ไพรเมอร์เกี่ยวกับ Edge AI . คืออะไร

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การนำ AI มาใช้ได้เติบโตขึ้นอย่างมาก ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูลธุรกิจ แอปพลิเคชัน IoT และลูกค้าที่ใช้อุปกรณ์มากขึ้นกว่าเดิม จึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลสำหรับธุรกิจที่จะนำความชาญฉลาดของ AI เข้าใกล้ลูกค้ามากขึ้น นี่คือจุดที่ Edge AI เข้ามาในรูปภาพ

เมื่อเราเจาะลึกลงไปในบทความนี้ เราจะพิจารณาแง่มุมต่างๆ ของ Edge AI และประโยชน์ของเทคโนโลยีที่มีต่อองค์กรต่างๆ แต่ก่อนอื่น มาดูตลาด Edge AI กันก่อน

Edge AI คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ ขึ้นอยู่กับการคำนวณอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนและการส่งข้อมูล สิ่งที่ Edge Computing ทำคือตั้งค่าแนวทางการคำนวณยุคใหม่ ซึ่งจะทำให้ AI เข้าใกล้ตำแหน่งที่เกิดข้อมูลและการคำนวณมากขึ้น การควบรวมกิจการของ AI และ Edge Computing ทำให้เกิดโดเมนใหม่ที่รู้จักกันในชื่อ Edge Computing AI

เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกและการประมวลผลได้รวดเร็วขึ้น มีความปลอดภัยมากขึ้น และควบคุมการทำงานได้ดีขึ้น ผลลัพธ์ก็คือมันช่วยสร้าง แอพ AI ที่เน้นประสิทธิภาพ ในขณะที่รักษาราคาการทำงานให้ต่ำลง

สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้คือสนับสนุนการนำกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และนำอัลกอริธึมขั้นสูงมาใช้กับ อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ด้วยตัวเอง ทั้งหมดนี้อยู่ห่างจาก บริการคลาว ด์ อย่างไรก็ตาม ด้วยการพึ่งพาระบบคลาวด์ มีความแตกต่างในการ ประมวลผลแบบคลาวด์และสถาปัตยกรรม Edge AI หรือไม่

การ ประมวลผลแบบคลาวด์ และ Edge AI มักใช้แทนกันไม่ได้เนื่องจากทั้งสองมาพร้อมกับแอปพลิเคชันและจุดแข็งส่วนบุคคล สถาปัตยกรรม Edge AI ถูกนำมาใช้เมื่อคุณจัดการกับข้อมูลที่อ่อนไหวต่อเวลา ดำเนินการประมวลผลในพื้นที่ห่างไกลที่ต้องการพื้นที่จัดเก็บในเครื่อง และใช้งานอุปกรณ์อัจฉริยะ ข้อจำกัดประกอบด้วยพลังในการคำนวณสูง ข้อจำกัดของเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก และการมีอยู่ของฮาร์ดแวร์การอนุมานหลายตัว

ในทางกลับกัน การประมวลผลแบบคลาวด์ทำให้สามารถประมวลผลบนอุปกรณ์จากระยะไกลด้วยพลังการประมวลผลมหาศาลบนคลาวด์ แม้ว่าระบบคลาวด์จะมีตัวเลือกการออกแบบและสถาปัตยกรรมมากขึ้น แต่ก็ช่วยลดการใช้พลังงานที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลระดับสูง

Edge AI ทำงานอย่างไร

เพื่อให้เครื่องดู ตรวจจับวัตถุ เข้าใจคำพูด ขับรถ หรือลอกเลียนทักษะอื่นๆ ของมนุษย์ พวกเขาจะต้องเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ นี่คือที่มาของ AI ปัญญาประดิษฐ์ใช้โครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทเทียมลึกซึ่งคัดลอกความรู้ความเข้าใจ สิ่งเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเพื่อตอบคำถามเฉพาะโดยป้อนคำถามและคำตอบในรูปแบบต่างๆ

กระบวนการฝึกอบรมซึ่งเรียกอีกอย่างว่า "การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง" ดำเนินการภายในศูนย์ข้อมูลเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จำเป็นในการฝึกโมเดล เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น อัลกอริธึมจะกลายเป็น “เครื่องมืออนุมาน” ซึ่งสามารถตอบคำถามได้

