Kas yra „Edge AI“ ir „Edge Computing“?

„Edge AI“ yra vienas ryškiausių naujų dirbtinio intelekto sektorių, juo siekiama leisti žmonėms vykdyti DI procesus, nesijaudinant dėl ​​privatumo ar sulėtėjimo dėl duomenų perdavimo. „Edge AI“ leidžia plačiau ir plačiau naudoti dirbtinį intelektą, leidžiantį išmaniesiems įrenginiams greitai reaguoti į įvestis be prieigos prie debesies. Nors tai yra greitas Edge AI apibrėžimas, skirkime šiek tiek laiko, kad geriau suprastume Edge AI, tyrinėdami technologijas, kurios leidžia tai padaryti, ir pažvelgti į kai kuriuos Edge AI naudojimo atvejus.

Kas yra Edge Computing?

Norėdami iš tikrųjų suprasti Edge AI, pirmiausia turime suprasti Edge kompiuteriją ir geriausią būdą suprasti Krašto skaičiavimas yra kontrastas su debesų kompiuterija. Debesų kompiuterija yra kompiuterinių paslaugų teikimas internetu. Priešingai, „Edge“ kompiuterinės sistemos nėra prijungtos prie debesies, o ne veikia vietiniuose įrenginiuose. Šie vietiniai įrenginiai gali būti specialus krašto skaičiavimo serveris, vietinis įrenginys, arba daiktų internetas (IoT). „Edge computing“ naudojimas turi daug privalumų. Pvz., Internetu / debesimis pagrįstą skaičiavimą riboja delsa ir pralaidumas, o Edge skaičiavimo šie parametrai neriboja.

Kas yra Edge AI?

Dabar, kai suprantame „Edge“ skaičiavimą, mes galite pažvelgti į Edge AI. Edge AI sujungia dirbtinį intelektą ir krašto skaičiavimą. AI algoritmai paleidžiami įrenginiuose, galinčiuose atlikti kraštų skaičiavimą. To pranašumas yra tas, kad duomenis galima apdoroti realiuoju laiku, neprisijungiant prie debesies.

Dauguma pažangiausių AI procesų atliekami debesyje, nes jiems reikia daug skaičiavimo galios. Rezultatas yra tai, kad šie AI procesai gali būti pažeidžiami prastovų. Kadangi Edge AI sistemos veikia krašto skaičiavimo įrenginyje, būtinos duomenų operacijos gali būti atliekamos lokaliai, siunčiamos užmezgus interneto ryšį, o tai taupo laiką. Gilaus mokymosi algoritmai gali veikti pačiame įrenginyje, duomenų kilmės taške.

Edge AI tampa vis svarbesnė dėl to, kad vis daugiau įrenginių turi naudoti AI tais atvejais, kai jie negali pasiekti debesies. Apsvarstykite, kiek gamyklinių robotų ar automobilių šiais laikais yra su kompiuterinio matymo algoritmais. Tokiose situacijose duomenų perdavimo delsa gali būti katastrofiška. Savarankiškai važiuojantys automobiliai negali nukentėti nuo delsos aptikdami gatvėje esančius objektus. Kadangi labai svarbus greitas atsako laikas, pačiame įrenginyje turi būti „Edge AI“ sistema, leidžianti analizuoti ir klasifikuoti vaizdus nepasikliaujant debesies ryšiu.

Kai kraštiniams kompiuteriams patikėtos informacijos apdorojimo užduotys, paprastai atliekamos debesyje, rezultatas yra realaus laiko mažas delsimas ir apdorojimas realiuoju laiku. Be to, apribojant duomenų perdavimą tik svarbiausia informacija, galima sumažinti patį duomenų kiekį ir sumažinti ryšio trikdžius.

Edge AI ir daiktų internetas

„Edge AI“ susilieja su kitomis skaitmeninėmis technologijomis, tokiomis kaip 5G ir daiktų internetas (IoT). Daiktų internetas gali generuoti duomenis Edge AI sistemoms, kad jomis būtų galima pasinaudoti, o 5G technologija yra būtina nuolatiniam Edge AI ir IoT tobulėjimui.

