New Edge AI Playbook: Miksi mallien kouluttaminen on eilisen haaste

Näemme tekoälyn jatkuvan laajenemisen sen laajentuessa pilvipalveluista reunalaskentaympäristöihin. Maailmanlaajuisten reunalaskentamarkkinoiden ennustetaan saavuttavan $ 350 miljardia Vuonna 2027 organisaatiot ovat siirtymässä nopeasti mallikoulutuksesta keskittymisestä käyttöönoton monimutkaisten haasteiden ratkaisemiseen. Tämä siirtyminen kohti reunalaskentaa, hajautettua oppimista ja hajautettua päättelyä muokkaa sitä, miten tekoäly tuottaa arvoa tosimaailman sovelluksissa.

AI-infrastruktuurin kehitys

Tekoälykoulutuksen markkinat kasvavat ennennäkemättömällä tavalla, ja globaalien tekoälymarkkinoiden odotetaan saavuttavan $ 407 miljardia vuoteen 2027 mennessä. Vaikka kasvu on toistaiseksi keskittynyt keskitettyihin pilviympäristöihin, joissa on yhdistetty laskennallisia resursseja, selvä kuvio on ilmennyt: todellinen muutos on tapahtumassa tekoälypäätelmissä – joissa koulutetut mallit soveltavat oppimaansa tosielämän skenaarioihin.

Organisaatioiden siirtyessä koulutusvaihetta pidemmälle painopiste on kuitenkin siirtynyt siihen, missä ja miten näitä malleja käytetään. Tekoälyn päättelystä reunassa on nopeasti tulossa standardi tietyissä käyttötapauksissa käytännön tarpeiden johdosta. Vaikka koulutus vaatii huomattavaa laskentatehoa ja tapahtuu tyypillisesti pilvi- tai datakeskusympäristöissä, päättely on latenssiherkkä, joten mitä lähempänä se voi ajaa tietojen alkuperää, sitä paremmin se voi antaa tietoja nopeasti tehtävistä päätöksistä. Tässä reunalaskenta tulee peliin.

Miksi Edge AI on tärkeä

Siirtyminen kohti äärimmäistä tekoälyn käyttöönottoa mullistaa tavan, jolla organisaatiot toteuttavat tekoälyratkaisuja. Ennustukset osoittavat sen ohi 75 % yrityksen luomista tiedoista Vaikka tiedot luodaan ja käsitellään perinteisten datakeskusten ulkopuolella vuoteen 2027 mennessä, tällä muutoksella on useita merkittäviä etuja. Matala viive mahdollistaa reaaliaikaisen päätöksenteon ilman pilviviestinnän viiveitä. Lisäksi reunalaskennan käyttöönotto parantaa yksityisyyden suojaa käsittelemällä arkaluonteisia tietoja paikallisesti poistumatta organisaation tiloista. Tämän muutoksen vaikutukset ulottuvat näitä teknisiä näkökohtia pidemmälle.

Teollisuuden sovellukset ja käyttötapaukset

Valmistus, arviolta yli 35 prosenttia AI-markkinoista Vuoteen 2030 mennessä on edelläkävijä AI-käyttöönoton alalla. Tällä alalla reunalaskenta mahdollistaa laitteiden reaaliaikaisen seurannan ja prosessien optimoinnin, mikä vähentää merkittävästi seisokkeja ja parantaa toiminnan tehokkuutta. Tekoälyllä toimiva ennakoiva ylläpito reunassa antaa valmistajille mahdollisuuden tunnistaa mahdolliset ongelmat ennen kuin ne aiheuttavat kalliita vikoja. Samoin kuljetusalalla rautatieyritykset ovat menestyneet reuna-AI-tekniikalla, joka on auttanut kasvattamaan liikevaihtoa tunnistamalla tehokkaampia keskipitkän ja lyhyen matkan mahdollisuuksia ja vaihtoratkaisuja.

Tietokonenäkösovellukset esittelevät erityisesti reunan tekoälyn käyttöönoton monipuolisuutta. Tällä hetkellä vain 20 % yritysvideoista käsitellään automaattisesti reunassa, mutta tämän odotetaan saavuttavan 80% 2030. Tämä dramaattinen muutos näkyy jo käytännön sovelluksissa, rekisterikilpien tunnistamisesta autopesussa henkilösuojainten tunnistukseen tehtaissa ja kasvojentunnistukseen kuljetusturvassa.

Palvelusektorilla on muitakin kiinnostavia käyttötapauksia. Edge-laskenta tukee kriittisten infrastruktuurien, kuten sähkö-, vesi- ja kaasuverkkojen, älykästä reaaliaikaista hallintaa. The Kansainvälinen energiavirasto uskoo, että investoinnit älykkäisiin sähköverkkoihin on yli kaksinkertaistettava vuoteen 2030 mennessä maailman ilmastotavoitteiden saavuttamiseksi. Edistyneellä tekoälyllä on keskeinen rooli hajautettujen energiaresurssien hallinnassa ja verkon toiminnan optimoinnissa.

