Un primer despre ce este Edge AI

În ultimii ani, adoptarea AI a crescut enorm. Odată cu o creștere a datelor de afaceri, a aplicațiilor IoT și a clienților care folosesc mai multe dispozitive decât înainte, a devenit logic ca întreprinderile să apropie inteligența inteligenței artificiale mai aproape de clienți. Aici intervine Edge AI.

Pe măsură ce ne aruncăm mai departe în articol, vom analiza diferitele aspecte ale a ceea ce este Edge AI și beneficiile pe care tehnologia le are de oferit întreprinderilor. Dar mai întâi, iată o privire în piața Edge AI.

Ce este Edge AI?

Inteligența artificială depinde în mare măsură de calcularea algoritmilor complexi de învățare automată și a transmisiilor de date. Acum, ceea ce face Edge computing este că stabilește o nouă abordare a computerului de vârstă, care apropie AI de locul în care are loc generarea datelor și calculul acesteia. Această fuziune a AI și edge computing a dat naștere unui nou domeniu cunoscut sub numele de Edge computing AI.

Tehnologia permite crearea de informații și calcule mai rapide, o securitate mai mare și un control mai bun asupra operațiunilor. Rezultatul este că ajută la crearea de aplicații AI cu performanță ridicată , menținând în același timp prețurile operaționale scăzute.

Ceea ce este mai bun la această tehnologie este că stimulează adoptarea autonomă a proceselor de învățare profundă, învățarea automată și aduce algoritmi avansați pe dispozitivele Internet of Things (IoT) , toate departe de serviciile cloud . Cu toate acestea, cu dependența de cloud, există vreo diferență între cloud computing și arhitectura Edge AI?

Cloud computing și Edge AI nu sunt de obicei interschimbabile, deoarece ambele vin cu aplicații și puncte forte individuale. Arhitectura Edge AI este folosită atunci când gestionați date sensibile la timp, efectuați procese în zone îndepărtate care necesită stocare locală și operați dispozitive inteligente. Limitările constau în putere mare de calcul, restricții ale cadrelor de învățare profundă și prezența hardware-ului de inferență multiplu.

Cloud computing, pe de altă parte, permite procesarea de la distanță pe dispozitiv, cu o putere uriașă de calcul în cloud. În timp ce cloud-ul oferă mai multe opțiuni de design și arhitectură, reduce consumul de energie necesar procesării la nivel înalt.

Cum funcționează Edge AI?

Pentru ca o mașină să vadă, să detecteze obiecte, să înțeleagă vorbirea, să conducă mașini sau să copieze alte abilități umane, va trebui să imite inteligența umană. Aici intervine AI. Inteligența artificială folosește o structură de date cunoscută sub numele de rețea neuronală profundă, care copiază cunoașterea. Aceștia sunt instruiți pentru a răspunde la întrebări specifice, fiind hrăniți cu diferite versiuni ale întrebărilor și răspunsurile acestora.

Procesul de instruire, care se mai numește și „învățare profundă”, funcționează într-un centru de date din cauza cantității masive de date necesare pentru a antrena modelul. Odată ce antrenamentul este complet, algoritmul devine un „motor de inferență” care poate răspunde la întrebări.

În cazul implementărilor Edge AI, acest motor de inferență funcționează pe dispozitive din diferite locații, cum ar fi spitale, mașini, fabrici, casă și sateliți. Odată ce AI analizează o problemă, datele sunt încărcate în cloud pentru antrenament, care înlocuiește motorul de inferență. Această buclă are un impact semnificativ în îmbunătățirea performanței modelului; odată ce modelele Edge AI sunt implementate, ele devin mai inteligente.

Care sunt beneficiile Edge AI?

Există o serie de avantaje asociate cu Edge computing AI. Acum, indiferent de ce sunt acestea, toți gravitează către procese și experiență mai bună pentru clienți.

1. Prelucrarea datelor în timp real

Cele mai mari beneficii ale Edge AI sunt că tehnologia aduce o putere de calcul de înaltă performanță la marginea unde se bazează dispozitivele și senzorii IoT.

Tehnologia de calcul AI edge computing permite adăugarea de cazuri de utilizare AI direct pe dispozitivele de teren. Cele mai comune exemple Edge AI pot fi văzute în modul în care software-ul poate procesa date și învățarea automată cu ajutorul algoritmilor de învățare profundă în aplicațiile autonome Edge AI, cum ar fi vehiculele autonome.

Atunci când este încorporată într-un vehicul autonom, tehnologia poate procesa date în câteva milisecunde, prevenind accidentele în timp real.

2. Intimitate mai bună

În cazul Edge AI, activitățile de prelucrare a datelor sunt efectuate la un teren local pe computerul edge. Din acest motiv, mai puține date sunt trimise în cloud, ceea ce reduce riscul de manipulare greșită a datelor sau de a fi însușite.

Acum, deoarece datele sunt adunate și procesate în apropierea dispozitivelor, are loc mai puține transmisii, ceea ce duce la o mai bună securitate a datelor.

