Учебник о том, что такое Edge AI

В последние годы внедрение ИИ значительно выросло. С ростом объема бизнес-данных, приложений IoT и клиентов, использующих больше устройств, чем раньше, для компаний стало разумным приблизить интеллектуальные возможности ИИ к клиентам. Именно здесь на сцену выходит Edge AI.

По мере того, как мы углубляемся в статью, мы рассмотрим различные аспекты того, что такое Edge AI, и преимущества, которые эта технология может предложить предприятиям. Но сначала заглянем на рынок Edge AI.

Что такое пограничный ИИ?

Искусственный интеллект сильно зависит от вычислений сложных алгоритмов машинного обучения и передачи данных. Теперь, что делают граничные вычисления , так это то, что они устанавливают подход к вычислениям новой эры, который приближает ИИ к месту, где происходит генерация данных и их вычисление. Это слияние ИИ и граничных вычислений породило новую область, известную как ИИ граничных вычислений.

Технология позволяет создавать более быстрые идеи и вычисления, повышать безопасность и лучше контролировать операции. Результатом этого является то, что он помогает создавать высокопроизводительные приложения ИИ , сохраняя при этом низкие эксплуатационные расходы.

Что лучше всего в этой технологии, так это то, что она обеспечивает автономное внедрение процессов глубокого обучения, машинного обучения и переносит передовые алгоритмы на сами устройства Интернета вещей (IoT) , не используя облачные сервисы . Однако есть ли разница между облачными вычислениями и архитектурой Edge AI при использовании облака?

Облачные вычисления и пограничный ИИ обычно не являются взаимозаменяемыми, поскольку они оба имеют отдельные приложения и сильные стороны. Архитектура Edge AI используется, когда вы обрабатываете срочные данные, выполняете процессы в удаленных областях, которым требуется локальное хранилище, и управляете интеллектуальными устройствами. Ограничения состоят из высокой вычислительной мощности, ограничений сред глубокого обучения и наличия нескольких аппаратных средств вывода.

Облачные вычисления, с другой стороны, обеспечивают удаленную обработку на устройстве с огромной вычислительной мощностью в облаке. Хотя облако предлагает больше вариантов дизайна и архитектуры, оно снижает энергопотребление, необходимое для высокоуровневой обработки.

Как работает Edge AI?

Чтобы машина могла видеть, обнаруживать объекты, понимать речь, водить машину или копировать другие человеческие навыки, она должна имитировать человеческий интеллект. Вот тут-то и появляется ИИ. Искусственный интеллект использует структуру данных, известную как глубокая нейронная сеть, которая копирует познание. Они обучены отвечать на конкретные вопросы, получая разные версии вопросов и ответов на них.

Процесс обучения, также называемый «глубоким обучением», выполняется в центре обработки данных из-за огромного объема данных, необходимых для обучения модели. После завершения обучения алгоритм становится «механизмом логического вывода», который может отвечать на вопросы.

В случае развертывания Edge AI этот механизм вывода работает на устройствах в разных местах, таких как больницы, автомобили, фабрики, дома и спутники. Как только ИИ рассматривает проблему, данные загружаются в облако для обучения, которое заменяет механизм логического вывода. Этот цикл оказывает значительное влияние на улучшение производительности модели; как только модели Edge AI развернуты, они становятся умнее.

Каковы преимущества Edge AI?

Существует ряд преимуществ, связанных с ИИ для граничных вычислений. Теперь, независимо от того, что это такое, все они стремятся к улучшению процессов и качества обслуживания клиентов.

1. Обработка данных в режиме реального времени

Самым большим преимуществом Edge AI является то, что эта технология обеспечивает высокопроизводительные вычислительные мощности на границе, где базируются устройства и датчики IoT.

Технология граничных вычислений ИИ позволяет добавлять сценарии использования ИИ непосредственно на полевые устройства. Наиболее распространенные примеры Edge AI можно увидеть в том, как программное обеспечение может обрабатывать данные и машинное обучение с помощью алгоритмов глубокого обучения в автономных приложениях Edge AI, таких как автономные транспортные средства.

При использовании в автономном транспортном средстве технология может обрабатывать данные за несколько миллисекунд, предотвращая аварии в режиме реального времени.

2. Лучшая конфиденциальность

В случае пограничного ИИ действия по обработке данных выполняются на локальном компьютере пограничного компьютера. Из-за этого в облако отправляется меньше данных, что снижает риск неправильного обращения с данными или их незаконного присвоения.

