Η στροφή στην εξαγωγή συμπερασμάτων από την τεχνητή νοημοσύνη φέρνει την ευφυΐα σε πραγματικό χρόνο στα όριά της

Ο κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης —και ο επακόλουθος διάλογος— μετατοπίζει την εστίαση μακριά από τις προσπάθειες εκπαίδευσης μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης. Αυτή η ιστορία, η οποία έλαβε χώρα κεντρικά στο cloud ή στα κέντρα δεδομένων (ή και στα δύο), είναι «παλιά είδηση». Τώρα, με μια πληθώρα περιπτώσεων χρήσης στις περισσότερες βιομηχανίες, αυτά τα μοντέλα αναπτύσσονται και εκτελούνται σε κατανεμημένα, αποκεντρωμένα περιβάλλοντα. Ο κλάδος μεταβαίνει από τη φάση εκπαίδευσης στη φάση της εξαγωγής συμπερασμάτων, και αυτή η ιστορία συμβαίνει στα άκρα με την ανάγκη για ευφυΐα σε πραγματικό χρόνο για τα πάντα, από έξυπνες κάμερες έως συσκευές ενσωματωμένες σε βιομηχανικά μηχανήματα. Η εστίαση μετατοπίζεται από την κεντρική εκπαίδευση Τεχνητής Νοημοσύνης στην Τεχνητή Νοημοσύνη Edge ή σε υβριδικές αναπτύξεις.

Σε μια εποχή όπου η ταχύτητα, η ακρίβεια και το απόρρητο των δεδομένων είναι πιο κρίσιμα από ποτέ, Edge AI επαναπροσδιορίζει τις λειτουργικές διαδικασίες στα πιο κρίσιμα σημεία επαφής των επιχειρήσεων. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε υποδομή cloud, η Edge AI φέρνει τη λήψη αποφάσεων πιο κοντά στο σημείο της παραγωγής δεδομένων.

Η αξία της τεχνητής νοημοσύνης Edge

Η ελαχιστοποίηση της απόστασης μεταξύ της δημιουργίας δεδομένων και της λήψης αποφάσεων ελαχιστοποιεί την καθυστέρηση εξαλείφοντας την καθυστέρηση από τη μετάδοση δικτύου, με αποτέλεσμα την ταχύτερη παροχή προγνωστικών πληροφοριών και αυτοματοποιημένων αποφάσεων. Αυτή η επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο προσφέρει κέρδη αποδοτικότητας για τους οργανισμούς, βελτιώνοντας τα πάντα, από την εμπειρία των πελατών έως την ποιότητα των προϊόντων ή ακόμη και υποστηρίζοντας την ασφάλεια των εργαζομένων. Ανεξάρτητα από την περίπτωση χρήσης, η μικρότερη απόσταση βελτιώνει επίσης την ασφάλεια και την αξιοπιστία μειώνοντας τον χρόνο που τα ευαίσθητα δεδομένα βρίσκονται σε κίνηση και μειώνοντας το απαιτούμενο εύρος ζώνης.

Η αμεσότητα και η συνάφεια είναι ύψιστης σημασίας, ανεξάρτητα από τον κλάδο.

Για παράδειγμα, στον τομέα της μεταποίησης, το Edge AI μπορεί να τροφοδοτήσει συστήματα διασφάλισης ποιότητας που εντοπίζουν άμεσα ελαττώματα προϊόντων. Στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, μπορεί να υποστηρίξει συστήματα παρακολούθησης ασθενών που ενεργοποιούν ειδοποιήσεις τη στιγμή που εντοπίζονται ανωμαλίες. Οι λιανοπωλητές θα χρησιμοποιούν την Τεχνητή Νοημοσύνη Edge για να εξατομικεύουν τις εμπειρίες πελατών εντός του καταστήματος και να διαχειρίζονται δυναμικά το απόθεμα. Σε όλα αυτά τα σενάρια, ωστόσο, η απαιτούμενη ευφυΐα που βρίσκεται στην άκρη αποτελεί σημαντικό παράγοντα διαφοροποίησης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη Edge είναι κρίσιμη όταν τα χιλιοστά του δευτερολέπτου έχουν σημασία.

