Edge AI'nın Ne Olduğuna İlişkin Bir Astar

Son yıllarda, AI'nın benimsenmesi muazzam bir şekilde büyüdü. İş verilerindeki artış, IoT uygulamaları ve müşterilerin eskisinden daha fazla cihaz kullanması ile işletmelerin yapay zekanın akıllılığını müşterilere daha yakın hale getirmesi mantıklı hale geldi. Edge AI bu noktada devreye giriyor.

Makalede daha da derine inerken, Edge AI'nın farklı yönlerine ve teknolojinin işletmelere sunduğu avantajlara bakacağız. Ama önce, Edge AI pazarına bir göz atın.

Edge AI nedir?

Yapay Zeka , büyük ölçüde karmaşık makine öğrenimi algoritmalarının hesaplanmasına ve veri aktarımlarına bağlıdır. Şimdi, Edge bilişimin yaptığı, yapay zekayı veri oluşturma ve hesaplamanın gerçekleştiği yere yaklaştıran yeni bir çağ bilişim yaklaşımı oluşturmaktır. Yapay zeka ve uç bilişimin bu birleşmesi, Uç bilişim yapay zekası olarak bilinen yeni bir alanı doğurdu.

Teknoloji, daha hızlı içgörü ve bilgi işlem oluşturulmasına, daha fazla güvenlik ve operasyonlar üzerinde daha iyi kontrole olanak tanır. Bunun sonucu , operasyon fiyatlarını düşük tutarken performans ağırlıklı AI uygulamaları oluşturmaya yardımcı olmasıdır.

Bu teknolojinin en iyi yanı, derin öğrenme süreçlerinin otonom olarak benimsenmesine, makine öğrenimine güç vermesi ve bulut hizmetlerinden uzakta Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının kendisine gelişmiş algoritmalar getirmesidir . Ancak, buluta güvenmekle, bulut bilişim ve Edge AI mimarisi arasında herhangi bir fark var mı?

Bulut bilişim ve Edge AI, her ikisi de bireysel uygulamalar ve güçlü yönlerle birlikte geldikleri için genellikle birbirinin yerine kullanılamaz. Edge AI mimarisi, zamana duyarlı verileri işlerken, yerel depolamaya ihtiyaç duyan uzak alanlarda işlemler gerçekleştirirken ve akıllı cihazları çalıştırırken kullanıma sunulur. Sınırlamalar, yüksek hesaplama gücünden, derin öğrenme çerçevelerinin kısıtlamalarından ve çoklu çıkarım donanımının varlığından oluşur.

Bulut bilişim ise bulut üzerinden büyük bir hesaplama gücüyle uzaktan cihaz üzerinde işlemeyi mümkün kılar. Bulut, daha fazla tasarım ve mimari seçeneği sunarken, üst düzey işleme için gereken güç tüketimini azaltır.

Edge AI nasıl çalışır?

Bir makinenin nesneleri görmesi, algılaması, konuşmayı anlaması, araba kullanması veya diğer insan becerilerini kopyalaması için insan zekasını taklit etmesi gerekecek. İşte burada AI devreye giriyor. Yapay Zeka, bilişi kopyalayan derin sinir ağı olarak bilinen bir veri yapısı kullanır. Bunlar, soruların farklı versiyonları ve cevaplarıyla beslenerek belirli soruları cevaplamak için eğitilmiştir.

"Derin öğrenme" olarak da adlandırılan eğitim süreci, modeli eğitmek için gereken çok büyük miktarda veri nedeniyle bir veri merkezinde çalışır. Eğitim tamamlandıktan sonra algoritma, soruları cevaplayabilen bir “çıkarım motoru” haline gelir.

Edge AI dağıtımları durumunda, bu çıkarım motoru hastaneler, arabalar, fabrikalar, ev ve uydular gibi çeşitli konumlardaki cihazlarda çalışır. AI bir soruna baktığında, veriler, çıkarım motorunun yerini alan eğitim için buluta yüklenir. Bu döngü, model performansının iyileştirilmesinde önemli bir etki taşır; Edge AI modelleri dağıtıldığında daha akıllı hale gelirler.

Edge AI'nın faydaları nelerdir?

