Ce este Edge AI & Edge Computing?

Edge AI este unul dintre cele mai notabile sectoare noi ale inteligenței artificiale și își propune să permită oamenilor să ruleze procese AI fără a fi preocupați de confidențialitate sau de încetinirile din cauza transmisiei de date. Edge AI permite o utilizare mai largă și mai răspândită a AI, permițând dispozitivelor inteligente să reacționeze rapid la intrări fără acces la un cloud. Deși aceasta este o definiție rapidă a Edge AI, să luăm un moment pentru a înțelege mai bine Edge AI, explorând tehnologiile care o fac posibilă și observând câteva cazuri de utilizare pentru Edge AI.

Ce este Edge Computing?

Pentru a înțelege cu adevărat Edge AI, trebuie mai întâi să înțelegem Edge computing și cel mai bun mod de a înțelege Calcul de margine este să-l contrastăm cu cloud computing. Cloud computing este furnizarea de servicii de calcul prin internet. În schimb, sistemele de calcul Edge nu sunt conectate la un cloud, în loc să funcționeze pe dispozitive locale. Aceste dispozitive locale pot fi un server edge computing dedicat, un dispozitiv local, sau un Internet al lucrurilor (IoT). Există o serie de avantaje în utilizarea Edge computing. De exemplu, calculul bazat pe internet/cloud este limitat de latență și lățime de bandă, în timp ce calculul Edge nu este limitat de acești parametri.

Ce este Edge AI?

Acum că înțelegem Edge computing, noi poate arunca o privire la Edge AI. Edge AI combină inteligența artificială și edge computing. Algoritmii AI sunt rulați pe dispozitive capabile de edge computing. Avantajul acestui lucru este că datele pot fi procesate în timp real, fără a fi nevoie să se conecteze la un cloud.

Cele mai multe procese de IA de ultimă oră sunt efectuate într-un cloud, deoarece necesită o cantitate mare de putere de calcul. Rezultatul este că aceste procese AI pot fi vulnerabile la timpi de nefuncționare. Deoarece sistemele Edge AI funcționează pe un dispozitiv edge computing, operațiunile de date necesare pot avea loc local, fiind trimise atunci când se stabilește o conexiune la internet, ceea ce economisește timp. Algoritmii de învățare profundă pot funcționa pe dispozitivul însuși, punctul de origine al datelor.

Edge AI devine din ce în ce mai importantă datorită faptului că tot mai multe dispozitive trebuie să utilizeze AI în situațiile în care nu pot accesa cloud-ul. Luați în considerare câți roboți din fabrică sau câte mașini în zilele noastre vin cu algoritmi de viziune computerizată. Un timp de întârziere în transmiterea datelor în aceste situații ar putea fi catastrofal. Mașinile care se conduc singure nu pot suferi de latență în timp ce detectează obiecte pe stradă. Deoarece un timp de răspuns rapid este atât de important, dispozitivul în sine trebuie să aibă un sistem Edge AI care să îi permită să analizeze și să clasifice imaginile fără a se baza pe o conexiune la cloud.

Atunci când computerelor de vârf sunt încredințate sarcinile de procesare a informațiilor efectuate de obicei pe cloud, rezultatul este o latență scăzută în timp real, procesare în timp real. În plus, limitând transmiterea datelor doar la cele mai importante informații, volumul de date în sine poate fi redus și întreruperile de comunicare pot fi minimizate.

Edge AI și Internetul lucrurilor

Edge AI se conectează cu alte tehnologii digitale precum 5G și Internetul lucrurilor (IoT). IoT poate genera date pentru ca sistemele Edge AI să le utilizeze, în timp ce tehnologia 5G este esențială pentru dezvoltarea continuă atât a Edge AI, cât și a IoT.

Internetul lucrurilor se referă la o varietate de dispozitive inteligente conectate între ele prin internet. Toate aceste dispozitive generează date, care pot fi introduse în dispozitivul Edge AI, care poate acționa și ca o unitate de stocare temporară a datelor până când acestea sunt sincronizate cu cloud-ul. Metoda de prelucrare a datelor permite o mai mare flexibilitate.

A cincea generație a rețelei mobile, 5G, este esențial pentru dezvoltarea atât a Edge AI, cât și a Internetului lucrurilor. 5G este capabil să transfere date la viteze mult mai mari, de până la 20 Gbps, în timp ce 4G este capabil să livreze date la doar 1 Gbps. 5G acceptă, de asemenea, mult mai multe conexiuni simultane decât 4G (1,000,000 pe kilometru pătrat față de 100,000) și o viteză de latență mai bună (1 ms vs. 10 ms). Aceste avantaje față de 4G sunt importante deoarece pe măsură ce IoT crește, volumul de date crește și viteza de transfer este afectată. 5G permite mai multe interacțiuni între o gamă mai largă de dispozitive, multe dintre acestea putând fi echipate cu Edge AI.

Cazuri de utilizare pentru Edge AI

Cazurile de utilizare pentru Edge AI includ aproape orice instanță în care procesarea datelor s-ar face mai eficient pe un dispozitiv local decât atunci când se face printr-un cloud. Cu toate acestea, unele dintre cele mai comune cazuri de utilizare pentru Edge AI includ mașini de auto-conducere, drone autonome, recunoastere faciala și asistenți digitali.

Mașinile cu conducere autonomă sunt unul dintre cele mai relevante cazuri de utilizare pentru Edge AI. Mașinile cu conducere autonomă trebuie să scaneze în mod constant mediul înconjurător și să evalueze situația, făcând corecții la traiectoria acesteia pe baza evenimentelor din apropiere. Procesarea datelor în timp real este esențială pentru aceste cazuri și, ca urmare, sistemele lor Edge AI de la bord sunt responsabile de stocarea, manipularea și analiza datelor. Sistemele edge AI sunt necesare pentru a aduce vehicule de nivel 3 și 4 (complet autonome) pe piață.

Deoarece dronele autonome nu sunt pilotate de operatori umani, ele au cerințe foarte asemănătoare pentru mașinile autonome. Dacă o dronă pierde controlul sau funcționează defectuos în timpul zborului, se poate prăbuși și poate deteriora bunurile sau viața. Dronele pot zbura departe de raza de acțiune a unui punct de acces la internet și trebuie să aibă capabilități Edge AI. Sistemele Edge AI vor fi indispensabile pentru servicii precum Amazon Prime Air, care își propune să livreze pachete prin dronă.

Un alt caz de utilizare pentru Edge AI este sistemele de recunoaștere facială. Sistemele de recunoaștere facială se bazează pe algoritmi de viziune computerizată, analizând datele colectate de cameră. Aplicațiile de recunoaștere facială care funcționează în scopuri precum securitatea trebuie să funcționeze în mod fiabil chiar dacă nu sunt conectate la un cloud.

Asistenții digitali sunt o altă utilizare comună a inteligenței artificiale Edge. Asistenții digitali precum Google Assistant, Alexa și Siri trebuie să poată funcționa pe smartphone-uri și alte dispozitive digitale chiar și atunci când acestea nu sunt conectate la internet. Atunci când datele sunt procesate pe dispozitiv, nu este nevoie să fie livrate în cloud, ceea ce ajută la reducerea traficului și la asigurarea confidențialității.