The New Edge AI Playbook: Zašto je treniranje modela jučerašnji izazov

Svjedočimo kontinuiranom širenju umjetne inteligencije kako se širi iz oblaka u okruženja rubnog računalstva. S predviđanjima da će globalno tržište rubnog računalstva dosegnuti $ 350 milijardi 2027. godine organizacije brzo prelaze s fokusiranja na obuku modela na rješavanje složenih izazova implementacije. Ovaj pomak prema rubnom računalstvu, federalnom učenju i distribuiranom zaključivanju preoblikuje način na koji AI donosi vrijednost u stvarnim aplikacijama.

Evolucija AI infrastrukture

Tržište za obuku AI doživljava neviđeni rast, a očekuje se da će globalno tržište umjetne inteligencije dosegnuti $ 407 milijardi do 2027. Dok je ovaj rast dosad bio usredotočen na centralizirana okruženja u oblaku s združenim računalnim resursima, pojavio se jasan obrazac: stvarna se transformacija događa u zaključivanju umjetne inteligencije – gdje obučeni modeli primjenjuju svoje učenje na scenarije stvarnog svijeta.

Međutim, kako organizacije nadilaze fazu obuke, fokus se pomaknuo na to gdje i kako se ti modeli primjenjuju. Zaključivanje umjetne inteligencije na rubu brzo postaje standard za specifične slučajeve upotrebe, vođeno praktičnim potrebama. Dok obuka zahtijeva znatnu računalnu snagu i obično se odvija u oblaku ili okruženjima podatkovnih centara, zaključivanje je osjetljivo na kašnjenje, pa što je bliže mjestu porijekla podataka, to bolje može informirati odluke koje se moraju donijeti brzo. Ovo je mjesto gdje rubno računalstvo stupa na scenu.

Zašto je Edge AI bitan

Pomak prema implementaciji rubne umjetne inteligencije revolucionira način na koji organizacije implementiraju rješenja umjetne inteligencije. S predviđanjima koja pokazuju da je to gotovo 75% podataka koje generira poduzeće će se do 2027. godine stvarati i obrađivati ​​izvan tradicionalnih podatkovnih centara, ova transformacija nudi nekoliko ključnih prednosti. Niska latencija omogućuje donošenje odluka u stvarnom vremenu bez kašnjenja u komunikaciji u oblaku. Nadalje, implementacija na rubu mreže poboljšava zaštitu privatnosti lokalnom obradom osjetljivih podataka bez napuštanja prostorija organizacije. Utjecaj ove promjene proteže se dalje od ovih tehničkih razmatranja.

Primjene u industriji i slučajevi uporabe

Proizvodnja, predviđena za obračun više od 35% rubnog AI tržišta do 2030., stoji kao pionir u usvajanju rubne umjetne inteligencije. U ovom sektoru, rubno računalstvo omogućuje praćenje opreme u stvarnom vremenu i optimizaciju procesa, značajno smanjujući vrijeme zastoja i poboljšavajući operativnu učinkovitost. Prediktivno održavanje uz pomoć umjetne inteligencije omogućuje proizvođačima da identificiraju potencijalne probleme prije nego što uzrokuju skupe kvarove. Slično za transportnu industriju, željeznički operateri su također vidjeli uspjeh s rubnom umjetnom inteligencijom, koja je pomogla u rastu prihoda identificiranjem učinkovitijih prilika za srednje i kratke relacije i rješenja za razmjenu.

Aplikacije računalnog vida posebno pokazuju svestranost primjene rubne umjetne inteligencije. Trenutno se samo 20% poslovnog videa automatski obrađuje na rubu, ali očekuje se da će to doseći 80% do 2030. godine. Ovaj dramatičan pomak već je vidljiv u praktičnim primjenama, od prepoznavanja registarskih pločica u autopraonicama do otkrivanja OZO u tvornicama i prepoznavanja lica u sigurnosti prijevoza.

Sektor komunalnih usluga predstavlja druge uvjerljive slučajeve uporabe. Rubno računalstvo podržava inteligentno upravljanje kritičnom infrastrukturom u stvarnom vremenu kao što su električne, vodovodne i plinske mreže. The Međunarodna agencija za energiju vjeruje da se ulaganja u pametne mreže moraju više nego udvostručiti do 2030. kako bi se postigli svjetski klimatski ciljevi, pri čemu rubna umjetna inteligencija igra ključnu ulogu u upravljanju distribuiranim energetskim resursima i optimizaciji rada mreže.