Edge bilişim AI ile ilişkili olarak gelen bir dizi avantaj vardır. Şimdi, bunların ne olduğuna bakılmaksızın, hepsi daha iyi süreçlere ve müşteri deneyimine yöneliyor.

1. Verilerin gerçek zamanlı işlenmesi

Edge AI'nın en büyük faydaları, teknolojinin, IoT cihazlarının ve sensörlerinin dayandığı uçlara yüksek performanslı hesaplama gücü getirmesidir.

AI uç bilgi işlem teknolojisi, doğrudan saha cihazlarına AI kullanım senaryoları eklemeyi sağlar. En yaygın Edge AI örnekleri, otonom araçlar gibi otonom Edge AI uygulamalarında yazılımın verileri ve makine öğrenimini derin öğrenme algoritmaları yardımıyla nasıl işleyebileceği konusunda görülebilir.

Otonom bir araca dahil edildiğinde, teknoloji verileri birkaç milisaniyede işleyerek kazaları gerçek zamanlı olarak önleyebilir.

2. Daha iyi gizlilik

Edge AI durumunda, veri işleme faaliyetleri uç bilgisayarda yerel bir yerde gerçekleştirilir. Bu nedenle, buluta daha az veri gönderilir ve bu da verilerin yanlış kullanılması veya kötüye kullanılması riskini azaltır.

Artık veriler cihazların yakınında toplanıp işlendiğinden, daha az aktarım gerçekleşir ve bu da daha iyi veri güvenliği sağlar.

3. Daha düşük internet bant genişliği

Edge bilişim AI, yerel olarak gerçekleşen veri işleme ile çalıştığından, internet üzerinden daha az veri iletildiğinden, işletmeler internet bant genişliğinde büyük miktarda tasarruf sağlar.

Amazon AWS AI Services'ı iş ihtiyaçlarınız için kullanırsanız, bulutta AI süreçleri gerçekleştirmenin ne kadar maliyetli olabileceğini bilirsiniz. Edge AI ile bulut, analiz için gerekli olan sonradan işlenmiş veriler için yalnızca bir havuz olarak ayrılabilir.

4. Daha az güç tüketimi

Veriler yerel bir aşamada işlendiğinden, Edge AI çözümleriyle işletmeler, uç platform ile bulut arasında veri aktarımı için mutlaka buluta bağlı kalmaları gerekmediğinden enerji maliyetlerinde çok tasarruf sağlar. Ayrıca, uç bilgi işlem cihazlarının çoğu, güç tüketimi ve verimlilik özellikleriyle birlikte gelir.

Burada dikkate alınması gereken önemli nokta, uç uygulamaların çoğu uzak ortamlarda dağıtıldığından uç bilgisayarların performans ve gücü dengelemesi gerektiğidir.

5. Daha fazla yanıt verme

Edge AI teknolojisi, verileri yerel olarak işleme eğilimindedir; bu, cihazın veri topladığı, işlenmek üzere buluta gönderdiği ve geri gönderilmesini beklediği bulut bilişime kıyasla çok daha duyarlı hale getirir.

Bütün bunlar milisaniyelik işlem süresinde gerçekleşir. Bu, Edge AI çözümlerinin hızlandırılmış eylemler gerçekleştirmesine ve daha hızlı kararlar almasına yol açar. Bu, akıllı otomasyon, otonom araçlar ve robotik gibi anlık geri bildirime ihtiyaç duyan uygulamalarla sonuçlanır .

Edge AI kullanım durumları nelerdir?

Edge AI çözümleri, yapay zeka ve uç bilgi işlemin birleşmesinin bir sonucu olarak ortaya çıktı. Bu kombinasyon, derin öğrenme yapay zeka algoritmalarının olanaklarını yüzeye yaklaştırmak için tasarlanmıştır. Edge AI uygulamalarının benimsenmesi, çeşitli endüstrilerde ve kullanım durumlarında görülebilir. En iyi Edge AI örneklerinden bazılarına bakalım.

