Przejście na wnioskowanie oparte na sztucznej inteligencji przenosi inteligencję w czasie rzeczywistym na krawędź

Branża sztucznej inteligencji (AI) – i wynikający z niej dialog – odchodzi od wysiłków związanych z trenowaniem modeli AI. Ta historia, która miała miejsce centralnie w chmurze lub centrach danych (lub w obu), to już „stara historia”. Teraz, z niezliczoną liczbą przypadków użycia w większości branż, modele te są wdrażane i uruchamiane w rozproszonych, zdecentralizowanych środowiskach. Branża przechodzi od fazy szkolenia do fazy wnioskowania, a ta historia rozgrywa się na brzegu sieci, gdzie inteligencja w czasie rzeczywistym jest niezbędna do wszystkiego, od inteligentnych kamer po urządzenia wbudowane w maszyny przemysłowe. Uwaga przesuwa się ze scentralizowanego szkolenia AI na Edge AI, czyli wdrożenia hybrydowe.

W czasach, w których szybkość, precyzja i prywatność danych są ważniejsze niż kiedykolwiek, Sztuczna inteligencja redefiniuje procesy operacyjne w najważniejszych punktach styku firm. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztucznej inteligencji (AI), które opierają się na infrastrukturze chmurowej, Edge AI przybliża proces podejmowania decyzji do miejsca generowania danych.

Wartość Edge AI

Minimalizacja odległości między generowaniem danych a podejmowaniem decyzji minimalizuje opóźnienia poprzez eliminację opóźnień w transmisji sieciowej, co przekłada się na szybsze dostarczanie analiz predykcyjnych i zautomatyzowanych decyzji. To przetwarzanie w czasie rzeczywistym zapewnia organizacjom wzrost wydajności, poprawiając wszystko – od doświadczeń klientów po jakość produktów, a nawet bezpieczeństwo pracowników. Niezależnie od zastosowania, krótszy dystans poprawia również bezpieczeństwo i niezawodność poprzez redukcję ilości danych wrażliwych na czas i obniżenie wymaganej przepustowości.

Bezpośredniość i trafność są najważniejsze, niezależnie od sektora przemysłu.

Na przykład w produkcji, Edge AI może wspierać systemy kontroli jakości, które natychmiast sygnalizują wady produktu. W opiece zdrowotnej może wspierać systemy monitorowania pacjentów które uruchamiają alerty w momencie wykrycia anomalii. Sprzedawcy detaliczni będą korzystać z Edge AI, aby personalizować doświadczenia klientów w sklepach i dynamicznie zarządzać zapasami. Jednak we wszystkich tych scenariuszach niezbędna inteligencja na brzegu sieci stanowi kluczowy czynnik różnicujący. Edge AI ma kluczowe znaczenie, gdy liczą się milisekundy.

Kontekst ma znaczenie od centrum danych do krawędzi

Chociaż procesory graficzne (GPU) są często utożsamiane ze sztuczną inteligencją (AI), Edge AI wiąże się z większymi niuansami, ponieważ potrzeby i charakter obciążeń związanych z wnioskowaniem zasadniczo różnią się od potrzeb i charakteru obciążeń związanych z trenowaniem modeli. Wiele obciążeń związanych z wnioskowaniem – zwłaszcza aplikacje oparte na wizji – może być efektywnie obsługiwanych przez procesory CPU, które są bardziej energooszczędne i ekonomiczne. Nawet jeśli wdrożenie brzegowe wymaga wyższej wydajności, pojawiła się nowsza klasa energooszczędnych procesorów graficznych (GPU), oferujących rozwiązania skrojone na miarę dla brzegów sieci.

Ostatecznie wybór odpowiedniej konfiguracji to ćwiczenie polegające na zrównoważeniu konkretnego obciążenia, pożądanej przepustowości i ograniczeń środowiskowych. Wdrożenia Edge AI wymagają sprzętu, który równoważy wydajność z praktyczną funkcjonalnością w terenie.

Sukces na brzegu sieci wymaga radykalnie innego podejścia, które uwzględnia ograniczenia dotyczące przestrzeni, zasilania i chłodzenia, a jednocześnie zapewnia wydajność. Sprzęt i oprogramowanie muszą być zaprojektowane specjalnie pod kątem wymagań brzegowych, które często obejmują możliwość niezawodnej pracy w trudnych warunkach bez utraty mocy obliczeniowej. Alternatywą są przestoje, które mogą mieć katastrofalne skutki dla dalszych procesów.

