Uma cartilha sobre o que é Edge AI

Nos últimos anos, a adoção da IA ​​cresceu tremendamente. Com um aumento nos dados de negócios, aplicativos de IoT e clientes usando mais dispositivos do que antes, tornou-se sensato para as empresas aproximar a inteligência da IA ​​dos clientes. É aqui que o Edge AI entra em cena.

À medida que avançamos no artigo, analisaremos os diferentes aspectos do que é o Edge AI e os benefícios que a tecnologia tem a oferecer às empresas. Mas primeiro, aqui está uma espiada no mercado Edge AI.

O que é Edge AI?

A Inteligência Artificial depende muito da computação de algoritmos complexos de aprendizado de máquina e transmissões de dados. Agora, o que a computação de borda faz é configurar uma nova abordagem de computação da era que aproxima a IA de onde a geração de dados e sua computação ocorrem. Essa fusão de IA e computação de borda deu origem a um novo domínio conhecido como IA de computação de borda.

A tecnologia permite a criação de insights e computação mais rápidos, maior segurança e melhor controle sobre as operações. O resultado disso é que ajuda a criar aplicativos de IA de alto desempenho , mantendo os preços de operação baixos.

O melhor dessa tecnologia é que ela possibilita a adoção autônoma de processos de aprendizado profundo, aprendizado de máquina e traz algoritmos avançados nos próprios dispositivos da Internet das Coisas (IoT) , tudo longe dos serviços em nuvem . No entanto, com a dependência da nuvem, há alguma diferença na computação em nuvem e na arquitetura Edge AI?

A computação em nuvem e a IA de borda geralmente não são intercambiáveis, pois ambas vêm com aplicativos e pontos fortes individuais. A arquitetura Edge AI é usada quando você lida com dados sensíveis ao tempo, executa processos em áreas remotas que precisam de armazenamento local e opera dispositivos inteligentes. As limitações consistem em alto poder computacional, restrições das estruturas de aprendizado profundo e a presença de vários hardwares de inferência.

A computação em nuvem, por outro lado, permite o processamento remoto no dispositivo com enorme poder de computação na nuvem. Embora a nuvem ofereça mais opções de design e arquitetura, ela reduz o consumo de energia necessário para processamento de alto nível.

Como funciona o Edge AI?

Para uma máquina ver, detectar objetos, entender a fala, dirigir carros ou copiar outras habilidades humanas, ela terá que imitar a inteligência humana. É aí que entra a IA. A Inteligência Artificial usa uma estrutura de dados conhecida como rede neural profunda que copia a cognição. Eles são treinados para responder a perguntas específicas, sendo alimentados com diferentes versões das perguntas e suas respostas.

O processo de treinamento, também chamado de “aprendizagem profunda”, opera dentro de um data center devido à enorme quantidade de dados necessários para treinar o modelo. Uma vez que o treinamento é concluído, o algoritmo se torna um “motor de inferência” que pode responder a perguntas.

No caso de implantações de Edge AI, esse mecanismo de inferência opera em dispositivos em locais variados, como hospitais, carros, fábricas, residências e satélites. Depois que a IA analisa um problema, os dados são carregados na nuvem para treinamento, que substitui o mecanismo de inferência. Esse loop tem um impacto significativo na melhoria do desempenho do modelo; assim que os modelos Edge AI são implantados, eles ficam mais inteligentes.

Quais são os benefícios do Edge AI?

Há uma série de vantagens associadas à IA de computação de borda. Agora, independentemente de quais sejam, todos eles gravitam em direção a melhores processos e experiência do cliente.

1. Processamento de dados em tempo real

Os maiores benefícios da Edge AI é que a tecnologia traz poder de computação de alto desempenho para a borda onde os dispositivos e sensores de IoT são baseados.

A tecnologia de computação de ponta de IA permite adicionar casos de uso de IA diretamente nos dispositivos de campo. Os exemplos mais comuns de Edge AI podem ser vistos em como o software pode processar dados e aprendizado de máquina com a ajuda de algoritmos de deep learning nos aplicativos autônomos de Edge AI, como veículos autônomos.

Quando incorporada em um veículo autônomo, a tecnologia pode processar dados em poucos milissegundos, evitando acidentes em tempo real.

2. Melhor privacidade

No caso do Edge AI, as atividades de processamento de dados são realizadas em um local no computador de borda. Por causa disso, menos dados são enviados para a nuvem, o que reduz o risco de manuseio incorreto de dados ou apropriação indébita.