3. Lățimea de bandă de internet mai mică

Deoarece Edge computing AI funcționează cu procesarea datelor la nivel local, companiile pot economisi o sumă uriașă de bani pe lățimea de bandă a internetului, deoarece mai puține date sunt transmise prin internet.

Dacă utilizați Amazon AWS AI Services pentru nevoile dvs. de afaceri, veți ști cât de costisitor poate deveni efectuarea proceselor AI în cloud. Cu Edge AI, cloud-ul poate fi rezervat doar ca depozit pentru datele post-procesate necesare analizei.

4. Consum mai mic de energie

Cu soluțiile Edge AI, deoarece datele sunt procesate la nivel local, companiile pot economisi mult pe costurile energetice, deoarece nu trebuie neapărat să rămână conectate la cloud pentru a transfera date înainte și înapoi între platforma edge și cloud. Mai mult, majoritatea dispozitivelor de calcul edge vin cu funcții de consum de energie și eficiență.

Ceea ce este important de luat în considerare aici este faptul că, deoarece majoritatea aplicațiilor edge sunt implementate în medii la distanță, este necesar ca computerele edge să echilibreze performanța și puterea.

5. Mai multă capacitate de răspuns

Tehnologia Edge AI tinde să proceseze datele la nivel local, făcându-le mult mai receptive în comparație cu cloud computing, unde dispozitivul colectează date, le trimite în cloud pentru procesare și așteaptă ca acestea să fie trimise înapoi.

Toate acestea se întâmplă în timp de procesare în milisecunde. Acest lucru duce la soluțiile Edge AI să ia acțiuni rapide și să ia decizii mai rapide. Acest lucru are ca rezultat aplicații care au nevoie de feedback instantaneu, cum ar fi automatizarea inteligentă, vehiculele autonome și robotica .

Care sunt cazurile de utilizare ale Edge AI?

Soluțiile Edge AI au apărut ca rezultat al fuziunii inteligenței artificiale și edge computing. Această combinație este concepută pentru a aduce facilitățile algoritmilor de inteligență artificială de deep learning mai aproape de suprafață. Adoptarea aplicațiilor Edge AI poate fi văzută într-o gamă largă de industrii și cazuri de utilizare. Să ne uităm la câteva dintre exemplele de top Edge AI.

de fabricație

Sunt necesare fabrici care lucrează cu producție de precizie pentru a se asigura că produsul este sigur și precis. Acum, când adăugați Edge AI în amestec, vă asigurați că podeaua fabricii este eficientă și sigură. Prin includerea viziunii artificiale, puteți monitoriza calitatea produsului cu o precizie uimitoare. De asemenea, ajută la automatizarea produsului și la predicția defecțiunilor mecanice.

Procter & Gamble folosește tehnologia în modul camerelor de inspecție. Împiedică ieșirea imperfecțiunilor din fabrică, prin analiza videoclipurilor colectate de la camerele de podea.

Cu amănuntul

Rareori există o casă de vânzare cu amănuntul care lipsește analiza clienților. Cu toate acestea, în esență, analiza clienților depinde în mare măsură de tot ceea ce este digital - opiniile lor, de unde au părăsit site-ul web, când au achiziționat ce etc. Pentru afacerile din cărămidă și mortar, această analiză este de obicei limitată la chitanțe.

Edge AI schimbă asta prin analiza video. Aducând puterea de calcul în apropierea magazinelor, este capabil să extragă date cheie din videoclipurile magazinului despre cât de fericiți sunt vizitatorii, ce caută, la ce acordă importanță – culoare, preț, dimensiune, atingere etc.

Spitale inteligente

Adoptarea edge computing și a inteligenței artificiale în domeniul medicinei ar ajuta și la promovarea îngrijirii pacienților, sporind în același timp eficiența operațională.

Aplicațiile Edge AI ajută la o mai bună securitate a datelor, care este necesară pentru ca spitalele să funcționeze mai bine. Industriile medicale pot adopta Edge AI pentru a îndeplini sarcini precum:

• ecran termic de înaltă precizie
• managementul stocurilor
• monitorizarea de la distanță a pacienților
• predicția afecțiunilor

Drones

Cazurile de utilizare ale Edge AI în drone sunt văzute într-o serie de evenimente precum construcția, monitorizarea traficului și cartografie. Dronele lucrează la căutarea vizuală, recunoașterea imaginilor și identificarea obiectelor, urmărirea. Când AI este adăugată tehnologiei, este capabilă să dea sens datelor care sunt adunate prin imitarea comportamentului uman de căutare.

Aplicarea Edge AI în drone ar permite ca datele să fie analizate în mod eficient. De asemenea, va ajuta la urmărirea în timp real, întreținerea predictivă, recunoașterea obiectelor și recunoașterea feței.