Droga do sukcesu

Droga do sukcesu Edge AI zaczyna się od zidentyfikowania pojedynczego, istotnego przypadku użycia i skoncentrowania na nim początkowego wdrożenia. Takie podejście pozwala organizacji zachować zakres, który jest łatwy do opanowania, a jednocześnie zapewnia pozytywny impuls wdrożeniowy, umożliwiając jej wykorzystanie potencjału tej technologii przy jednoczesnym udoskonalaniu procesów operacyjnych i struktur wsparcia.

Jednak łatwiej powiedzieć niż zrobić!

Większość organizacji, które chcą wykorzystać wdrożenia sztucznej inteligencji (AI), nie ma dogłębnej wiedzy ani nie jest zaznajomiona ze wszystkimi technologiami, które się w nich znajdują. Ta luka w wiedzy sprawia, że poszukują one wskazówek i możliwości rozwoju u partnerów zewnętrznych. Zwłaszcza w miarę jak wdrożeń przybywa, a branża przechodzi od szkoleń w centrum do wnioskowania na brzegu sieci, wymagania dotyczące oprogramowania i usług, które towarzyszą sprzętowi, również stają się coraz ważniejsze. Co więcej, złożoność będzie tylko rosła w przyszłości. Zwłaszcza na brzegu sieci, gdzie przestoje mogą mieć ogromne – i kosztowne – konsekwencje, partnerstwo z ekspertami i usługami niezbędnymi do zapewnienia stałej wydajności jest nie do negocjacji.

Częstą pułapką, na jaką natrafiają organizacje, jest zbytnie skupianie się na projektach proof-of-concept bez jasnej ścieżki skalowania. Organizacje muszą również uwzględnić złożoność operacyjną – od możliwości zdalnego zarządzania i odporności na błędy po wsparcie cyklu życia. Istnieje więcej powodów, dla których warto współpracować z doświadczonym partnerem. W przeciwieństwie do centrów danych, gdzie systemy są ściśle monitorowane i często odświeżane, infrastruktura brzegowa musi być zaprojektowana z myślą o długowieczności, a typowy cel to pięć do siedmiu lat.

Ponadto organizacje coraz chętniej konsolidują zasoby obliczeniowe na brzegu sieci, aby zmniejszyć zajmowaną przestrzeń i koszty. Łączy to tradycyjne obciążenia z aplikacjami AI na ujednoliconych, zwirtualizowanych platformach, eliminując potrzebę oddzielnych infrastruktur, ale zwiększając zapotrzebowanie na inteligencję w czasie rzeczywistym.

Edge AI w przyszłości

Sztuczna inteligencja brzegowa (Edge AI) dynamicznie ewoluuje, przechodząc od systemów opartych na regułach do bardziej adaptacyjnej, kontekstowej inteligencji. Dzięki postępom w generatywnej sztucznej inteligencji i modelach bazowych, systemy brzegowe zaczynają obsługiwać ciągłe pętle uczenia się, dostosowując się autonomicznie na podstawie danych wejściowych, bez polegania na chmurze.

Wdrożenia oparte na Kubernetesie i modele konteneryzowane zapewniają spójność niezbędną do utrzymania wydajności wdrożeń Edge AI. Konteneryzacja ułatwia szybkie przesyłanie aktualizacji z chmury na brzeg, a Kubernetes koordynuje kontenery na dużą skalę, automatycznie zarządzając wdrożeniami, aktualizacjami i kontrolami stanu. Ta zwiększona wydajność i niezawodność przesyłania aktualizacji pomiędzy węzłami brzegowymi poprawia również dokładność modelu oraz zapewnia większą odporność i czas sprawności – co jest kluczowe dla utrzymania wartości każdego wdrożenia Edge AI. Jednocześnie urządzenia brzegowe mogą gromadzić nowe dane, które pomogą w trenowaniu lepszych modeli w systemie AI z zamkniętą pętlą.

Edge AI to coś więcej niż tylko modne słowo. To namacalna ewolucja w sposobie, w jaki branże będą wykorzystywać inteligencję w punktach interakcji w przyszłości – i nadchodzi ona szybko. Dzięki planowi Edge AI w połączeniu z odpowiednią infrastrukturą i możliwościami systemowymi, organizacje mogą odblokować nowe, potężne możliwości w zakresie AI – zwiększając responsywność i unikając kosztownych przestojów.