Agora, como os dados são coletados e processados ​​próximos aos dispositivos, ocorre menos transmissão, o que leva a uma melhor segurança dos dados.

3. Menor largura de banda da Internet

Como a IA de computação de borda opera com o processamento de dados acontecendo localmente, as empresas economizam muito dinheiro na largura de banda da Internet, pois menos dados são transmitidos pela Internet.

Se você usar o Amazon AWS AI Services para suas necessidades de negócios, saberá como pode ser caro executar processos de IA na nuvem. Com o Edge AI, a nuvem pode ser reservada apenas como um repositório para os dados pós-processados ​​necessários para análise.

4. Menor consumo de energia

Com as soluções Edge AI, porque os dados são processados ​​em um estágio local, as empresas economizam muito nos custos de energia, pois não precisam necessariamente permanecer conectadas à nuvem para transferir dados entre a plataforma de borda e a nuvem. Além disso, a maioria dos dispositivos de computação de borda vem com recursos de consumo de energia e eficiência.

O que é importante considerar aqui é que, como a maioria dos aplicativos de borda é implantada em ambientes remotos, é necessário que os computadores de borda equilibrem o desempenho e a potência.

5. Mais capacidade de resposta

A tecnologia Edge AI tende a processar os dados localmente, tornando-os muito mais responsivos em comparação com a computação em nuvem, onde o dispositivo coleta dados, os envia para a nuvem para serem processados ​​e aguarda o envio de volta.

Tudo isso acontece em milissegundos de tempo de processamento. Isso faz com que as soluções Edge AI tomem ações rápidas e tomem decisões mais rápidas. Isso resulta em aplicativos que precisam de feedback instantâneo, como automação inteligente, veículos autônomos e robótica .

Quais são os casos de uso do Edge AI?

As soluções de Edge AI surgiram como resultado da fusão de inteligência artificial e computação de ponta. Essa combinação foi projetada para trazer as instalações dos algoritmos de inteligência artificial de aprendizado profundo para mais perto da superfície. A adoção de aplicativos Edge AI pode ser vista em vários setores e casos de uso. Vejamos alguns dos principais exemplos de Edge AI.

Fabricação

São necessárias fábricas que trabalhem com fabricação de precisão para garantir que haja total segurança e precisão no produto. Agora, ao adicionar o Edge AI à mistura, você garante que o chão de fábrica seja eficiente e seguro. Através da inclusão da visão de máquina, você pode monitorar a qualidade do produto com incrível precisão. Também ajuda na automação do produto e na previsão de falhas mecânicas.

A Procter & Gamble usa a tecnologia como câmeras de inspeção. Evita que as imperfeições saiam da fábrica, analisando os vídeos coletados das câmeras de piso.

Retalho

Raramente há uma casa de varejo que está perdendo a análise do cliente. No entanto, no fundo, a análise de clientes depende principalmente de tudo digital – suas visualizações, onde eles deixaram o site, quando compraram o quê, etc. Para os negócios físicos, essa análise geralmente é limitada a recibos.

O Edge AI muda isso por meio da análise de vídeo. Ao trazer o poder computacional para perto das lojas, ele é capaz de extrair dados importantes dos vídeos da loja sobre a satisfação dos visitantes, o que eles estão procurando, o que eles estão dando importância – cor, preço, tamanho, toque, etc.

Hospitais inteligentes

A adoção de computação de ponta e inteligência artificial no domínio da medicina ajudaria e promoveria o atendimento ao paciente, ao mesmo tempo em que aumentaria a eficiência operacional.

Os aplicativos Edge AI ajudam com melhor segurança de dados, necessária para que os hospitais funcionem melhor. As indústrias médicas podem adotar o Edge AI para executar tarefas como –

• triagem térmica de alta precisão
• gestão de inventário
• monitoramento remoto de pacientes
• previsão de doenças

Drones

Os casos de uso do Edge AI em drones são vistos em uma variedade de eventos, como construção, monitoramento de tráfego e cartografia. Os drones trabalham na busca visual, reconhecimento de imagens e identificação de objetos, rastreamento. Quando a IA é adicionada à tecnologia, ela é capaz de dar sentido aos dados coletados imitando o comportamento de pesquisa humana.

A aplicação do Edge AI em drones permitiria que os dados fossem analisados ​​de forma eficaz. Também ajudará no rastreamento em tempo real, manutenção preditiva, reconhecimento de objetos e reconhecimento facial.

