Какво е Edge AI & Edge Computing?

Edge AI е един от най-забележителните нови сектори на изкуствения интелект и има за цел да позволи на хората да изпълняват AI процеси, без да се притесняват за поверителността или забавянето поради предаване на данни. Edge AI позволява по-широко, по-широко разпространено използване на AI, позволявайки на смарт устройствата да реагират бързо на входове без достъп до облак. Въпреки че това е кратко определение на Edge AI, нека отделим малко време, за да разберем по-добре Edge AI, като проучим технологиите, които го правят възможно и видим някои случаи на използване на Edge AI.

Какво е Edge Computing?

За да разберем наистина Edge AI, първо трябва да разберем Edge computing и най-добрия начин да разберем Крайни изчисления е да го противопоставим на облачните изчисления. Облачните изчисления са предоставяне на компютърни услуги по интернет. За разлика от тях, Edge изчислителните системи не са свързани към облак, вместо да работят на локални устройства. Тези локални устройства могат да бъдат специален периферен компютърен сървър, локално устройство, или Интернет на нещата (IoT). Има редица предимства при използването на Edge computing. Например изчисленията, базирани на интернет/облак, са ограничени от латентност и честотна лента, докато изчисленията Edge не са ограничени от тези параметри.

Какво е Edge AI?

Сега, когато разбираме Edge computing, ние можете да разгледате Edge AI. Edge AI съчетава изкуствен интелект и крайни изчисления. Алгоритмите за изкуствен интелект се изпълняват на устройства, способни на изчисления на периферията. Предимството на това е, че данните могат да се обработват в реално време, без да се налага да се свързвате с облак.

Повечето авангардни AI процеси се извършват в облак, тъй като изискват голямо количество изчислителна мощност. Резултатът е, че тези AI процеси могат да бъдат уязвими за прекъсване. Тъй като системите Edge AI работят на крайно изчислително устройство, необходимите операции с данни могат да се извършват локално, като се изпращат, когато се установи интернет връзка, което спестява време. Алгоритмите за дълбоко обучение могат да работят върху самото устройство, точката на произход на данните.

Edge AI става все по-важен поради факта, че все повече и повече устройства трябва да използват AI в ситуации, в които нямат достъп до облака. Помислете колко фабрични роботи или колко коли днес идват с алгоритми за компютърно зрение. Закъснението в предаването на данни в тези ситуации може да бъде катастрофално. Самоуправляващите се автомобили не могат да страдат от забавяне при откриване на обекти на улицата. Тъй като бързото време за реакция е толкова важно, самото устройство трябва да има система Edge AI, която му позволява да анализира и класифицира изображения, без да разчита на облачна връзка.

Когато на крайните компютри се поверят задачите за обработка на информация, които обикновено се изпълняват в облака, резултатът е ниска латентност в реално време, обработка в реално време. Освен това, чрез ограничаване на предаването на данни само до най-важната информация, самият обем данни може да бъде намален и прекъсванията на комуникацията могат да бъдат сведени до минимум.

Edge AI и интернет на нещата

Edge AI се свързва с други цифрови технологии като 5G и Интернет на нещата (IoT). IoT може да генерира данни, които Edge AI системите да използват, докато 5G технологията е от съществено значение за непрекъснатия напредък както на Edge AI, така и на IoT.

Интернет на нещата се отнася до различни интелигентни устройства, свързани едно с друго чрез интернет. Всички тези устройства генерират данни, които могат да бъдат въведени в устройството Edge AI, което също може да действа като временно устройство за съхранение на данните, докато не бъдат синхронизирани с облака. Методът на обработка на данните позволява по-голяма гъвкавост.

Петото поколение на мобилната мрежа, 5G, е от решаващо значение за развитието както на Edge AI, така и на Интернет на нещата. 5G е в състояние да прехвърля данни с много по-високи скорости, до 20Gbps, докато 4G е в състояние да доставя данни само с 1Gbps. 5G също поддържа много повече едновременни връзки от 4G (1,000,000 100,000 1 на квадратен километър срещу 10 4) и по-добра скорост на латентност (5 ms срещу XNUMX ms). Тези предимства пред XNUMXG са важни, защото с разрастването на IoT нараства и обемът на данните и се влияе върху скоростта на трансфер. XNUMXG позволява повече взаимодействия между по-широк набор от устройства, много от които могат да бъдат оборудвани с Edge AI.

Случаи на употреба за Edge AI

Случаите на използване на Edge AI включват почти всеки случай, при който обработката на данни ще се извършва по-ефективно на локално устройство, отколкото когато се извършва чрез облак. Някои от най-честите случаи на използване на Edge AI обаче включват самостоятелно шофиране на коли, автономни роботи, разпознаване на лица, и цифрови асистенти.

Самоуправляващите се автомобили са един от най-подходящите случаи на използване на Edge AI. Самоуправляващите се автомобили трябва непрекъснато да сканират заобикалящата среда и да оценяват ситуацията, като правят корекции в траекторията си въз основа на близки събития. Обработката на данни в реално време е критична за тези случаи и в резултат на това техните бордови системи Edge AI отговарят за съхранението, манипулирането и анализа на данните. Крайните AI системи са необходими, за да се изведат на пазара превозни средства от ниво 3 и ниво 4 (напълно автономни).

Тъй като автономните дронове не се управляват от човешки оператори, те имат много сходни изисквания за автономните автомобили. Ако дрон загуби контрол или се повреди по време на полет, той може да се разбие и да повреди имущество или живот. Дроновете могат да летят далеч извън обхвата на точка за достъп до интернет и трябва да имат възможности за Edge AI. Edge AI системите ще бъдат незаменими за услуги като Amazon Prime Air, чиято цел е да доставя пакети чрез дрон.

Друг случай на използване на Edge AI са системите за разпознаване на лица. Системите за разпознаване на лица разчитат на алгоритми за компютърно зрение, като анализират данните, събрани от камерата. Приложенията за разпознаване на лица, които работят за целите на задачи като сигурност, трябва да работят надеждно, дори ако не са свързани към облак.

Цифровите асистенти са друг често срещан случай на използване на Edge AI. Цифровите асистенти като Google Assistant, Alexa и Siri трябва да могат да работят със смартфони и други цифрови устройства, дори когато не са свързани към интернет. Когато данните се обработват на устройството, няма нужда да се доставят в облака, което помага за намаляване на трафика и гарантира поверителност.