Co je Edge AI & Edge Computing?

Edge AI je jednou z nejvýznamnějších nových oblastí umělé inteligence a jejím cílem je umožnit lidem spouštět procesy umělé inteligence bez obav o soukromí nebo zpomalení způsobeného přenosem dat. Edge AI umožňuje širší a rozsáhlejší využití umělé inteligence, umožňuje chytrým zařízením reagovat rychle na vstupy bez přístupu k cloudu. Zatímco to je rychlé definice Edge AI, pojďme se na chvíli lépe podívat na Edge AI prozkoumáním technologií, které ji umožňují, a prohlédnutím některých případů použití Edge AI.

Co je Edge Computing?

Abychom skutečně porozuměli Edge AI, musíme nejprve porozumět Edge computingu, a nejlepší způsob, jak porozumět Edge computingu, je srovnat ho s cloud computingu. Cloud computing je dodávka výpočetních služeb přes internet. Naopak, Edge computing systémy nejsou připojeny k cloudu, místo toho fungují na místních zařízeních. Tato místní zařízení mohou být dedikovaný Edge computing server, místní zařízení, nebo Internet věcí (IoT). Existuje několik výhod používání Edge computingu. Například internet/cloudový výpočet je omezen latencí a šířkou pásma, zatímco Edge computing není omezen těmito parametry.

Co je Edge AI?

Teď, když rozumíme Edge computingu, můžeme se podívat na Edge AI. Edge AI kombinuje umělou inteligenci a Edge computing. Algoritmy umělé inteligence jsou spouštěny na zařízeních schopných Edge computingu. Výhodou je, že data mohou být zpracována v reálném čase, bez nutnosti připojení k cloudu.

Většina nejmodernějších procesů umělé inteligence se provádí v cloudu, protože vyžadují velké množství výpočetní síly. Výsledkem je, že tyto procesy umělé inteligence mohou být zranitelné vůči výpadkům. Protože Edge AI systémy fungují na zařízení Edge computingu, nezbytné datové operace mohou probíhat místně, jsou odeslány, když je zavedeno internetové připojení, což šetří čas. Algoritmy hlubokého učení mohou fungovat na samotném zařízení, původním místě dat.

Edge AI se stává stále důležitějším kvůli skutečnosti, že stále více zařízení musí využívat umělou inteligenci v situacích, kdy nemohou získat přístup k cloudu. Zvažte, kolik továrních robotů nebo kolik aut dnes přichází s algoritmy počítačového vidění. Zpoždění při přenosu dat v těchto situacích by mohlo být katastrofální. Samojízdná auta nemohou trpět latencí při detekci objektů na ulici. Protože rychlá odezva je tak důležitá, zařízení samo musí mít Edge AI systém, který umožňuje analyzovat a klasifikovat obrázky bez spolehnutí se na cloudové připojení.

Když jsou edge počítače vybaveny úkoly zpracování informací, které jsou obvykle prováděny v cloudu, výsledkem je reálné zpracování s nízkou latencí. Kromě toho, omezováním přenosu dat pouze na nejzákladnější informace, lze snížit objem dat a minimalizovat komunikační přerušení.

Edge AI a Internet věcí

Edge AI se spojuje s dalšími digitálními technologiemi, jako je 5G a Internet věcí (IoT). IoT může generovat data pro Edge AI systémy, zatímco technologie 5G je nezbytná pro pokračující rozvoj obou Edge AI a IoT.

Internet věcí se týká různých chytrých zařízení propojených přes internet. Všechna tato zařízení generují data, která mohou být využita Edge AI systémem, který může také fungovat jako dočasná úložiště dat, dokud nejsou synchronizována s cloudem. Metoda zpracování dat umožňuje větší flexibilitu.

Pátá generace mobilní sítě, 5G, je kritická pro rozvoj Edge AI a Internetu věcí. 5G je schopna přenášet data mnohem vyššími rychlostmi, až 20 Gbps, zatímco 4G je schopna dodávat data pouze 1 Gbps. 5G také podporuje mnohem více současných připojení než 4G (1 000 000 na kilometr čtvereční vs. 100 000) a lepší latenci (1 ms vs. 10 ms). Tyto výhody nad 4G jsou důležité, protože s růstem IoT roste i objem dat a je ovlivněna přenosová rychlost. 5G umožňuje více interakcí mezi širším rozsahem zařízení, z nichž mnohé mohou být vybaveny Edge AI.

Případy použití Edge AI

Případy použití Edge AI zahrnují téměř jakoukoli instanci, ve které by zpracování dat bylo provedeno efektivněji na místním zařízení než při zpracování prostřednictvím cloudu. Nicméně, některé z nejčastějších případů použití Edge AI zahrnují samojízdná auta, autonomní drony, rozpoznávání obličeje a digitální asistenti.

Samojízdná auta jsou jedním z nejrelevantnějších případů použití Edge AI. Samojízdná auta musí neustále skenovat okolní prostředí a hodnotit situaci, provádět korekce své trasy na základě blízkých událostí. Zpracování dat v reálném čase je kritické pro tyto případy, a jako výsledek, jejich palubní Edge AI systémy jsou odpovědné za úložiště, manipulaci a analýzu dat. Edge AI systémy jsou nezbytné pro zavedení úrovně 3 a úrovně 4 (plně autonomních) vozidel na trh.

Protože autonomní drony nejsou ovládány lidskými operátory, mají velmi podobné požadavky jako autonomní auta. Pokud dron ztratí kontrolu nebo selže během letu, může havarovat a poškodit majetek nebo život. Drony mohou létat daleko mimo dosah přístupového bodu internetu a musí mít Edge AI schopnosti. Edge AI systémy budou nepostradatelné pro služby, jako je Amazon Prime Air, který má za cíl doručovat balíky pomocí dronů.

Jiným případem použití Edge AI jsou systémy rozpoznávání obličeje. Systémy rozpoznávání obličeje se spoléhají na algoritmy počítačového vidění, které analyzují data shromážděná kamerou. Aplikace rozpoznávání obličeje, které fungují pro účely, jako je bezpečnost, musí fungovat spolehlivě i v případě, že nejsou připojeny k cloudu.

Digitální asistenti jsou dalším běžným případem použití Edge AI. Digitální asistenti, jako je Google Assistant, Alexa a Siri, musí být schopni fungovat na smartphonu a dalších digitálních zařízeních, i když nejsou připojeny k internetu. Když jsou data zpracována na zařízení, není třeba je dodat do cloudu, což pomáhá snížit provoz a zajistit soukromí.