Mikä on Edge AI & Edge Computing?

Edge AI on yksi merkittävimmistä uusista tekoälyn sektoreista, ja sen tavoitteena on antaa ihmisten suorittaa tekoälyprosesseja ilman, että heidän tarvitsee olla huolissaan yksityisyydestä tai tiedonsiirron aiheuttamista hidastumisesta. Edge AI mahdollistaa tekoälyn laajemman ja laajemman käytön, jolloin älylaitteet reagoivat nopeasti syötteisiin ilman pääsyä pilveen. Vaikka tämä on Edge AI:n nopea määritelmä, katsotaanpa hetki Edge AI:n ymmärtämiseksi paremmin tutkimalla sen mahdollistavia teknologioita ja näkemällä joitain Edge AI:n käyttötapauksia.

Mikä on Edge Computing?

Ymmärtääksemme Edge AI:tä todella, meidän on ensin ymmärrettävä Edge-laskenta ja paras tapa ymmärtää Reunalaskenta on verrata sitä pilvipalveluihin. Pilvipalvelu on laskentapalvelujen toimittamista Internetin kautta. Sitä vastoin Edge-laskentajärjestelmiä ei ole yhdistetty pilveen sen sijaan, että ne toimisivat paikallisilla laitteilla. Nämä paikalliset laitteet voivat olla omistettu reunalaskentapalvelin, paikallinen laite, tai esineiden internet (IoT). Edge-tietotekniikan käyttämisessä on useita etuja. Esimerkiksi Internet-/pilvipohjaista laskentaa rajoittavat viive ja kaistanleveys, kun taas Edge-laskentaa eivät rajoita nämä parametrit.

Mikä on Edge AI?

Nyt kun ymmärrämme Edge-laskentaa voi katsoa Edge AI:tä. Edge AI yhdistää tekoälyn ja reunalaskentaa. Tekoälyalgoritmeja ajetaan laitteissa, jotka pystyvät suorittamaan reunalaskentaa. Tämän etuna on, että dataa voidaan käsitellä reaaliajassa ilman, että tarvitsee muodostaa yhteyttä pilveen.

Useimmat huippuluokan tekoälyprosessit suoritetaan pilvessä, koska ne vaativat paljon laskentatehoa. Tuloksena on, että nämä tekoälyprosessit voivat olla alttiita seisokeille. Koska Edge AI -järjestelmät toimivat reunalaskentalaitteella, tarvittavat datatoiminnot voivat tapahtua paikallisesti, jolloin ne lähetetään, kun Internet-yhteys muodostetaan, mikä säästää aikaa. Syväoppimisalgoritmit voivat toimia itse laitteessa, tiedon lähtöpisteessä.

Edge AI:sta on tulossa yhä tärkeämpi, koska yhä useammat laitteet joutuvat käyttämään tekoälyä tilanteissa, joissa ne eivät pääse pilveen. Harkitse kuinka monessa tehdasrobotissa tai kuinka monessa autossa on nykyään tietokonenäköalgoritmeja. Tietojen siirtämisen viive näissä tilanteissa voi olla katastrofaalinen. Itseajavat autot eivät voi kärsiä latenssista havaitessaan esineitä kadulla. Koska nopea vasteaika on niin tärkeä, itse laitteessa on oltava Edge AI -järjestelmä, jonka avulla se voi analysoida ja luokitella kuvia ilman pilviyhteyttä.

Kun reunatietokoneille uskotaan tavallisesti pilvessä suoritettavat tiedonkäsittelytehtävät, tuloksena on reaaliaikainen matalaviive, reaaliaikainen käsittely. Lisäksi rajoittamalla tiedonsiirto vain tärkeimpiin tietoihin voidaan pienentää itse datamäärää ja minimoida tiedonsiirtohäiriöt.

Edge AI ja esineiden internet

Edge AI yhdistää muita digitaalisia teknologioita, kuten 5G:tä ja esineiden Internetiä (IoT). IoT voi tuottaa dataa Edge AI -järjestelmille hyödynnettäväksi, kun taas 5G-tekniikka on välttämätöntä sekä Edge AI:n että IoT:n jatkuvalle kehitykselle.

