Podstawowe informacje o tym, czym jest Edge AI

W ostatnich latach popularność sztucznej inteligencji wzrosła ogromnie. Wraz ze wzrostem ilości danych biznesowych, aplikacji IoT i klientów korzystających z większej liczby urządzeń niż wcześniej, rozsądne stało się przybliżenie klientom inteligentnej sztucznej inteligencji. I tu pojawia się Edge AI.

W dalszej części artykułu przyjrzymy się różnym aspektom tego, czym jest Edge AI i korzyściom, jakie technologia ma do zaoferowania przedsiębiorstwom. Ale najpierw spójrz na rynek Edge AI.

Co to jest sztuczna inteligencja Edge?

Sztuczna inteligencja w dużej mierze zależy od obliczeń złożonych algorytmów uczenia maszynowego i transmisji danych. Teraz to, co robi Edge Computing , polega na tym, że ustanawia nowe podejście komputerowe, które przybliża sztuczną inteligencję do miejsca generowania danych i ich obliczeń. To połączenie AI i Edge Computing dało początek nowej domenie znanej jako Edge Computing AI.

Technologia umożliwia tworzenie szybszych wglądów i obliczeń, większe bezpieczeństwo i lepszą kontrolę nad operacjami. W rezultacie pomaga tworzyć aplikacje AI o dużej wydajności, jednocześnie utrzymując niskie ceny operacyjne.

Najlepsze w tej technologii jest to, że umożliwia autonomiczne przyjmowanie procesów głębokiego uczenia, uczenia maszynowego i wprowadza zaawansowane algorytmy do samych urządzeń Internetu rzeczy (IoT) , a wszystko to z dala od usług w chmurze . Jednak w przypadku polegania na chmurze, czy jest jakaś różnica w przetwarzaniu w chmurze i architekturze Edge AI?

Przetwarzanie w chmurze i Edge AI zwykle nie są wymienne, ponieważ oba mają indywidualne zastosowania i mocne strony. Architektura Edge AI jest wykorzystywana do obsługi danych, na których liczy się czas, wykonywania procesów w odległych obszarach wymagających lokalnej pamięci masowej oraz obsługi urządzeń inteligentnych. Ograniczenia obejmują wysoką moc obliczeniową, ograniczenia struktur uczenia głębokiego oraz obecność wielu urządzeń wnioskujących.

Z drugiej strony przetwarzanie w chmurze umożliwia zdalne przetwarzanie na urządzeniu z ogromną mocą obliczeniową w chmurze. Chociaż chmura oferuje więcej opcji projektowania i architektury, obniża zużycie energii potrzebne do przetwarzania na wysokim poziomie.

Jak działa Edge AI?

Aby maszyna mogła oglądać, wykrywać przedmioty, rozumieć mowę, prowadzić samochody lub kopiować inne ludzkie umiejętności, będzie musiała naśladować ludzką inteligencję. I tu pojawia się sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja wykorzystuje strukturę danych znaną jako głęboka sieć neuronowa, która kopiuje poznanie. Są one przeszkolone w odpowiadaniu na określone pytania, karmione różnymi wersjami pytań i odpowiedziami na nie.

Proces uczenia, zwany również „głębokim uczeniem”, działa w centrum danych ze względu na ogromną ilość danych potrzebnych do uczenia modelu. Po zakończeniu szkolenia algorytm staje się „silnikiem wnioskowania”, który może odpowiadać na pytania.

W przypadku wdrożeń Edge AI ten silnik wnioskowania działa na urządzeniach w różnych lokalizacjach, takich jak szpitale, samochody, fabryki, dom i satelity. Gdy AI przyjrzy się problemowi, dane są przesyłane do chmury w celu szkolenia, która zastępuje silnik wnioskowania. Ta pętla ma znaczący wpływ na poprawę wydajności modelu; po wdrożeniu modeli Edge AI stają się inteligentniejsze.

Jakie są zalety Edge AI?