Üretme

Üründe tam güvenlik ve doğruluğun sağlanması için hassas üretim yapan fabrikalara ihtiyaç vardır. Şimdi, karışıma Edge AI eklediğinizde, fabrika zemininin verimli ve güvenli olduğundan emin olursunuz. Yapay görmenin dahil edilmesiyle, ürün kalitesini inanılmaz bir hassasiyetle izleyebilirsiniz. Ayrıca ürün otomasyonuna ve mekanik arızaların tahmin edilmesine yardımcı olur.

Procter & Gamble, teknolojiyi denetim kameraları şeklinde kullanır. Kat kameralarından toplanan videoları analiz ederek kusurların fabrika dışına çıkmasını engeller.

Perakende

Nadiren müşteri analitiğini kaçıran bir perakende satış evi vardır. Bununla birlikte, özünde, müşteri analitiği büyük ölçüde dijital olan her şeye bağlıdır - görüşleri, web sitesini nereden terk ettikleri, neyi ne zaman satın aldıkları vb. Gerçek mekanda faaliyet gösteren işletmeler için bu analitik genellikle makbuzlarla sınırlıdır.

Edge AI, video analizi yoluyla bunu değiştirir. Hesaplama gücünü mağazaların yanına getirerek, mağaza videolarından ziyaretçilerin ne kadar mutlu oldukları, ne aradıkları, neye önem verdikleri - renk, fiyat, boyut, dokunuş vb.

Akıllı hastaneler

Tıp alanında uç bilgi işlem ve yapay zekanın benimsenmesi, operasyonel verimliliği artırırken hasta bakımına yardımcı olmaya ve desteklemeye yardımcı olacaktır.

Edge AI uygulamaları, hastanelerin daha iyi çalışması için gerekli olan daha iyi veri güvenliğine yardımcı olur. Tıp endüstrileri, aşağıdaki gibi görevleri gerçekleştirmek için Edge AI'yı kullanabilir:

• yüksek hassasiyetli termal tarama
• envanter yönetimi
• hastaların uzaktan izlenmesi
• hastalıkların tahmini

dronlar

Edge AI'nın dronlarda kullanım durumları, inşaat, trafik izleme ve haritacılık gibi bir dizi etkinlikte görülüyor. Drone'lar görsel arama, görüntü tanıma ve nesne tanımlama, izleme üzerinde çalışır. Yapay zeka teknolojiye eklendiğinde, insan arama davranışını taklit ederek toplanan verilere anlam verebilmektedir.

Edge AI'nın dronlarda uygulanması, verilerin etkili bir şekilde analiz edilmesini sağlayacaktır. Aynı zamanda gerçek zamanlı izleme, kestirimci bakım, nesne tanıma ve yüz tanımada yardımcı olacaktır.

Trafik

Edge AI, ulaşım ve trafik alanında büyük bir kullanım durumuna sahiptir. Örneğin, hava araçları ve otonom gemiler, doğru ve hızlı bir şekilde analiz edildiğinde güvenliği artırabilecek çok sayıda veri üretir. Teknolojinin bir başka örneği, yolcu sayılarının hesaplanmasına ve en yakın aracın en yüksek doğrulukla bulunmasına yardımcı olan teknolojide görülebilir.

Enerji

Enerji alanı, akıllı bir şebekenin nasıl büyük miktarda veri üretebileceğini belirledi. Ve sadece bu değil. Akıllı bir şebeke, talep esnekliğini güçlendirebilir, tüketimi izleyebilir, yenilenebilir enerjiyi uygun şekilde kullanabilir ve hatta enerji üretimini merkezden uzaklaştırabilir. Ancak tüm bunları başarmak, şebekelerin cihazlar arasında iletişim kurmasını gerektirecek ve bu da veriler cihaz ile geleneksel bir bulut hizmeti arasında aktarılırken gecikecek. Edge AI'nin kullanışlı olduğu yer burasıdır.

İşte en iyi kullanım durumları veya Edge yapay zeka uygulamaları. Bununla birlikte, bunlar teknolojinin yalnızca yüzey seviyesindeki uygulamalarıdır, gerçek şu ki, AI'nın benimsenebileceği her kullanım durumunda bir yeri vardır.

