מהו Edge AI & Edge Computing?

Edge AI הוא אחד מהתחומים החדשים והבולטים ביותר של בינה מלאכותית, והוא מיועד לאפשר לאנשים להריץ תהליכים של בינה מלאכותית ללא צורך לדאוג לפרטיות או לעיכובים עקב העברת נתונים. Edge AI מאפשר שימוש רחב יותר וגדול יותר של בינה מלאכותית, ומאפשר להתקנים חכמים להגיב במהירות לקלטים ללא גישה לענן. בעוד שזו הגדרה מהירה של Edge AI, בואו ניקח רגע להבין טוב יותר את Edge AI על ידי חקירת הטכנולוגיות שהופכות אותו לאפשרי וראיית כמה מקרים שימושיים ל-Edge AI.

מהו Edge Computing?

כדי להבין באמת את Edge AI, עלינו להבין קודם כל את Edge computing, והדרך הטובה ביותר להבין Edge computing היא להשוות אותו ל-Cloud computing. Cloud computing הוא מתן שירותי מחשוב דרך האינטרנט. לעומת זאת, מערכות Edge computing אינן מחוברות לענן, אלא פועלות על התקנים מקומיים. התקנים המקומיים האלה יכולים להיות שרת Edge computing מוקדש, התקן מקומי, או Internet of Things (IoT). ישנם מספר יתרונות לשימוש ב-Edge computing. למשל, חישוב אינטרנט/ענן מוגבל על ידי עיכוב ורוחב פס, בעוד ש-Edge computing אינו מוגבל על ידי פרמטרים אלה.

מהו Edge AI?

עכשיו שאנו מבינים את Edge computing, אנו יכולים להסתכל על Edge AI. Edge AI משלב בינה מלאכותית ו-Edge computing. אלגוריתמי הבינה המלאכותית רצים על התקנים המסוגלים ל-Edge computing. היתרון של זה הוא שהנתונים יכולים להעובד בזמן אמת, ללא צורך לחבר לענן.
רוב התהליכים המתקדמים של בינה מלאכותית מבוצעים בענן, שכן הם דורשים כוח מחשוב גדול. התוצאה היא שתהליכי הבינה המלאכותית האלה יכולים להיות פגיעים להפסקת חשמל. מערכות Edge AI פועלות על התקן Edge computing, הפעולות הנחוצות יכולות להתרחש מקומית, ונשלחות כאשר יש חיבור אינטרנט, מה שחוסך זמן. אלגוריתמי הלמידה העמוקה יכולים לפעול על ההתקן עצמו, נקודת המוצא של הנתונים.
Edge AI הופך לחשוב יותר ויותר בגלל העובדה שיותר ויותר התקנים צריכים להשתמש בבינה מלאכותית במצבים שבהם הם לא יכולים לגשת לענן. חשוב לחשוב כמה רובוטים במפעלים או כמה מכוניות היום באות עם אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת. זמן העיכוב בהעברת נתונים במצבים האלה יכול להיות הרסני. מכוניות אוטונומיות לא יכולות לסבול מעיכוב בזמן גילוי אובייקטים ברחוב. מכיוון שזמן תגובה מהיר הוא כל כך חשוב, ההתקן עצמו חייב להיות מערכת Edge AI שמאפשרת לו לנתח ולסווג תמונות ללא תלות בחיבור ענן.
כאשר מחשבי Edge מופקדים על משימות עיבוד המידע הרגילות שמבוצעות בענן, התוצאה היא עיבוד בזמן אמת, עיכוב נמוך. בנוסף, על ידי הגבלת העברת הנתונים למידע החיוני ביותר, ניתן להפחית את כמות הנתונים ולמזער את הפרעות התקשורת.