Haasteet ja pohdinnat

Vaikka pilvipalvelut tarjoavat käytännössä rajattoman skaalautuvuuden, reunalaskennan käyttöönotto tuo mukanaan ainutlaatuisia rajoituksia käytettävissä olevien laitteiden ja resurssien suhteen. Monet yritykset työskentelevät edelleen ymmärtääkseen reunalaskennan kaikki vaikutukset ja vaatimukset.

Organisaatiot laajentavat tekoälyprosessointiaan yhä enemmän äärimmilleen vastatakseen useisiin kriittisiin haasteisiin, jotka liittyvät pilvipohjaiseen päättelyyn. Tietojen riippumattomuusongelmat, turvallisuusvaatimukset ja verkkoyhteyksien rajoitukset tekevät pilvipäätelmistä usein epäkäytännöllistä herkissä tai aikakriittisissä sovelluksissa. Taloudelliset näkökohdat ovat yhtä vakuuttavia – jatkuvan tiedonsiirron poistaminen pilvi- ja reunaympäristöjen välillä vähentää merkittävästi käyttökustannuksia, mikä tekee paikallisesta käsittelystä houkuttelevamman vaihtoehdon.

Markkinoiden kypsyessä odotamme näkevän kattavia alustoja, jotka yksinkertaistavat reunaresurssien käyttöönottoa ja hallintaa samalla tavalla kuin pilviympäristöt ovat virtaviivaistaneet keskitettyä tietojenkäsittelyä.

Toteutusstrategia

Organisaatioiden, jotka haluavat ottaa käyttöön reuna-AI, tulisi aloittaa perusteellisella analyysillä erityisistä haasteistaan ​​ja käyttötapauksistaan. Päättäjien on kehitettävä kattavia strategioita sekä huippuluokan tekoälyratkaisujen käyttöönottoa että pitkän aikavälin hallintaa varten. Tähän sisältyy hajautettujen verkkojen ja eri tietolähteiden ainutlaatuisten vaatimusten ymmärtäminen ja niiden yhteensopivuus laajempien liiketoimintatavoitteiden kanssa.

MLOps-insinöörien kysyntä kasvaa edelleen nopeasti, kun organisaatiot ymmärtävät näiden ammattilaisten ratkaisevan roolin mallinkehityksen ja toiminnallisen käyttöönoton välisen kuilun kuromisessa. Tekoälyinfrastruktuurin vaatimusten kehittyessä ja uusien sovellusten tullessa mahdollisiksi, tarve asiantuntijoille, jotka voivat onnistuneesti ottaa käyttöön ja ylläpitää koneoppimisjärjestelmiä mittakaavassa, on tullut yhä kiireellisemmäksi.

Reunaympäristöjen tietoturvanäkökohdat ovat erityisen tärkeitä, koska organisaatiot hajauttavat tekoälyprosessointinsa useisiin eri paikkoihin. Organisaatiot, jotka hallitsevat nämä toteutushaasteet tänään, asettuvat johtamaan tulevaisuuden tekoälypohjaista taloutta.

Tie edessä

Yritysten tekoälykenttä on merkittävän muutoksen läpikäymässä, ja painopiste siirtyy koulutuksesta päättelyyn, ja yhä enemmän keskitytään kestävään käyttöönottoon, kustannusten optimointiin ja parannettuun tietoturvaan. Reunalaskennan käyttöönoton kiihtyessä näemme, kuinka reunalaskennan voima muokkaa yritysten tapaa käsitellä dataa, ottaa käyttöön tekoälyä ja rakentaa seuraavan sukupolven sovelluksia.

Reuna-aikojen tekoälyn aikakausi tuo mieleen internetin alkuajat, jolloin mahdollisuudet tuntuivat rajattomilta. Nykyään seisomme samankaltaisella rajaseudulla ja katsomme, kuinka hajautetusta päättelystä tulee uusi normaali ja se mahdollistaa innovaatioita, joita vasta alamme kuvitella. Tämän muutoksen odotetaan olevan valtava taloudellinen vaikutus – tekoälyn ennustetaan edistävän $ 15.7 biljoonaa maailmantalouteen vuoteen 2030 mennessä, ja reuna-AI:lla on ratkaiseva rooli tässä kasvussa.

Tekoälyn tulevaisuus ei ole vain älykkäämpien mallien rakentamisessa, vaan niiden älykkäässä käyttöönotossa siellä, missä ne voivat luoda eniten arvoa. Edistyessämme kyvystä tehokkaasti toteuttaa ja hallita reunatekoälyä tulee keskeinen tekijä menestyville organisaatioille tekoälyyn perustuvassa taloudessa.