Ze sztuczną inteligencją Edge computing wiąże się wiele korzyści. Teraz, niezależnie od tego, co to jest, wszystkie one dążą do lepszych procesów i obsługi klienta.

1. Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym

Największą zaletą Edge AI jest to, że technologia ta zapewnia wysoką moc obliczeniową do brzegu, na którym znajdują się urządzenia i czujniki IoT.

Technologia AI Edge Computing umożliwia dodawanie przypadków użycia AI bezpośrednio na urządzeniach terenowych. Najczęstsze przykłady Edge AI można zobaczyć w tym, jak oprogramowanie może przetwarzać dane i uczenie maszynowe za pomocą algorytmów głębokiego uczenia w autonomicznych aplikacjach Edge AI, takich jak pojazdy autonomiczne.

Wbudowana w autonomiczny pojazd technologia może przetwarzać dane w ciągu kilku milisekund, zapobiegając wypadkom w czasie rzeczywistym.

2. Lepsza prywatność

W przypadku Edge AI czynności przetwarzania danych wykonywane są na lokalnym gruncie na komputerze brzegowym. Z tego powodu mniej danych jest przesyłanych do chmury, co zmniejsza ryzyko niewłaściwego obchodzenia się z danymi lub przywłaszczenia.

Teraz, gdy dane są gromadzone i przetwarzane w pobliżu urządzeń, odbywa się mniej transmisji, co prowadzi do lepszego bezpieczeństwa danych.

3. Niższa przepustowość internetu

Ponieważ sztuczna inteligencja Edge Computing działa lokalnie, firmy mogą zaoszczędzić ogromne pieniądze na przepustowości Internetu, ponieważ mniej danych jest przesyłanych przez Internet.

Jeśli korzystasz z usług Amazon AWS AI Services do swoich potrzeb biznesowych, wiesz, jak kosztowne może być wykonywanie procesów AI w chmurze. Dzięki Edge AI chmura może zostać zarezerwowana tylko jako repozytorium dla przetworzonych danych potrzebnych do analizy.

4. Mniejsze zużycie energii

Dzięki rozwiązaniom Edge AI, ponieważ dane są przetwarzane na etapie lokalnym, firmy mogą dużo zaoszczędzić na kosztach energii, ponieważ niekoniecznie muszą pozostać połączone z chmurą w celu przesyłania danych między platformą brzegową a chmurą. Co więcej, większość urządzeń do przetwarzania brzegowego jest wyposażona w funkcje zużycia energii i wydajności.

Należy wziąć pod uwagę, że ponieważ większość aplikacji brzegowych jest wdrażana w środowiskach zdalnych, komputery brzegowe muszą zrównoważyć wydajność i moc.

5. Większa responsywność

Technologia Edge AI ma tendencję do przetwarzania danych lokalnie, dzięki czemu jest o wiele bardziej responsywny w porównaniu z przetwarzaniem w chmurze, w którym urządzenie zbiera dane, wysyła je do chmury w celu przetworzenia i czeka na odesłanie.

Wszystko to odbywa się w milisekundowym czasie przetwarzania. Prowadzi to do tego, że rozwiązania Edge AI podejmują przyspieszone działania i podejmują szybsze decyzje. W rezultacie powstają aplikacje, które wymagają natychmiastowej informacji zwrotnej, takie jak inteligentna automatyzacja, pojazdy autonomiczne i robotyka .

Jakie są przypadki użycia Edge AI?

Rozwiązania Edge AI powstały w wyniku połączenia sztucznej inteligencji i edge computing. Ta kombinacja została zaprojektowana, aby przybliżyć możliwości algorytmów sztucznej inteligencji do głębokiego uczenia się. Przyjęcie aplikacji Edge AI można zaobserwować w wielu branżach i przypadkach użycia. Przyjrzyjmy się niektórym z najlepszych przykładów Edge AI.