Edge AI ו-Internet of Things

Edge AI משתלב עם טכנולוגיות דיגיטליות אחרות כמו 5G ו-Internet of Things (IoT). IoT יכול לייצר נתונים עבור מערכות Edge AI להשתמש, בעוד שטכנולוגיית 5G היא חיונית לקידום המשך של Edge AI ו-IoT.
Internet of Things מתייחס למגוון התקנים חכמים המחוברים זה לזה דרך האינטרנט. כל ההתקנים האלה מייצרים נתונים, שיכולים להישלח להתקן Edge AI, שיכול גם לשמש כיחידת אחסון זמנית עבור הנתונים עד שהם מסונכרנים עם הענן. שיטת עיבוד הנתונים מאפשרת גמישות רבה יותר.
הדור החמישי של רשת הסלולר, 5G, הוא קריטי לפיתוח של Edge AI ו-Internet of Things. 5G מסוגל להעביר נתונים במהירויות גבוהות הרבה יותר, עד 20Gbps, בעוד 4G מסוגל לספק נתונים במהירות של 1Gbps בלבד. 5G תומך גם בחיבורים מקבילים רבים יותר מ-4G (1,000,000 לקילומטר רבוע לעומת 100,000) ומהירות עיכוב טובה יותר (1ms לעומת 10ms). יתרונות אלה על 4G חשובים מכיוון שככל ש-IoT גדל, כך גם כמות הנתונים גדלה, ומהירות ההעברה מושפעת. 5G מאפשר יותר אינטראקציות בין מגוון רחב יותר של התקנים, רבים מהם יכולים להיות מצוידים ב-Edge AI.

מקרים שימושיים ל-Edge AI

מקרים שימושיים ל-Edge AI כוללים כמעט כל מקרה שבו עיבוד נתונים יעשה באופן יעיל יותר על התקן מקומי מאשר דרך הענן. אולם, חלק מהמקרים השימושיים הנפוצים ביותר ל-Edge AI כוללים מכוניות אוטונומיות, רחפנים אוטונומיים, זיהוי פנים, ועוזרים דיגיטליים.
מכוניות אוטונומיות הן אחד המקרים השימושיים הרלוונטיים ביותר ל-Edge AI. מכוניות אוטונומיות חייבות לסרוק באופן קבוע את הסביבה ולהעריך את המצב, תוך עשיית תיקונים למסלולן על בסיס אירועים קרובים. עיבוד נתונים בזמן אמת הוא ביקורתי למקרים האלה, ובעקבות כך, מערכות Edge AI המותקנות עליהן אחראיות לאחסון, מניפולציה וניתוח הנתונים. מערכות Edge AI הן הכרחיות כדי להביא כלי רכב אוטונומיים ברמה 3 ו-4 (אוטונומיים לחלוטין) לשוק.
מכיוון שרחפנים אוטונומיים אינם מופעלים על ידי מפעילים אנושיים, הם הם דורשים דרישות דומות למכוניות אוטונומיות. אם רחפן מאבד שליטה או תקלה בעת טיסה, הוא יכול להתרסק ולגרום נזק לרכוש או לחיים. רחפנים עשויים לטוס הרחק מנקודת גישה לאינטרנט, והם חייבים להיות בעלי יכולות Edge AI. מערכות Edge AI יהיו בלתי ניתנות להחלפה עבור שירותים כמו Amazon Prime Air, שמטרתו לספק חבילות באמצעות רחפן.
מקרה שימושי נוסף ל-Edge AI הוא מערכות זיהוי פנים. מערכות זיהוי פנים מסתמכות על אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת, ניתוח נתונים שנאספו על ידי המצלמה. יישומוני זיהוי פנים שפועלים למטרות משימות כמו אבטחה חייבים לפעול באופן אמין, אפילו אם הם לא מחוברים לענן.
עוזרים דיגיטליים הם מקרה שימושי נוסף ל-Edge AI. עוזרים דיגיטליים כמו Google Assistant, Alexa, ו-Siri חייבים להיות מסוגלים לפעול על טלפונים חכמים והתקנים דיגיטליים אחרים, אפילו כאשר הם לא מחוברים לאינטרנט. כאשר הנתונים מעובדים על ההתקן, אין צורך למסור אותם לענן, מה שעוזר להפחית תנועה ולשמור על פרטיות.