מה זה Edge AI ומחשוב Edge?

Edge AI הוא אחד מהמגזרים החדשים הבולטים של בינה מלאכותית, והוא נועד לתת לאנשים להפעיל תהליכי AI מבלי לדאוג לפרטיות או להאטות עקב העברת נתונים. Edge AI מאפשר שימוש נרחב ונרחב יותר ב-AI, ומאפשר למכשירים חכמים להגיב במהירות לקלט ללא גישה לענן. למרות שזו הגדרה מהירה של Edge AI, בואו ניקח רגע כדי להבין טוב יותר את Edge AI על ידי חקר הטכנולוגיות שמאפשרות זאת ולראות כמה מקרי שימוש עבור Edge AI.

מה זה Edge Computing?

כדי להבין באמת את Edge AI, עלינו להבין תחילה את מחשוב Edge, ואת הדרך הטובה ביותר להבין מחשוב קצה הוא לעמת אותו עם מחשוב ענן. מחשוב ענן הוא אספקת שירותי מחשוב דרך האינטרנט. לעומת זאת, מערכות מחשוב Edge אינן מחוברות לענן, במקום לפעול במכשירים מקומיים. התקנים מקומיים אלה יכולים להיות שרת מחשוב קצה ייעודי, מכשיר מקומי, או אינטרנט של הדברים (IoT). ישנם מספר יתרונות לשימוש ב-Edge computing. לדוגמה, חישוב מבוסס אינטרנט/ענן מוגבל על ידי חביון ורוחב פס, בעוד שמחשוב Edge אינו מוגבל על ידי פרמטרים אלה.

מה זה Edge AI?

עכשיו כשאנחנו מבינים את Edge computing אנחנו יכול להסתכל על Edge AI. Edge AI משלב בינה מלאכותית ומחשוב קצה. אלגוריתמי הבינה המלאכותית מופעלים על מכשירים המסוגלים למחשוב קצה. היתרון בכך הוא שניתן לעבד את הנתונים בזמן אמת, ללא צורך בחיבור לענן.

רוב תהליכי הבינה המלאכותית החדשנית מבוצעים בענן מכיוון שהם דורשים כמות גדולה של כוח מחשוב. התוצאה היא שתהליכי AI אלה יכולים להיות פגיעים לזמן השבתה. מכיוון שמערכות Edge AI פועלות על מכשיר מחשוב קצה, פעולות הנתונים הדרושות יכולות להתרחש באופן מקומי, ונשלחות כאשר נוצר חיבור לאינטרנט, מה שחוסך זמן. אלגוריתמי הלמידה העמוקה יכולים לפעול על המכשיר עצמו, נקודת המוצא של הנתונים.

Edge AI הופך חשוב יותר ויותר בשל העובדה שיותר ויותר מכשירים צריכים להשתמש ב-AI במצבים שבהם הם לא יכולים לגשת לענן. חשבו כמה רובוטים במפעל או כמה מכוניות מגיעות בימינו עם אלגוריתמי ראייה ממוחשבת. זמן פיגור בהעברת הנתונים במצבים אלה עלול להיות קטסטרופלי. מכוניות בנהיגה עצמית אינן יכולות לסבול מהשהייה בזמן זיהוי חפצים ברחוב. מכיוון שזמן תגובה מהיר כל כך חשוב, המכשיר עצמו חייב להיות בעל מערכת Edge AI המאפשרת לו לנתח ולסווג תמונות מבלי להסתמך על חיבור ענן.

כאשר מחשבי קצה מופקדים על משימות עיבוד המידע המבוצעות בדרך כלל בענן, התוצאה היא חביון נמוך בזמן אמת, עיבוד בזמן אמת. בנוסף, על ידי הגבלת העברת הנתונים רק למידע החיוני ביותר, ניתן להפחית את נפח הנתונים עצמו ולמזער הפרעות בתקשורת.

Edge AI והאינטרנט של הדברים

Edge AI משתלב עם טכנולוגיות דיגיטליות אחרות כמו 5G והאינטרנט של הדברים (IoT). IoT יכול לייצר נתונים עבור מערכות Edge AI לשימוש, בעוד שטכנולוגיית 5G חיונית להמשך הקידום של Edge AI ו-IoT.