Izazovi i razmatranja

Iako računarstvo u oblaku nudi praktički neograničenu skalabilnost, implementacija na rubu mreže predstavlja jedinstvena ograničenja u smislu dostupnih uređaja i resursa. Mnoga poduzeća još uvijek rade na razumijevanju svih implikacija i zahtjeva računarstva na rubu mreže.

Organizacije sve više proširuju svoju AI obradu do ruba kako bi odgovorile na nekoliko ključnih izazova svojstvenih zaključivanju temeljenom na oblaku. Briga o suverenitetu podataka, sigurnosni zahtjevi i ograničenja mrežnog povezivanja često čine zaključivanje oblaka nepraktičnim za osjetljive ili vremenski kritične aplikacije. Ekonomska razmatranja su jednako uvjerljiva – uklanjanje kontinuiranog prijenosa podataka između oblaka i rubnih okruženja značajno smanjuje operativne troškove, čineći lokalnu obradu privlačnijom opcijom.

Kako tržište sazrijeva, očekujemo pojavu sveobuhvatnih platformi koje pojednostavljuju implementaciju rubnih resursa i upravljanje njima, slično kao što su platforme u oblaku pojednostavnile centralizirano računalstvo.

Strategija provedbe

Organizacije koje žele usvojiti rubnu AI trebale bi započeti s temeljitom analizom svojih specifičnih izazova i slučajeva uporabe. Donositelji odluka moraju razviti sveobuhvatne strategije za implementaciju i dugoročno upravljanje rubnim AI rješenjima. To uključuje razumijevanje jedinstvenih zahtjeva distribuiranih mreža i različitih izvora podataka te kako se oni usklađuju sa širim poslovnim ciljevima.

Potražnja za MLOps inženjerima nastavlja ubrzano rasti jer organizacije prepoznaju ključnu ulogu koju ti stručnjaci imaju u premošćivanju jaza između razvoja modela i operativne implementacije. Kako se zahtjevi za infrastrukturu umjetne inteligencije razvijaju i nove aplikacije postaju moguće, potreba za stručnjacima koji mogu uspješno implementirati i održavati sustave strojnog učenja u velikim razmjerima postaje sve hitnija.

Sigurnosna razmatranja u rubnim okruženjima posebno su važna jer organizacije distribuiraju svoju AI obradu na više lokacija. Organizacije koje danas svladavaju ove izazove implementacije pozicioniraju se kao vodeće u sutrašnjem gospodarstvu vođenom umjetnom inteligencijom.

Put naprijed

Područje umjetne inteligencije u poduzećima prolazi kroz značajnu transformaciju, prebacujući naglasak s obuke na zaključivanje, s rastućim fokusom na održivo postavljanje, optimizaciju troškova i poboljšanu sigurnost. Kako se usvajanje rubne infrastrukture ubrzava, vidimo kako snaga rubnog računarstva mijenja način na koji tvrtke obrađuju podatke, postavljaju umjetnu inteligenciju i grade aplikacije sljedeće generacije.

Era rubne umjetne inteligencije podsjeća na rane dane interneta kada su se mogućnosti činile neograničenima. Danas stojimo na sličnoj granici, promatrajući kako distribuirano zaključivanje postaje nova normalnost i omogućuje inovacije koje tek počinjemo zamišljati. Očekuje se da će ova transformacija imati ogroman ekonomski utjecaj – predviđa se da će umjetna inteligencija doprinijeti $ 15.7 trilijuna globalnom gospodarstvu do 2030., a rubna umjetna inteligencija igra ključnu ulogu u tom rastu.

Budućnost umjetne inteligencije ne leži samo u izradi pametnijih modela, već u njihovoj inteligentnoj implementaciji tamo gdje mogu stvoriti najveću vrijednost. Kako budemo napredovali, sposobnost učinkovite implementacije i upravljanja rubnom umjetnom inteligencijom postat će ključna razlika za uspješne organizacije u gospodarstvu vođenom umjetnom inteligencijom.