ในกรณีของการปรับใช้ Edge AI เอ็นจิ้นการอนุมานนี้ทำงานบนอุปกรณ์ในสถานที่ต่างๆ เช่น โรงพยาบาล รถยนต์ โรงงาน บ้าน และดาวเทียม เมื่อ AI ตรวจสอบปัญหาแล้ว ข้อมูลจะถูกอัปโหลดไปยังคลาวด์เพื่อการฝึกอบรม ซึ่งจะมาแทนที่เอ็นจิ้นการอนุมาน วนรอบนี้มีผลกระทบอย่างมากในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง เมื่อโมเดล Edge AI ถูกปรับใช้ พวกเขาจะฉลาดขึ้น

Edge AI มีประโยชน์อย่างไร?

มีข้อดีหลายประการที่เกี่ยวข้องกับ Edge Computing AI ตอนนี้ ไม่ว่าสิ่งเหล่านี้คืออะไร พวกเขาทั้งหมดมุ่งไปสู่กระบวนการที่ดีขึ้นและประสบการณ์ของลูกค้า

1. การประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง

ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดของ Edge AI คือเทคโนโลยีนำพลังการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงมาสู่ขอบที่อุปกรณ์ IoT และเซ็นเซอร์เป็นพื้นฐาน

เทคโนโลยีการประมวลผลขอบ AI ช่วยให้สามารถเพิ่มกรณีการใช้งาน AI บนอุปกรณ์ภาคสนามได้โดยตรง ตัวอย่าง Edge AI ที่พบบ่อยที่สุดสามารถเห็นได้ในวิธีที่ซอฟต์แวร์สามารถประมวลผลข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกในแอปพลิเคชัน Edge AI ที่ทำงานอัตโนมัติ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติ

เมื่อรวมเข้ากับรถยนต์ไร้คนขับ เทคโนโลยีสามารถประมวลผลข้อมูลได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที ช่วยป้องกันอุบัติเหตุแบบเรียลไทม์

2. ความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น

ในกรณีของ Edge AI กิจกรรมการประมวลผลข้อมูลจะดำเนินการในพื้นที่บนขอบคอมพิวเตอร์ ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลจึงน้อยลงไปยังระบบคลาวด์ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการจัดการข้อมูลอย่างผิดพลาดหรือถูกยักยอก

เนื่องจากข้อมูลถูกรวบรวมและประมวลผลใกล้กับอุปกรณ์ ทำให้มีการรับส่งข้อมูลน้อยลง ซึ่งนำไปสู่ความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น

3. แบนด์วิดธ์อินเทอร์เน็ตต่ำ

เนื่องจาก Edge Computing AI ทำงานกับการประมวลผลข้อมูลที่เกิดขึ้นในพื้นที่ ธุรกิจต่างๆ สามารถประหยัดเงินจำนวนมหาศาลบนแบนด์วิดท์อินเทอร์เน็ต เนื่องจากมีการรับส่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตน้อยลง

หากคุณใช้ Amazon AWS AI Services สำหรับความต้องการทางธุรกิจของคุณ คุณจะรู้ว่าการดำเนินการกระบวนการ AI ในระบบคลาวด์มีค่าใช้จ่ายสูงเพียงใด ด้วย Edge AI คลาวด์สามารถสงวนไว้เป็นเพียงที่เก็บข้อมูลสำหรับข้อมูลหลังการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์

4. ใช้พลังงานน้อยลง

ด้วยโซลูชัน Edge AI เนื่องจากข้อมูลได้รับการประมวลผลในระดับท้องถิ่น ธุรกิจสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานได้มาก เนื่องจากไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับคลาวด์เพื่อถ่ายโอนข้อมูลไปมาระหว่างแพลตฟอร์ม Edge กับคลาวด์ นอกจากนี้ อุปกรณ์ Edge Computing ส่วนใหญ่ยังมาพร้อมกับคุณสมบัติการใช้พลังงานและประสิทธิภาพ

สิ่งสำคัญที่ต้องพิจารณาในที่นี้คือ เนื่องจากแอป Edge ส่วนใหญ่ถูกปรับใช้ในสภาพแวดล้อมระยะไกล จึงจำเป็นที่คอมพิวเตอร์ Edge จะต้องสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและพลังงาน

5. การตอบสนองมากขึ้น

เทคโนโลยี Edge AI มีแนวโน้มที่จะประมวลผลข้อมูลในเครื่อง ทำให้ตอบสนองได้ดีกว่ามากเมื่อเทียบกับการประมวลผลแบบคลาวด์ที่อุปกรณ์รวบรวมข้อมูล ส่งไปยังระบบคลาวด์เพื่อทำการประมวลผล และรอจนกว่าระบบจะถูกส่งกลับ

ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในระยะเวลาดำเนินการเป็นมิลลิวินาที สิ่งนี้นำไปสู่โซลูชัน Edge AI ที่ดำเนินการอย่างรวดเร็วและตัดสินใจได้เร็วขึ้น ซึ่งส่งผลให้แอปต้องการความคิดเห็นในทันที เช่น ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ ยานยนต์อัตโนมัติ และ หุ่น ยนต์

กรณีการใช้งานของ Edge AI คืออะไร?

โซลูชัน Edge AI เกิดจากการควบรวมกิจการของปัญญาประดิษฐ์และเอดจ์คอมพิวติ้ง การรวมกันนี้ออกแบบมาเพื่อนำสิ่งอำนวยความสะดวกของอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์การเรียนรู้เชิงลึกเข้าใกล้พื้นผิวมากขึ้น การนำแอปพลิเคชัน Edge AI มาใช้นั้นสามารถเห็นได้ในอุตสาหกรรมต่างๆ และกรณีการใช้งาน ให้เราดูตัวอย่าง Edge AI ชั้นนำบางส่วน

การผลิต

โรงงานที่ทำงานกับการผลิตที่แม่นยำมีความจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีความปลอดภัยและความถูกต้องครบถ้วนในผลิตภัณฑ์ ตอนนี้ เมื่อคุณเพิ่ม Edge AI ในการผสมผสาน คุณจะต้องแน่ใจว่าพื้นโรงงานนั้นมีประสิทธิภาพและปลอดภัย ด้วยการรวมแมชชีนวิชัน คุณสามารถตรวจสอบคุณภาพของผลิตภัณฑ์ด้วยความแม่นยำที่น่าทึ่ง นอกจากนี้ยังช่วยเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์อัตโนมัติและการทำนายความล้มเหลวทางกล

Procter & Gamble ใช้เทคโนโลยีในทางของกล้องตรวจสอบ ป้องกันความไม่สมบูรณ์ออกจากโรงงาน โดยการวิเคราะห์วิดีโอที่รวบรวมจากกล้องตั้งพื้น

ขายปลีก

แทบไม่มีร้านขายปลีกที่ขาดการวิเคราะห์ลูกค้า อย่างไรก็ตาม ที่แกนหลักของการวิเคราะห์นั้น การวิเคราะห์ลูกค้านั้นขึ้นอยู่กับทุกอย่างที่เป็นดิจิทัลเป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นมุมมอง ที่พวกเขาออกจากเว็บไซต์ พวกเขาซื้ออะไรเมื่อไหร่ ฯลฯ สำหรับธุรกิจอิฐและปูน การวิเคราะห์นี้มักจะจำกัดอยู่ที่ใบเสร็จ

Edge AI เปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นผ่านการวิเคราะห์วิดีโอ การนำพลังการคำนวณมาใกล้ร้านค้า ทำให้สามารถดึงข้อมูลสำคัญจากวิดีโอของร้านค้าว่าผู้เข้าชมมีความสุขแค่ไหน พวกเขากำลังมองหาอะไร พวกเขาให้ความสำคัญกับอะไร เช่น สี ราคา ขนาด สัมผัส ฯลฯ

โรงพยาบาลอัจฉริยะ

การนำ Edge Computing และปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในโดเมนยาจะช่วยและส่งเสริมการดูแลผู้ป่วยในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน

แอป Edge AI ช่วยให้มีการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่ดีขึ้น ซึ่งจำเป็นสำหรับโรงพยาบาลเพื่อให้ทำงานได้ดีขึ้น อุตสาหกรรมการแพทย์สามารถนำ Edge AI มาใช้ในการปฏิบัติงานต่างๆ เช่น –