Daiktų internetas reiškia įvairius išmaniuosius įrenginius, tarpusavyje sujungtus internetu. Visi šie įrenginiai generuoja duomenis, kuriuos galima įvesti į Edge AI įrenginį, kuris taip pat gali veikti kaip laikinas duomenų saugojimo įrenginys, kol bus sinchronizuojamas su debesimi. Duomenų apdorojimo būdas suteikia didesnį lankstumą.

Penktoji mobiliojo ryšio tinklo karta, 5G, yra labai svarbus kuriant Edge AI ir daiktų internetą. 5G gali perduoti duomenis daug didesniu greičiu – iki 20 Gbps, o 4G – tik 1 Gbps greičiu. 5G taip pat palaiko daug daugiau vienalaikių jungčių nei 4G (1,000,000 100,000 1 vienam kvadratiniam kilometrui, palyginti su 10 4) ir geresnį delsos greitį (5 ms, palyginti su XNUMX ms). Šie pranašumai, palyginti su XNUMXG, yra svarbūs, nes augant daiktų internetui auga ir duomenų kiekis, o perdavimo greitis turi įtakos. XNUMXG įgalina daugiau sąveikų tarp įvairesnių įrenginių, kurių daugelis gali būti aprūpinti Edge AI.

Naudokite „Edge AI“ dėklus

„Edge AI“ naudojimo atvejai apima beveik visus atvejus, kai duomenų apdorojimas vietiniame įrenginyje būtų atliktas efektyviau nei naudojant debesį. Tačiau kai kurie dažniausiai pasitaikantys „Edge AI“ naudojimo atvejai savarankiškai vairuoti automobiliai, autonominiai tranai, veido atpažinimoir skaitmeniniai padėjėjai.

Savarankiškai važiuojantys automobiliai yra vienas aktualiausių Edge AI naudojimo atvejų. Savarankiškai važiuojantys automobiliai turi nuolat skenuoti supančią aplinką ir vertinti situaciją, koreguoti jos trajektoriją pagal šalia esančius įvykius. Šiais atvejais duomenų apdorojimas realiuoju laiku yra labai svarbus, todėl jų integruotos „Edge AI“ sistemos yra atsakingos už duomenų saugojimą, manipuliavimą ir analizę. Kraštinės AI sistemos yra būtinos norint pateikti rinkai 3 ir 4 lygio (visiškai autonomiškas) transporto priemones.

Kadangi autonominiai bepiločiai orlaiviai nėra pilotuojami žmonių operatorių, jie turi labai panašius reikalavimus autonominiams automobiliams. Jei bepilotis orlaivis praranda valdymą arba sugenda skrendant, jis gali sudužti ir sugadinti turtą ar gyvybę. Dronai gali skristi toli už interneto prieigos taško diapazono ir turi turėti Edge AI galimybes. „Edge AI“ sistemos bus nepakeičiamos tokioms paslaugoms kaip „Amazon Prime Air“, kurios siekia pristatyti paketus per droną.

Kitas „Edge AI“ naudojimo atvejis yra veido atpažinimo sistemos. Veido atpažinimo sistemos remiasi kompiuteriniais regėjimo algoritmais, analizuojančiais fotoaparato surinktus duomenis. Veido atpažinimo programos, veikiančios atliekant tokias užduotis kaip sauga, turi veikti patikimai, net jei jos nėra prijungtos prie debesies.

Skaitmeniniai asistentai yra dar vienas įprastas „Edge AI“ naudojimo atvejis. Skaitmeniniai asistentai, tokie kaip „Google Assistant“, „Alexa“ ir „Siri“, turi turėti galimybę veikti išmaniuosiuose telefonuose ir kituose skaitmeniniuose įrenginiuose, net kai jie neprisijungę prie interneto. Kai duomenys apdorojami įrenginyje, nereikia jų pristatyti į debesį, o tai padeda sumažinti srautą ir užtikrinti privatumą.