Esineiden internet viittaa erilaisiin älylaitteisiin, jotka ovat yhteydessä toisiinsa Internetin kautta. Kaikki nämä laitteet tuottavat dataa, joka voidaan syöttää Edge AI -laitteeseen, joka voi myös toimia tietojen väliaikaisena tallennusyksikkönä, kunnes se synkronoidaan pilven kanssa. Tietojenkäsittelymenetelmä mahdollistaa suuremman joustavuuden.

Matkaviestinverkon viides sukupolvi, 5G, on kriittinen sekä Edge AI:n että esineiden internetin kehitykselle. 5G pystyy siirtämään dataa paljon suuremmilla nopeuksilla, jopa 20 Gbps, kun taas 4G pystyy välittämään dataa vain 1 Gbps. 5G tukee myös paljon enemmän samanaikaisia ​​yhteyksiä kuin 4G (1,000,000 100,000 1 neliökilometriä kohti vs. 10 4) ja parempaa latenssinopeutta (5 ms vs. XNUMX ms). Nämä edut XNUMXG:hen verrattuna ovat tärkeitä, koska IoT:n kasvaessa myös datamäärä kasvaa ja siirtonopeuteen vaikuttaa. XNUMXG mahdollistaa enemmän vuorovaikutusta useiden eri laitteiden välillä, joista monet voidaan varustaa Edge AI:lla.

Käytä Edge AI -koteloita

Edge AI:n käyttötapaukset sisältävät lähes kaikki tapaukset, joissa tietojen käsittely tapahtuisi tehokkaammin paikallisella laitteella kuin pilven kautta. Jotkut Edge AI:n yleisimmistä käyttötapauksista ovat kuitenkin itse ajaa autoa, autonominen drones, kasvotja digitaaliset avustajat.

Itseajavat autot ovat yksi Edge AI:n tärkeimmistä käyttötapauksista. Itseajavien autojen tulee jatkuvasti kartoittaa ympäröivää ympäristöä ja arvioida tilannetta ja tehdä korjauksia sen liikeradalle lähitapahtumien perusteella. Reaaliaikainen tietojenkäsittely on kriittinen näissä tapauksissa, ja sen seurauksena heidän Edge AI -järjestelmänsä ovat vastuussa tietojen tallentamisesta, käsittelystä ja analysoinnista. Edistyneet tekoälyjärjestelmät ovat välttämättömiä tason 3 ja 4 (täysin autonomisten) ajoneuvojen tuomiseksi markkinoille.

Koska ihmiset eivät ohjaa autonomisia droneja, niillä on hyvin samanlaiset vaatimukset autonomisille autoille. Jos drone menettää hallinnan tai toimii toimintahäiriönä lennon aikana, se voi kaatua ja vahingoittaa omaisuutta tai henkeä. Droonit voivat lentää kauas Internet-yhteyspisteen kantaman ulkopuolelle, ja niillä on oltava Edge AI -ominaisuudet. Edge AI -järjestelmät ovat välttämättömiä palveluille, kuten Amazon Prime Air, joka pyrkii toimittamaan paketteja droneilla.

Toinen Edge AI:n käyttötapa on kasvojentunnistusjärjestelmät. Kasvojentunnistusjärjestelmät perustuvat tietokonenäköalgoritmeihin, jotka analysoivat kameran keräämiä tietoja. Kasvojentunnistussovellusten, jotka toimivat esimerkiksi turvallisuuden tarkoituksiin, on toimittava luotettavasti, vaikka ne eivät olisi yhteydessä pilveen.

Digitaaliset avustajat ovat toinen yleinen Edge AI:n käyttötapaus. Digitaalisten avustajien, kuten Google Assistantin, Alexan ja Sirin, on pystyttävä toimimaan älypuhelimilla ja muilla digitaalisilla laitteilla, vaikka ne eivät olisi yhteydessä internetiin. Kun tietoja käsitellään laitteella, niitä ei tarvitse toimittaa pilveen, mikä auttaa vähentämään liikennettä ja varmistamaan yksityisyyden.