האינטרנט של הדברים מתייחס למגוון מכשירים חכמים המחוברים זה לזה דרך האינטרנט. כל המכשירים הללו מייצרים נתונים, אותם ניתן להזין למכשיר Edge AI, שיכול לשמש גם כיחידת אחסון זמנית של הנתונים עד לסנכרון עם הענן. שיטת עיבוד הנתונים מאפשרת גמישות רבה יותר.

הדור החמישי של הרשת הסלולרית, 5G, הוא קריטי לפיתוח הן של Edge AI והן של האינטרנט של הדברים. 5G מסוגל להעביר נתונים במהירויות גבוהות בהרבה, עד 20Gbps, בעוד ש-4G מסוגל לספק נתונים במהירות של 1Gbps בלבד. 5G גם תומך בהרבה יותר חיבורים בו-זמניים מ-4G (1,000,000 לקמ"ר מול 100,000) ובמהירות חביון טובה יותר (1ms לעומת 10ms). יתרונות אלו על פני 4G חשובים מכיוון שככל שה-IoT גדל, נפח הנתונים גדל גם כן ומהירות ההעברה מושפעת. 5G מאפשר יותר אינטראקציות בין מגוון רחב יותר של מכשירים, שרבים מהם יכולים להיות מצוידים ב-Edge AI.

שימוש במארזים עבור Edge AI

מקרי שימוש עבור Edge AI כוללים כמעט כל מקרה שבו עיבוד נתונים ייעשה ביעילות רבה יותר במכשיר מקומי מאשר כאשר נעשה באמצעות ענן. עם זאת, כמה ממקרי השימוש הנפוצים ביותר עבור Edge AI כוללים מכוניות ללא נהג, מזל"טים אוטונומיים, זיהוי פנים, ו עוזרים דיגיטליים.

מכוניות בנהיגה עצמית הן אחד ממקרי השימוש הרלוונטיים ביותר עבור Edge AI. מכוניות בנהיגה עצמית חייבות כל הזמן לסרוק את הסביבה הסובבת ולהעריך את המצב, ולבצע תיקונים במסלול שלה על סמך אירועים קרובים. עיבוד נתונים בזמן אמת הוא קריטי למקרים אלה, וכתוצאה מכך, מערכות ה-Edge AI המשולבות שלהם אחראיות על אחסון הנתונים, המניפולציה והניתוח. מערכות הבינה המלאכותית הקצה נחוצות כדי להביא לשוק רכבים ברמה 3 ורמה 4 (אוטונומית מלאה).

מכיוון שמל"טים אוטונומיים אינם מנוהלים על ידי מפעילים אנושיים, יש להם דרישות דומות מאוד למכוניות אוטונומיות. אם מזל"ט מאבד שליטה או מתקלקל בזמן הטיסה, הוא עלול להתרסק ולפגוע ברכוש או בנפש. רחפנים עשויים לטוס רחוק מחוץ לטווח של נקודת גישה לאינטרנט, והם חייבים להיות בעלי יכולות Edge AI. מערכות AI Edge יהיו הכרחיות עבור שירותים כמו Amazon Prime Air, שמטרתה לספק חבילות באמצעות מזל"ט.

מקרה שימוש נוסף עבור Edge AI הוא מערכות זיהוי פנים. מערכות זיהוי פנים מסתמכות על אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת, המנתחים נתונים שנאספים על ידי המצלמה. אפליקציות זיהוי פנים הפועלות למטרות משימות כמו אבטחה צריכות לפעול בצורה אמינה גם אם הן אינן מחוברות לענן.

עוזרים דיגיטליים הם מקרה שימוש נפוץ נוסף עבור Edge AI. עוזרים דיגיטליים כמו Google Assistant, Alexa ו-Siri חייבים להיות מסוגלים לפעול בסמארטפונים ומכשירים דיגיטליים אחרים גם כשהם אינם מחוברים לאינטרנט. כאשר הנתונים מעובדים במכשיר אין צורך להעביר אותם לענן, מה שעוזר להפחית את התעבורה ולהבטיח פרטיות.