• การตรวจคัดกรองความร้อนที่มีความแม่นยำสูง
• การจัดการสินค้าคงคลัง
• การติดตามผู้ป่วยระยะไกล
• การพยากรณ์โรค

โดรน

กรณีการใช้งานของ Edge AI ในโดรนนั้นพบเห็นได้ในหลายเหตุการณ์ เช่น การก่อสร้าง การตรวจสอบการจราจร และการทำแผนที่ โดรนทำงานเกี่ยวกับการค้นหาด้วยภาพ การจดจำภาพ และการระบุวัตถุ การติดตาม เมื่อเพิ่ม AI เข้ากับเทคโนโลยีแล้ว ก็จะสามารถเข้าใจข้อมูลที่รวบรวมโดยเลียนแบบพฤติกรรมการค้นหาของมนุษย์

การประยุกต์ใช้ Edge AI ในโดรนจะช่วยให้ข้อมูลได้รับการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังช่วยในการติดตามแบบเรียลไทม์ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การจดจำวัตถุ และการจดจำใบหน้า

การจราจร

Edge AI มีกรณีการใช้งานขนาดใหญ่ในโดเมนการขนส่งและการรับส่งข้อมูล ตัวอย่างเช่น ยานบินและเรือรบอิสระสร้างข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งเมื่อวิเคราะห์อย่างถูกต้องและรวดเร็วสามารถปรับปรุงความปลอดภัยได้ อีกตัวอย่างหนึ่งของเทคโนโลยีนี้สามารถเห็นได้ในเทคโนโลยีที่ช่วยคำนวณจำนวนผู้โดยสารและระบุตำแหน่งยานพาหนะที่ใกล้ที่สุดด้วยความแม่นยำสูงสุด

พลังงาน

พื้นที่พลังงานได้กำหนดวิธีที่สมาร์ทกริดสามารถสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ และไม่ใช่แค่นั้น สมาร์ทกริดสามารถเพิ่มความยืดหยุ่นของความต้องการ ตรวจสอบการบริโภค ใช้พลังงานหมุนเวียนอย่างเหมาะสม และแม้กระทั่งกระจายอำนาจการผลิตพลังงาน อย่างไรก็ตาม การบรรลุผลทั้งหมดนี้จะต้องใช้กริดเพื่อสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ ซึ่งจะล่าช้าเมื่อข้อมูลได้รับการถ่ายโอนระหว่างอุปกรณ์และบริการคลาวด์แบบเดิม นี่คือจุดที่ Edge AI พิสูจน์ได้ว่าสะดวก

นี่คือกรณีการใช้งานยอดนิยมหรือแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ของ Edge อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงการใช้งานระดับพื้นผิวของเทคโนโลยีเท่านั้น ความจริงก็คือ มันมีที่ในทุกกรณีการใช้งานที่ AI สามารถนำมาใช้ได้

ตอนนี้เราได้ตรวจสอบพื้นฐานของ Edge AI แล้วและกรณีการใช้งาน ของบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ AI คืออะไร ไพรเมอร์จะยังคงไม่สมบูรณ์โดยไม่ต้องพิจารณาถึงความท้าทายที่มาพร้อมกับเทคโนโลยี เราจะพูดถึงเรื่องนี้ทันทีที่เราพูดถึง 'สิ่งที่คาดหวัง' จาก Edge AI

อนาคตของ Edge AI คืออะไร?

การเติบโตของ Edge AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น มีแนวโน้มมากมายที่ก่อตัวขึ้นในโดเมน ให้เราพิจารณาพวกเขา

การจัดการ Edge AI จะเป็นงานด้านไอที แม้ว่า Edge AI จะเพิ่มขึ้น แต่การใช้งานยังคงท้าทาย เพื่อย้ายไปยังขั้นตอนการผลิต เทคโนโลยีจะได้รับการจัดการโดยแผนกไอที พวกเขาสามารถถูกมองว่าเป็นจุดติดต่อที่ถูกต้องเมื่อพูดถึงการจัดการ ความปลอดภัย และความสามารถในการปรับขนาดของโมเดล