Το Πλαίσιο Μετράει από το Κέντρο Δεδομένων έως την Περιφέρεια

Ενώ οι GPU συχνά θεωρούνται συνώνυμες με την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI), η Τεχνητή Νοημοσύνη στο Edge περιλαμβάνει περισσότερες λεπτομέρειες, καθώς οι ανάγκες και η φύση των φόρτων εργασίας για την εξαγωγή συμπερασμάτων διαφέρουν θεμελιωδώς από εκείνες για την εκπαίδευση μοντέλων. Πολλά φόρτα εργασίας εξαγωγής συμπερασμάτων -ιδιαίτερα εφαρμογές που βασίζονται στην όραση- μπορούν να αντιμετωπιστούν αποτελεσματικά από CPU, οι οποίες είναι πιο αποδοτικές από άποψη ισχύος και κόστους. Ακόμα κι αν μια ανάπτυξη στο edge απαιτεί υψηλότερη απόδοση, έχει αναδυθεί μια νεότερη κατηγορία GPU χαμηλής ισχύος, που προσφέρει εξατομικευμένες λύσεις για το edge.

Τελικά, η επιλογή της σωστής διαμόρφωσης είναι μια άσκηση εξισορρόπησης του συγκεκριμένου φόρτου εργασίας, της επιθυμητής απόδοσης και των περιβαλλοντικών περιορισμών. Οι αναπτύξεις Edge AI απαιτούν υλικό που εξισορροπεί την απόδοση με την πρακτική λειτουργικότητα στο πεδίο.

Η επιτυχία στα όρια απαιτεί μια θεμελιωδώς διαφορετική προσέγγιση που αντιμετωπίζει τους περιορισμούς χώρου, ισχύος και ψύξης, διατηρώντας παράλληλα την απόδοση. Το υλικό και το λογισμικό πρέπει να σχεδιάζονται ειδικά για τις απαιτήσεις των ορίων, οι οποίες συχνά περιλαμβάνουν την ικανότητα αξιόπιστης λειτουργίας σε αντίξοα περιβάλλοντα χωρίς να διακυβεύεται η υπολογιστική χωρητικότητα. Η εναλλακτική λύση είναι ο χρόνος διακοπής λειτουργίας, ο οποίος μπορεί να έχει καταστροφικές επιπτώσεις στο downstream.

Το μονοπάτι προς την επιτυχία

Η πορεία προς την επιτυχία της Τεχνητής Νοημοσύνης Edge ξεκινά με τον εντοπισμό μιας μοναδικής περίπτωσης χρήσης με υψηλό αντίκτυπο και την εστίαση μιας αρχικής ανάπτυξης σε αυτήν. Αυτός ο τύπος εστίασης διατηρεί το πεδίο εφαρμογής διαχειρίσιμο για έναν οργανισμό, ενώ παράλληλα δημιουργεί θετική δυναμική με την ανάπτυξη, επιτρέποντας στον οργανισμό να αξιοποιήσει τις δυνατότητες αυτής της τεχνολογίας, βελτιώνοντας παράλληλα τις λειτουργικές διαδικασίες και τα πλαίσια υποστήριξης.

Ωστόσο, αυτό είναι επίσης πιο εύκολο να το λες παρά να το κάνεις!

Οι περισσότεροι οργανισμοί που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τις εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης δεν είναι σε βάθος έμπειροι, ούτε έχουν εμβαθύνει σε όλες τις υποκείμενες τεχνολογίες. Αυτό το κενό γνώσης τους αναγκάζει να αναζητούν καθοδήγηση και βελτιωμένες δυνατότητες από εξωτερικούς συνεργάτες. Ειδικά καθώς οι εφαρμογές πολλαπλασιάζονται και ο κλάδος μεταβαίνει από την εκπαίδευση στον πυρήνα στην εξαγωγή συμπερασμάτων στα άκρα, οι απαιτήσεις λογισμικού και υπηρεσιών που συνοδεύουν το υλικό γίνονται επίσης πιο σημαντικές. Επιπλέον, η πολυπλοκότητα θα αυξάνεται μόνο στο μέλλον. Ειδικά στα άκρα, όπου ο χρόνος διακοπής λειτουργίας μπορεί να έχει τεράστιες - και δαπανηρές - επιπτώσεις στα μεταγενέστερα στάδια, η συνεργασία με την τεχνογνωσία και τις υπηρεσίες που απαιτούνται για τη διασφάλιση της συνεπούς απόδοσης είναι αδιαπραγμάτευτες.