Artık Edge AI'nın ne olduğuna ve bir AI yazılım geliştirme şirketinin üzerinde çalıştığı kullanım durumlarının neler olduğuna dair temel bilgileri incelediğimize göre, teknolojiyle birlikte gelen zorluklara bakmadan primer eksik kalacaktır. Edge AI'dan 'ne beklenebilir' konusunu ele alır almaz bu konuya gireceğiz.

Edge AI'nın geleceği nedir?

Edge AI'daki büyüme bariz bir yükselişte. Ancak, bu sadece başlangıç. Alanda şekillenen bir dizi trend var. Onları inceleyelim.

Edge AI'nın yönetimi bir BT görevi olacaktır. Edge AI yükselişte olsa da, dağıtımları zorlu olmaya devam ediyor. Üretim aşamasına geçebilmek için teknoloji IT departmanı tarafından yönetilecektir. Modelin yönetimi, güvenliği ve ölçeklenebilirliği söz konusu olduğunda doğru iletişim noktası olarak görülebilirler.

Edge AI ve IIoT'nin yakınsaması. Yapay zekanın benimsenmesi söz konusu olduğunda, imalat endüstrileri, özellikle de IoT'yi içerenler , alandaki en büyük isim olarak ortaya çıkıyor. Önümüzdeki yıllarda, denetim, önleyici ve kestirimci bakım için sensörler ve kameralar etrafındaki kullanım durumlarında IIoT ve Edge AI'nın birleştiğini görmeye hazırız.

Edge veri merkezlerinde yükseliş. 2024 yılına kadar, uçta beş milyondan fazla sunucu konuşlandırılacak . Bu veri merkezlerinin sayısı yalnızca aşağıdakiler gibi bir dizi faktör nedeniyle artacaktır:

• 5G ağı
• IoT çoğalması
• SDN ve NFV teknolojisi
• AR ve VR ile video akışı

Talep, yalnızca daha düşük gecikme süresi, kesintili bağlantı sorunları ve son kullanıcılara daha yakın veri depolaması gibi tesisler sayesinde artacaktır.

Edge AI'yı benimsemenin zorlukları nelerdir?

Edge AI'nın uygulanması çok avantajlı olsa da, beraberinde zorluklar da getiriyor. Teknolojinin uygulanmasını zorlaştıran bir takım unsurlar vardır.

1. Donanımda standart eksikliği

Edge bilişim, donanıma büyük bir bağımlılıkla gelir. Daha da kötüsü, bugün piyasada bulunan Edge AI donanımının herhangi bir standart üniteye sahip olmamasıdır. Ayrıca kullanım durumları, güç tüketimi, bellek ihtiyaçları, işlemciler vb. gibi dikkate alınması gereken bir dizi unsur vardır.

2. Birden çok öğeyle entegrasyon

Donanım, AI modelinin bir unsurudur. Geliştiricilerin uygulamalar oluşturmak için birden fazla model ve çerçeve kullanması alışılmadık bir durum değildir. Ancak bu entegrasyon zorlayıcı olabilir. Ek olarak işletmeler, Edge yapay zekası için kullanılan yazılım ve donanımla yeni entegrasyona ihtiyaç duyacak üçüncü taraf platformlardan da yararlanabilir.

3. Sınırlı uzmanlık

Edge AI uygulamaları sürekli gelişiyor ve benimsendiği her sektör de öyle. Bu talebe ayak uydurmak, en son donanım seçimi, araçların entegrasyonu, dağıtım ve test modelinden dağıtım ve teste kadar optimizasyon vb. konularda uzmanlığa sahip olmayı gerektirir. teknoloji yığınını değiştirmek zor olabilir.

Bu zorlukları çözmek, Edge cihazlarıyla çalışma konusunda uzmanlığa ve endüstriler arasında çok sayıda Edge yapay zeka kullanım senaryosuna sahip yetenekli bir ekip gerektirir. Pekâlâ, çok uzağa bakmanıza gerek yok. Appinventiv, endüstrilerdeki 25'ten fazla işletmenin Edge AI'nın gücünü keşfetmesine ve bunları farklı kullanım durumlarında kullanmasına yardımcı oldu. Fikrinizi tartışmak ister misiniz? Yapay zeka uzmanlarından oluşan ekibimizle bugün iletişime geçin!