Tráfego

O Edge AI tem um caso de uso massivo no domínio de transporte e tráfego. Por exemplo, aeronaves e navios autônomos geram muitos dados que, quando analisados ​​de forma correta e rápida, podem melhorar a segurança. Outro exemplo da tecnologia pode ser visto na tecnologia que ajuda a calcular o número de passageiros e localizar o veículo mais próximo com a máxima precisão.

Energia

O espaço de energia estabeleceu como uma rede inteligente pode produzir uma grande quantidade de dados. E não apenas isso. Uma rede inteligente pode fornecer elasticidade à demanda, monitorar o consumo, utilizar adequadamente a energia renovável e até descentralizar a produção de energia. Conseguir tudo isso, no entanto, exigiria que as grades se comunicassem entre os dispositivos, o que seria atrasado quando os dados fossem transferidos entre o dispositivo e um serviço de nuvem tradicional. É aqui que o Edge AI se mostra útil.

Então, aqui estavam os principais casos de uso ou aplicativos de inteligência artificial Edge. No entanto, essas são apenas as aplicações de nível superficial da tecnologia, a realidade é que ela tem um lugar em todos os casos de uso em que a IA pode ser adotada.

Agora que analisamos o básico do que é o Edge AI e quais são seus casos de uso em que uma empresa de desenvolvimento de software de IA trabalha, a cartilha permaneceria incompleta sem analisar os desafios que acompanham a tecnologia. Entraremos nisso assim que abordarmos 'o que esperar' do Edge AI.

Qual é o futuro do Edge AI?

O crescimento do Edge AI está em um aumento óbvio. No entanto, este é apenas o começo. Há uma série de tendências que vêm se formando no domínio. Vamos olhar para eles.

O gerenciamento do Edge AI será uma tarefa de TI. Embora o Edge AI esteja em ascensão, sua implantação continua sendo um desafio. Para passar para a fase de produção, a tecnologia será gerenciada pelo departamento de TI. Eles podem ser vistos como o ponto de contato certo quando se trata de gerenciamento, segurança e escalabilidade do modelo.

Convergência de Edge AI e IIoT. Quando se trata de adoção de IA, as indústrias de manufatura, especialmente aquelas que incorporaram a IoT , emergem como o maior nome no domínio. Nos próximos anos, estamos prontos para ver a fusão de IIoT e Edge AI em casos de uso em torno de sensores e câmeras para inspeção, manutenção preventiva e preditiva.

Ascensão em data centers de borda. Até 2024, mais de cinco milhões de servidores serão implantados na borda . Esses data centers só aumentariam em número devido a uma série de fatores, como:

• rede 5G
• Proliferação de IoT
• Tecnologia SDN e NFV
• Streaming de vídeo com AR e VR

A demanda só aumentará devido a instalações como menor latência, problemas de conectividade intermitentes e armazenamento de dados mais próximo dos usuários finais.

Quais são os desafios de adotar o Edge AI?

Embora a implementação do Edge AI seja muito vantajosa, ela traz desafios. Há uma série de elementos que dificultam a implementação da tecnologia.

1. Falta de padrões em hardware

A computação de borda vem com uma enorme dependência do hardware. O pior é que o hardware Edge AI que está disponível no mercado hoje não possui unidades padronizadas. Além disso, há vários elementos, como casos de uso, consumo de energia, necessidades de memória, processadores, etc., que devem ser considerados.

2. Integração com vários elementos

O hardware é um elemento do modelo de IA. Não é incomum que os desenvolvedores usem vários modelos e estruturas para criar aplicativos. Essa integração, no entanto, pode ser um desafio. Além disso, as empresas também podem fazer uso de plataformas de terceiros que precisariam de uma nova integração com o software e o hardware usados ​​para a inteligência artificial Edge.

3. Conhecimento limitado

Os aplicativos de Edge AI estão em constante evolução, assim como todos os setores em que estão sendo adotados. Acompanhar essa demanda exige experiência em toda a seleção de hardware mais recente, integração de ferramentas, otimização de implantação e modelo de teste para implantação e teste, etc. mudar a pilha de tecnologia pode ser um desafio.

Resolver esses desafios requer uma equipe qualificada com experiência em trabalhar com dispositivos Edge e uma infinidade de casos de uso de inteligência artificial Edge em todos os setores. Bem, você não precisa procurar muito. A Appinventiv ajudou mais de 25 empresas em todos os setores a explorar o poder do Edge AI e usá-lo em diferentes casos de uso. Quer discutir sua ideia? Entre em contato com nossa equipe de especialistas em IA hoje mesmo!