Ένα συνηθισμένο μειονέκτημα που αντιμετωπίζουν οι οργανισμοί είναι η υπερβολικά περιορισμένη εστίαση σε έργα απόδειξης της ιδέας χωρίς σαφή πορεία προς την κλίμακα. Οι οργανισμοί πρέπει επίσης να λαμβάνουν υπόψη την επιχειρησιακή πολυπλοκότητα - από την απομακρυσμένη διαχείριση και την ανοχή σφαλμάτων έως την υποστήριξη του κύκλου ζωής. Η ύπαρξη περισσότερων λόγων για τη συνεργασία με έναν έμπειρο συνεργάτη είναι εξαιρετικά σημαντική. Σε αντίθεση με τα κέντρα δεδομένων, όπου τα συστήματα παρακολουθούνται στενά και ανανεώνονται συχνά, οι υποδομές edge πρέπει να σχεδιάζονται για μακροζωία, με τυπικό στόχο τα πέντε έως επτά χρόνια.

Επιπλέον, οι οργανισμοί είναι ολοένα και πιο πρόθυμοι να ενοποιήσουν τους πόρους edge computing για να μειώσουν το αποτύπωμα και το κόστος. Αυτό συνδυάζει τα παραδοσιακά φόρτα εργασίας με εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σε ενοποιημένες, εικονικές πλατφόρμες, εξαλείφοντας την ανάγκη για ξεχωριστές υποδομές, αλλά αυξάνοντας την ανάγκη για ευφυΐα σε πραγματικό χρόνο.

Edge AI Προχωρώντας μπροστά

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στα άκρα (edge AI) εξελίσσεται ραγδαία, μεταβαίνοντας από συστήματα που βασίζονται σε κανόνες σε πιο προσαρμοστική, ευαισθητοποιημένη στο περιβάλλον νοημοσύνη. Με τις εξελίξεις στην γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη (Generative AI) και τα θεμελιώδη μοντέλα, τα συστήματα στα άκρα (edge) αρχίζουν να υποστηρίζουν συνεχείς βρόχους μάθησης, προσαρμόζοντας την εμπειρία αυτόνομα με βάση τα δεδομένα που εισέρχονται, χωρίς να βασίζονται στο cloud.

Οι αναπτύξεις που βασίζονται στο Kubernetes και τα μοντέλα με κοντέινερ καθιερώνουν τη συνέπεια που είναι απαραίτητη για να διατηρούνται οι αναπτύξεις Edge AI αποτελεσματικές. Η δημιουργία κοντέινερ διευκολύνει την προώθηση γρήγορων ενημερώσεων από το cloud στα edge, και το Kubernetes ενορχηστρώνει τα κοντέινερ σε κλίμακα, διαχειριζόμενο αυτόματα τις αναπτύξεις, τις ενημερώσεις και τους ελέγχους εύρυθμης λειτουργίας. Αυτή η αυξημένη αποτελεσματικότητα και αξιοπιστία των ενημερώσεων που προωθούνται σε όλους τους κόμβους edge βελτιώνει επίσης την ακρίβεια των μοντέλων και προσφέρει μεγαλύτερη ανθεκτικότητα και χρόνο λειτουργίας, κάτι που είναι κρίσιμο για τη διατήρηση της αξίας οποιασδήποτε ανάπτυξης Edge AI. Ταυτόχρονα, οι συσκευές edge μπορούν να συλλέγουν νέα δεδομένα που θα βοηθήσουν στην εκπαίδευση καλύτερων μοντέλων σε ένα σύστημα AI κλειστού βρόχου.

Το Edge AI είναι κάτι πολύ περισσότερο από μια απλή λέξη-κλειδί. Είναι η απτή εξέλιξη στον τρόπο με τον οποίο οι βιομηχανίες θα αξιοποιούν την ευφυΐα στο σημείο αλληλεπίδρασης στο μέλλον – και έρχεται γρήγορα. Με ένα σχέδιο Edge AI σε συνδυασμό με την κατάλληλη υποδομή και δυνατότητες συστήματος, οι οργανισμοί μπορούν να ξεκλειδώσουν ισχυρές νέες δυνατότητες στην Τεχνητή Νοημοσύνη — κερδίζοντας απόκριση, αποφεύγοντας παράλληλα τον δαπανηρό χρόνο διακοπής λειτουργίας.