Теперь, поскольку данные собираются и обрабатываются рядом с устройствами, происходит меньше передачи, что приводит к лучшей безопасности данных.

3. Более низкая пропускная способность интернета

Поскольку ИИ для граничных вычислений работает с обработкой данных, происходящей локально, предприятия могут сэкономить огромную сумму денег на пропускной способности Интернета, поскольку через Интернет передается меньше данных.

Если вы используете Amazon AWS AI Services для нужд своего бизнеса, вы знаете, насколько дорого может обойтись выполнение процессов ИИ в облаке. С Edge AI облако может быть зарезервировано только как репозиторий для постобработанных данных, необходимых для анализа.

4. Меньшее энергопотребление

Благодаря решениям Edge AI, поскольку данные обрабатываются на локальном этапе, предприятия могут значительно сэкономить на затратах на электроэнергию, поскольку им не обязательно оставаться подключенными к облаку для передачи данных туда и обратно между пограничной платформой и облаком. Кроме того, большинство периферийных вычислительных устройств имеют функции энергопотребления и эффективности.

Здесь важно учитывать, что, поскольку большинство пограничных приложений развернуты в удаленных средах, пограничным компьютерам необходимо сбалансировать производительность и мощность.

5. Больше отзывчивости

Технология Edge AI, как правило, обрабатывает данные локально, что делает их намного более отзывчивыми по сравнению с облачными вычислениями, когда устройство собирает данные, отправляет их в облако для обработки и ожидает отправки обратно.

Все это происходит за миллисекунды обработки. Это приводит к тому, что решения Edge AI выполняют ускоренные действия и принимают более быстрые решения. В результате появляются приложения, требующие мгновенной обратной связи, такие как интеллектуальная автоматизация, автономные транспортные средства и робототехника .

Каковы варианты использования Edge AI?

Решения Edge AI появились в результате слияния искусственного интеллекта и периферийных вычислений. Эта комбинация разработана, чтобы приблизить возможности алгоритмов глубокого обучения искусственного интеллекта к поверхности. Внедрение приложений Edge AI можно наблюдать в различных отраслях и вариантах использования. Давайте посмотрим на некоторые из лучших примеров Edge AI.

Производство

Заводы, которые работают с прецизионным производством, необходимы для обеспечения полной безопасности и точности продукта. Теперь, когда вы добавите в смесь Edge AI, вы сможете обеспечить эффективность и безопасность производственного цеха. Благодаря включению машинного зрения вы можете контролировать качество продукции с удивительной точностью. Это также помогает с автоматизацией продукта и прогнозированием механических отказов.

Procter & Gamble использует эту технологию для инспекционных камер. Он предотвращает попадание дефектов с завода, анализируя видео, снятые с напольных камер.

Розничная торговля

Редко найдется розничный дом, в котором отсутствует аналитика клиентов. Однако, по сути, аналитика клиентов в значительной степени зависит от всего цифрового — их просмотров, где они покинули веб-сайт, когда они что купили и т. д. Для обычных предприятий эта аналитика обычно ограничивается чеками.

Edge AI меняет это с помощью видеоаналитики. Поднеся вычислительную мощность к магазинам, он может извлекать ключевые данные из видеороликов магазина о том, насколько счастливы посетители, что они ищут, чему они придают значение — цвету, цене, размеру, прикосновению и т. д.

Умные больницы

Внедрение граничных вычислений и искусственного интеллекта в области медицины поможет улучшить уход за пациентами и повысить эффективность работы.

Приложения Edge AI помогают повысить безопасность данных, что необходимо для лучшей работы больниц. Медицинская промышленность может использовать Edge AI для выполнения таких задач, как:

• высокоточный тепловой скрининг
• управление запасами
• дистанционное наблюдение за пациентами
• предсказание недугов

Дроны

Случаи использования Edge AI в дронах можно увидеть в ряде событий, таких как строительство, мониторинг трафика и картография. Дроны работают по визуальному поиску, распознаванию изображений и идентификации объектов, отслеживанию. Когда к технологии добавляется ИИ, он может придавать смысл данным, которые собираются, имитируя поведение человека при поиске.

Применение Edge AI в дронах позволит эффективно анализировать данные. Это также поможет в отслеживании в режиме реального времени, профилактическом обслуживании, распознавании объектов и лиц.