การบรรจบกันของ Edge AI และ IIoT เมื่อพูดถึงการนำ AI มาใช้ อุตสาหกรรมการผลิต โดยเฉพาะอุตสาหกรรมที่รวม IoT เข้าด้วยกัน กลายเป็นชื่อที่ใหญ่ที่สุดในโดเมน ในปีต่อๆ ไป เราพร้อมที่จะเห็นการควบรวมกิจการของ IIoT และ Edge AI ในกรณีการใช้งานเกี่ยวกับเซ็นเซอร์และกล้องสำหรับการตรวจสอบ การป้องกัน และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

เพิ่มขึ้นในศูนย์ข้อมูล Edge ภายในปี 2024 เซิร์ฟเวอร์มากกว่า ห้าล้านเครื่องจะถูกปรับใช้ที่ Edge ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้จะเพิ่มจำนวนขึ้นเนื่องจากปัจจัยหลายประการ เช่น:

• เครือข่าย 5G
• การขยายตัวของ IoT
• SDN และ NFV tech
• การสตรีมวิดีโอด้วย AR และ VR

ความต้องการจะเพิ่มขึ้นเพียงด้านหลังของสิ่งอำนวยความสะดวก เช่น เวลาแฝงที่ต่ำกว่า ปัญหาการเชื่อมต่อที่ไม่ต่อเนื่อง และการจัดเก็บข้อมูลใกล้กับผู้ใช้ปลายทาง

อะไรคือความท้าทายในการนำ Edge AI มาใช้?

แม้ว่าการนำ Edge AI ไปใช้จะเป็นประโยชน์อย่างมาก แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทาย มีองค์ประกอบหลายอย่างที่ทำให้เทคโนโลยีนี้ยากต่อการนำไปใช้

1. ขาดมาตรฐานด้านฮาร์ดแวร์

Edge Computing มาพร้อมกับการพึ่งพาฮาร์ดแวร์อย่างมาก สิ่งที่ทำให้แย่กว่านั้นคือฮาร์ดแวร์ Edge AI ที่มีจำหน่ายในตลาดปัจจุบันไม่มีหน่วยมาตรฐานใดๆ นอกจากนี้ยังมีองค์ประกอบหลายอย่าง เช่น กรณีการใช้งาน การใช้พลังงาน ความต้องการหน่วยความจำ โปรเซสเซอร์ ฯลฯ ที่ต้องพิจารณา

2. บูรณาการกับหลายองค์ประกอบ

ฮาร์ดแวร์เป็นองค์ประกอบหนึ่งของโมเดล AI ไม่ใช่เรื่องแปลกที่นักพัฒนาจะใช้โมเดลและเฟรมเวิร์กที่หลากหลายเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม การบูรณาการนี้อาจเป็นสิ่งที่ท้าทาย นอกจากนี้ ธุรกิจต่างๆ อาจใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามซึ่งจำเป็นต้องผสานรวมกับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ใช้สำหรับปัญญาประดิษฐ์ของ Edge

3. ความเชี่ยวชาญที่จำกัด

แอปพลิเคชัน Edge AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และทุกๆ อุตสาหกรรมก็จะถูกนำมาใช้ด้วยเช่นกัน การรักษาให้ทันความต้องการนี้เรียกร้องให้มีความชำนาญในการเลือกฮาร์ดแวร์ล่าสุด การรวมเครื่องมือ การเพิ่มประสิทธิภาพของรูปแบบการปรับใช้และการทดสอบเพื่อการปรับใช้และการทดสอบ ฯลฯ การหาทีมของผู้ที่มีความเชี่ยวชาญไม่ใช่แค่ Edge AI แต่ยังรวมถึง การเปลี่ยนกองเทคโนโลยีอาจเป็นเรื่องท้าทาย

การแก้ปัญหาความท้าทายเหล่านี้ต้องใช้ทีมที่มีทักษะซึ่งมีความเชี่ยวชาญในการทำงานกับอุปกรณ์ Edge และกรณีการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ของ Edge มากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ ก็ไม่ต้องมองไกล Appinventiv ได้ช่วยธุรกิจมากกว่า 25 แห่งในอุตสาหกรรมต่างๆ สำรวจพลังของ Edge AI และนำไปใช้ในกรณีการใช้งานต่างๆ ต้องการที่จะหารือเกี่ยวกับความคิดของคุณ? ติดต่อ กับทีมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ของเราวันนี้!