Trafic

Edge AI are un caz de utilizare masiv în domeniul transportului și traficului. De exemplu, aeronavele aeriene și navele autonome generează o mulțime de date care, atunci când sunt analizate corect și rapid, pot îmbunătăți siguranța. Un alt exemplu de tehnologie poate fi văzut în tehnologia care ajută la calcularea numărului de pasageri și la localizarea celui mai apropiat vehicul cu cea mai mare acuratețe.

Energie

Spațiul energetic a stabilit modul în care o rețea inteligentă poate produce o cantitate mare de date. Și nu doar atât. O rețea inteligentă poate alimenta elasticitatea cererii, poate monitoriza consumul, poate utiliza în mod corespunzător energia regenerabilă și chiar poate descentraliza producția de energie. Realizarea tuturor acestor lucruri ar necesita totuși ca rețelele să comunice între dispozitive, ceea ce ar fi întârziat atunci când datele sunt transferate între dispozitiv și un serviciu cloud tradițional. Aici Edge AI se dovedește util.

Așadar, iată cele mai importante cazuri de utilizare sau aplicații de inteligență artificială Edge. Cu toate acestea, acestea sunt doar aplicațiile la nivel de suprafață ale tehnologiei, realitatea este că are un loc în fiecare caz de utilizare în care AI poate fi adoptată.

Acum că ne-am uitat la elementele de bază ale a ceea ce este Edge AI și care sunt cazurile de utilizare în care lucrează o companie de dezvoltare de software AI , manualul ar rămâne incomplet fără a analiza provocările asociate cu tehnologia. Vom intra în asta imediat ce vom acoperi „la ce să ne așteptăm” de la Edge AI.

Care este viitorul Edge AI?

Creșterea Edge AI este într-o creștere evidentă. Totuși, acesta este doar începutul. Există o serie de tendințe care s-au conturat în domeniu. Să ne uităm la ele.

Managementul Edge AI va fi o sarcină IT. Chiar dacă Edge AI este în creștere, implementarea lor rămâne o provocare. Pentru a trece la etapa de producție, tehnologia va fi gestionată de departamentul IT. Ele pot fi considerate ca punctul de contact potrivit atunci când vine vorba de gestionarea, securitatea și scalabilitatea modelului.

Convergența Edge AI și IIoT. Când vine vorba de adoptarea AI, industriile de producție, în special cele care au încorporat IoT , apar ca cel mai mare nume din domeniu. În anii următori, suntem pregătiți să vedem fuziunea dintre IIoT și Edge AI în cazurile de utilizare din jurul senzorilor și camerelor pentru inspecție, întreținere preventivă și predictivă.

Creștere în centrele de date Edge. Până în 2024, peste cinci milioane de servere vor fi implementate la margine . Aceste centre de date ar crește doar din cauza unei serii de factori precum:

• Rețea 5G
• Proliferarea IoT
• Tehnologia SDN și NFV
• Streaming video cu AR și VR

Cererea va crește doar pe baza unor facilități precum latența mai mică, problemele intermitente de conectivitate și stocarea datelor mai aproape de utilizatorii finali.

Care sunt provocările adoptării Edge AI?

Deși implementarea Edge AI este foarte avantajoasă, aceasta vine cu provocări. Există o serie de elemente care fac tehnologia dificil de implementat.

1. Lipsa standardelor în hardware

Edge computing vine cu o dependență masivă de hardware. Ceea ce înrăutățește situația este că hardware-ul Edge AI, care este disponibil astăzi pe piață, nu are unități standardizate. Mai mult, există o serie de elemente, cum ar fi cazurile de utilizare, consumul de energie, nevoile de memorie, procesoarele etc., care trebuie luate în considerare.

2. Integrare cu elemente multiple

Hardware-ul este un element al modelului AI. Nu este neobișnuit ca dezvoltatorii să folosească mai multe modele și cadre pentru a crea aplicații. Această integrare poate fi însă o provocare. În plus, companiile ar putea folosi și platforme terțe care ar avea nevoie de o nouă integrare cu software-ul și hardware-ul utilizat pentru inteligența artificială Edge.

3. Expertiză limitată

Aplicațiile Edge AI evoluează constant, la fel și fiecare industrie în care este adoptată. Pentru a ține pasul cu această cerere necesită experiență în toate cele mai recente selecții de hardware, integrarea instrumentelor, optimizarea implementării și modelului de testare la implementare și testare etc. Găsirea unei echipe de oameni care au expertiza nu doar în Edge AI, ci și în schimbarea stivei de tehnologie poate fi o provocare.

Rezolvarea acestor provocări necesită o echipă calificată, care are experiență în lucrul cu dispozitivele Edge și o multitudine de cazuri de utilizare a inteligenței artificiale Edge în diverse industrii. Ei bine, nu trebuie să cauți prea departe. Appinventiv a ajutat peste 25 de companii din industrii să exploreze puterea Edge AI și să le folosească în diferite cazuri de utilizare. Vrei să discutăm despre ideea ta? Luați legătura cu echipa noastră de experți în inteligență artificială astăzi!