Produkcja

Potrzebne są fabryki, które pracują z precyzyjną produkcją, aby zapewnić pełne bezpieczeństwo i dokładność produktu. Teraz, po dodaniu Edge AI do miksu, masz pewność, że hala fabryczna jest wydajna i bezpieczna. Dzięki włączeniu widzenia maszynowego możesz monitorować jakość produktu z niesamowitą precyzją. Pomaga również w automatyzacji produktów i przewidywaniu awarii mechanicznych.

Firma Procter & Gamble wykorzystuje tę technologię na drodze kamer inspekcyjnych. Zapobiega wydostawaniu się niedoskonałości z fabryki, analizując nagrania zebrane z kamer podłogowych.

Sprzedaż

Rzadko zdarza się, aby sprzedawca detaliczny nie korzystał z analityki klienta. Jednak w istocie analiza klientów jest w dużej mierze zależna od wszystkiego, co cyfrowe – ich poglądów, miejsca, w którym opuścili witrynę, kiedy co kupili itp. W przypadku firm tradycyjnych ta analiza ogranicza się zwykle do wpływów.

Edge AI zmienia to dzięki analizie wideo. Przenosząc moc obliczeniową w pobliżu sklepów, jest w stanie wyodrębnić kluczowe dane ze sklepów wideo na temat tego, jak zadowoleni są odwiedzający, czego szukają, czemu przypisują wagę – kolor, cena, rozmiar, dotyk itp.

Inteligentne szpitale

Przyjęcie obliczeń brzegowych i sztucznej inteligencji w dziedzinie medycyny pomogłoby wesprzeć i promować opiekę nad pacjentem, jednocześnie zwiększając wydajność operacyjną.

Aplikacje Edge AI pomagają w lepszym bezpieczeństwie danych, które jest niezbędne do lepszego funkcjonowania szpitali. Branża medyczna może zastosować Edge AI do wykonywania zadań, takich jak –

• ekranowanie termiczne o wysokiej precyzji
• zarządzanie zapasami
• zdalne monitorowanie pacjentów
• przewidywanie dolegliwości

Drony

Przypadki użycia Edge AI w dronach są widoczne w wielu wydarzeniach, takich jak budowa, monitorowanie ruchu i kartografia. Drony pracują nad wyszukiwaniem wizualnym, rozpoznawaniem obrazu oraz identyfikacją i śledzeniem obiektów. Gdy sztuczna inteligencja zostanie dodana do technologii, jest w stanie nadać sens gromadzonym danym, naśladując ludzkie zachowanie wyszukiwania.

Zastosowanie Edge AI w dronach umożliwiłoby efektywną analizę danych. Pomoże również w śledzeniu w czasie rzeczywistym, konserwacji predykcyjnej, rozpoznawaniu obiektów i rozpoznawaniu twarzy.

Ruch drogowy

Edge AI ma ogromne zastosowanie w dziedzinie transportu i ruchu. Na przykład samoloty i statki autonomiczne generują wiele danych, które prawidłowo i szybko przeanalizowane mogą poprawić bezpieczeństwo. Innym przykładem tej technologii jest technologia pomagająca w obliczaniu liczby pasażerów i lokalizowaniu najbliższego pojazdu z najwyższą dokładnością.

Energia

Przestrzeń energetyczna ustaliła, w jaki sposób inteligentna sieć może generować ogromne ilości danych. I nie tylko to. Inteligentna sieć może zapewnić elastyczność popytu, monitorować zużycie, właściwie wykorzystywać energię odnawialną, a nawet zdecentralizować produkcję energii. Osiągnięcie tego wszystkiego wymagałoby jednak komunikowania się sieci między urządzeniami, co opóźniłoby się, gdy dane byłyby przesyłane między urządzeniem a tradycyjną usługą w chmurze. Tutaj przydaje się Edge AI.

Oto najważniejsze przypadki użycia lub aplikacje sztucznej inteligencji Edge. Są to jednak tylko zastosowania tej technologii na poziomie powierzchni, w rzeczywistości ma ona miejsce w każdym przypadku użycia, w którym można zastosować sztuczną inteligencję.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się podstawom tego, czym jest Edge AI i jakie są jego przypadki użycia , wokół których pracuje firma zajmująca się programowaniem AI , elementarz pozostałby niekompletny bez spojrzenia na wyzwania związane z tą technologią. Zajmiemy się tym, gdy tylko omówimy „czego się spodziewać” od Edge AI.