Движение

Edge AI имеет широкое применение в области транспорта и трафика. Например, воздушные суда и автономные корабли генерируют множество данных, которые при правильном и быстром анализе могут повысить безопасность. Другой пример технологии можно увидеть в технологии, помогающей подсчитывать количество пассажиров и определять местонахождение ближайшего транспортного средства с предельной точностью.

Энергия

Энергетическое пространство установило, как интеллектуальная сеть может производить огромное количество данных. И не только это. Интеллектуальная сеть может обеспечить эластичность спроса, контролировать потребление, правильно использовать возобновляемую энергию и даже децентрализовать производство энергии. Однако для достижения всего этого потребуется, чтобы сетки взаимодействовали между устройствами, что будет задерживаться при передаче данных между устройством и традиционной облачной службой. Вот где Edge AI оказывается удобным.

Итак, вот лучшие варианты использования или приложения искусственного интеллекта Edge. Тем не менее, это только поверхностные приложения технологии, реальность такова, что она найдет место в каждом случае использования, где может быть принят ИИ.

Теперь, когда мы рассмотрели основы того, что такое Edge AI, и каковы варианты его использования , с которыми работает компания-разработчик программного обеспечения AI , учебник для начинающих останется неполным без рассмотрения проблем, связанных с технологией. Мы вернемся к этому, как только расскажем о том, «чего ожидать» от Edge AI.

Каково будущее Edge AI?

Рост Edge AI находится на очевидном подъеме. Однако это только начало. Есть ряд тенденций, которые формируются в домене. Давайте рассмотрим их.

Управление Edge AI будет задачей ИТ. Несмотря на то, что Edge AI находится на подъеме, их развертывание остается сложной задачей. Чтобы перейти к этапу производства, технология будет управляться ИТ-отделом. Их можно рассматривать как правильную точку контакта, когда речь идет об управлении, безопасности и масштабируемости модели.

Конвергенция Edge AI и IIoT. Когда дело доходит до внедрения ИИ, производственные отрасли, особенно те, которые внедрили IoT , становятся крупнейшими в этой области. В ближайшие годы мы готовы увидеть слияние IIoT и Edge AI в сценариях использования датчиков и камер для проверки, профилактического и профилактического обслуживания.

Восстанавливайте центры обработки данных Edge. К 2024 году на периферии будет развернуто более пяти миллионов серверов . Количество таких центров обработки данных будет только увеличиваться из-за ряда факторов, таких как:

• сеть 5G
• Распространение Интернета вещей
• Технология SDN и NFV
• Потоковое видео с AR и VR

Спрос будет только расти за счет таких возможностей, как меньшая задержка, периодические проблемы с подключением и хранение данных ближе к конечным пользователям.

Каковы проблемы внедрения Edge AI?

Хотя внедрение Edge AI очень выгодно, оно сопряжено с проблемами. Есть ряд элементов, которые затрудняют внедрение технологии.

1. Отсутствие стандартов в оборудовании

Пограничные вычисления сильно зависят от аппаратного обеспечения. Что еще хуже, так это то, что оборудование Edge AI, доступное сегодня на рынке, не имеет каких-либо стандартизированных устройств. Кроме того, необходимо учитывать ряд элементов, таких как варианты использования, энергопотребление, потребности в памяти, процессоры и т. д.

2. Интеграция с несколькими элементами

Аппаратное обеспечение — это один из элементов модели ИИ. Разработчики нередко используют несколько моделей и сред для создания приложений. Однако такая интеграция может быть сложной. Кроме того, предприятия могут также использовать сторонние платформы, которым потребуется новая интеграция с программным и аппаратным обеспечением, используемым для искусственного интеллекта Edge.

3. Ограниченный опыт

Пограничные приложения искусственного интеллекта постоянно развиваются, как и каждая отрасль, в которой они внедряются. Чтобы не отставать от этого спроса, требуется наличие опыта по всему выбору новейшего оборудования, интеграции инструментов, оптимизации модели развертывания и тестирования до развертывания и тестирования и т. д. Поиск команды людей, которые имеют опыт не только в Edge AI, но и изменение стека технологий может быть проблемой.

Для решения этих проблем требуется квалифицированная команда, которая имеет опыт работы с устройствами Edge и множеством вариантов использования искусственного интеллекта Edge в различных отраслях. Ну, вам не нужно далеко ходить. Appinventiv помогла более чем 25 компаниям из разных отраслей изучить возможности Edge AI и использовать их в различных сценариях использования. Хотите обсудить вашу идею? Свяжитесь с нашей командой экспертов по искусственному интеллекту уже сегодня!