dai video del negozio su quanto sono felici i visitatori, cosa stanno cercando, a cosa danno importanza: colore, prezzo, dimensione, tocco, ecc.

Ospedali intelligenti

L'adozione dell'edge computing e dell'intelligenza artificiale nel settore della medicina aiuterebbe e promuoverebbe la cura dei pazienti, migliorando al contempo l'efficienza operativa.

Le app Edge AI aiutano con una migliore sicurezza dei dati, necessaria per il funzionamento migliore degli ospedali. Le industrie mediche possono adottare Edge AI per svolgere attività come:

• schermatura termica ad alta precisione
• gestione delle scorte
• monitoraggio a distanza dei pazienti
• previsione dei disturbi

Droni

I casi d'uso di Edge AI nei droni sono visti in una serie di eventi come la costruzione, il monitoraggio del traffico e la cartografia. I droni funzionano sulla ricerca visiva, il riconoscimento delle immagini e l'identificazione di oggetti, il monitoraggio. Quando l'intelligenza artificiale viene aggiunta alla tecnologia, è in grado di dare un senso ai dati raccolti imitando il comportamento di ricerca umano.

L'applicazione di Edge AI nei droni consentirebbe di analizzare i dati in modo efficace. Aiuterà anche il monitoraggio in tempo reale, la manutenzione predittiva, il riconoscimento di oggetti e il riconoscimento facciale.

Traffico

Edge AI ha un enorme caso d'uso nel dominio del trasporto e del traffico. Ad esempio, gli aerei e le navi autonome generano molti dati che, se analizzati correttamente e rapidamente, possono migliorare la sicurezza. Un altro esempio della tecnologia può essere visto nella tecnologia che aiuta a calcolare il numero dei passeggeri e localizzare il veicolo più vicino con la massima precisione.

Energia

Lo spazio energetico ha stabilito come una rete intelligente può produrre una grande quantità di dati. E non solo. Una rete intelligente può alimentare l'elasticità della domanda, monitorare i consumi, utilizzare correttamente l'energia rinnovabile e persino decentralizzare la produzione di energia. Il raggiungimento di tutto ciò, tuttavia, richiederebbe alle griglie di comunicare tra i dispositivi, cosa che verrebbe ritardata quando i dati vengono trasferiti tra il dispositivo e un servizio cloud tradizionale. È qui che Edge AI si rivela utile.

Quindi ecco i casi d'uso principali o le applicazioni di intelligenza artificiale Edge. Tuttavia, queste sono solo le applicazioni a livello di superficie della tecnologia, la realtà è che ha un posto in ogni caso d'uso in cui l'IA può essere adottata.

Ora che abbiamo esaminato le basi di ciò che è Edge AI e quali sono i casi d'uso su cui lavora una società di sviluppo software di intelligenza artificiale , il primer rimarrebbe incompleto senza esaminare le sfide legate alla tecnologia. Ne parleremo non appena tratteremo "cosa aspettarsi" da Edge AI.

Qual è il futuro di Edge AI?

La crescita di Edge AI è in evidente aumento. Tuttavia, questo è solo l'inizio. Ci sono una serie di tendenze che hanno preso forma nel dominio. Esaminiamoli.

La gestione di Edge AI sarà un compito IT. Anche se Edge AI è in aumento, la loro implementazione rimane impegnativa. Per passare alla fase di produzione, la tecnologia sarà gestita dal reparto IT. Possono essere visti come il giusto punto di contatto quando si tratta di gestione, sicurezza e scalabilità del modello.

Convergenza di Edge AI e IIoT. Quando si tratta di adozione dell'IA, le industrie manifatturiere, in particolare quelle che hanno incorporato l'IoT , emergono come il nome più importante nel dominio. Negli anni a venire, siamo pronti a vedere la fusione di IIoT ed Edge AI in casi d'uso relativi a sensori e telecamere per l'ispezione, la manutenzione preventiva e predittiva.

Aumento dei data center Edge. Entro il 2024, oltre cinque milioni di server verranno implementati all'edge . Questi data center aumenterebbero di numero solo a causa di una serie di fattori come:

• Rete 5G
• Proliferazione dell'IoT
• Tecnologia SDN e NFV
• Streaming video con AR e VR

La domanda aumenterà solo grazie a strutture come latenza inferiore, problemi di connettività intermittente e archiviazione dei dati più vicina agli utenti finali.

Quali sono le sfide dell'adozione di Edge AI?

Sebbene l'implementazione di Edge AI sia molto vantaggiosa, presenta delle sfide. Ci sono una serie di elementi che rendono la tecnologia difficile da implementare.

1. Mancanza di standard nell'hardware

L'edge computing viene fornito con un'enorme dipendenza dall'hardware. Ciò che rende le cose peggiori è che l'hardware Edge AI disponibile oggi sul mercato non ha unità standardizzate. Inoltre, è necessario considerare una serie di elementi come casi d'uso, consumo energetico, esigenze di memoria, processori, ecc.

2. Integrazione con più elementi

L'hardware è un elemento del modello AI. Non è raro che gli sviluppatori utilizzino più modelli e framework per creare applicazioni. Questa integrazione, tuttavia, può essere difficile. Inoltre, le aziende potrebbero anche utilizzare piattaforme di terze parti che avrebbero bisogno di una nuova integrazione con il software e l'hardware utilizzati per l'intelligenza artificiale Edge.

3. Competenza limitata

Le applicazioni Edge AI sono in continua evoluzione, così come ogni settore in cui vengono adottate. Tenere il passo con questa domanda richiede esperienza su tutta la selezione hardware più recente, integrazione di strumenti, ottimizzazione della distribuzione e modello di test per distribuzione e test, ecc. Trovare un team di persone che abbia l'esperienza non solo di Edge AI ma anche di cambiare lo stack tecnologico può essere una sfida.

Risolvere queste sfide richiede un team qualificato che abbia esperienza nel lavorare con i dispositivi Edge e una pletora di casi d'uso di intelligenza artificiale Edge in tutti i settori. Beh, non devi guardare molto lontano. Appinventiv ha aiutato oltre 25 aziende in tutti i settori a esplorare la potenza di Edge AI e ad utilizzarle in diversi casi d'uso. Vuoi discutere la tua idea? Mettiti in contatto con il nostro team di esperti di intelligenza artificiale oggi stesso!