Jaka jest przyszłość Edge AI?

Rozwój Edge AI wyraźnie rośnie. To jednak dopiero początek. Istnieje szereg trendów, które kształtują się w tej dziedzinie. Przyjrzyjmy się im.

Zarządzanie Edge AI będzie zadaniem IT. Chociaż Edge AI rośnie, ich wdrożenie pozostaje wyzwaniem. Aby przejść do etapu produkcyjnego, technologia będzie zarządzana przez dział IT. Mogą być postrzegane jako właściwy punkt kontaktowy, jeśli chodzi o zarządzanie, bezpieczeństwo i skalowalność modelu.

Konwergencja Edge AI i IIoT. Jeśli chodzi o przyjęcie AI, branże produkcyjne, zwłaszcza te, które włączyły IoT , stają się największą nazwą w tej domenie. W nadchodzących latach jesteśmy gotowi zobaczyć połączenie IIoT i Edge AI w przypadkach użycia czujników i kamer w celu inspekcji, konserwacji zapobiegawczej i predykcyjnej.

Powstań w centrach danych Edge. Do 2024 roku na brzegu sieci zostanie wdrożonych ponad pięć milionów serwerów . Liczba tych centrów danych wzrosłaby tylko z powodu szeregu czynników, takich jak:

• Sieć 5G
• Proliferacja IoT
• Technologie SDN i NFV
• Strumieniowe przesyłanie wideo w AR i VR

Popyt będzie rósł tylko z powodu mniejszych opóźnień, sporadycznych problemów z łącznością i przechowywania danych bliżej użytkowników końcowych.

Jakie są wyzwania związane z wdrożeniem Edge AI?

Chociaż wdrożenie Edge AI jest bardzo korzystne, wiąże się z wyzwaniami. Istnieje szereg elementów, które utrudniają wdrożenie technologii.

1. Brak standardów sprzętowych

Przetwarzanie brzegowe w ogromnym stopniu opiera się na sprzęcie. Co gorsza, sprzęt Edge AI, który jest obecnie dostępny na rynku, nie ma żadnych standardowych jednostek. Ponadto należy wziąć pod uwagę szereg elementów, takich jak przypadki użycia, zużycie energii, zapotrzebowanie na pamięć, procesory itp.

2. Integracja z wieloma elementami

Sprzęt to jeden z elementów modelu AI. Często zdarza się, że programiści używają wielu modeli i frameworków do tworzenia aplikacji. Ta integracja może jednak stanowić wyzwanie. Ponadto firmy mogą również korzystać z platform innych firm, które wymagałyby nowej integracji z oprogramowaniem i sprzętem używanym do sztucznej inteligencji Edge.

3. Ograniczona wiedza specjalistyczna

Aplikacje Edge AI stale się rozwijają, podobnie jak każda branża, do której się przystosowuje. Nadążanie za tym zapotrzebowaniem wymaga posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie najnowszego sprzętu, integracji narzędzi, optymalizacji wdrażania i modelu testowania do wdrażania i testowania itp. Znalezienie zespołu ludzi, którzy posiadają wiedzę nie tylko w zakresie Edge AI, ale także zmiana stosu technologii może być wyzwaniem.

Rozwiązanie tych wyzwań wymaga wykwalifikowanego zespołu, który ma doświadczenie w pracy z urządzeniami Edge oraz mnóstwo przypadków użycia sztucznej inteligencji Edge w różnych branżach. Cóż, nie musisz daleko szukać. Appinventiv pomógł ponad 25 firmom z różnych branż odkryć moc Edge AI i wykorzystać je w różnych zastosowaniach. Chcesz omówić swój pomysł? Skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów AI już dziś!