Ce este Edge AI & Edge Computing?

Edge AI este una dintre cele mai notabile sectoare noi ale inteligenței artificiale și are ca scop să permită oamenilor să ruleze procese de inteligență artificială fără a fi nevoiți să se îngrijoreze cu privire la confidențialitate sau încetinirea datorată transmiterii de date. Edge AI permite o utilizare mai largă și mai frecventă a inteligenței artificiale, permițând dispozitivelor inteligente să reacționeze rapid la intrări fără a avea nevoie de acces la cloud. În timp ce 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 vederea unor cazuri de utilizare pentru Edge AI.

Ce este Edge Computing?

Pentru a înțelege cu adevărat Edge AI, trebuie să înțelegem mai întâi Edge computing, iar cel mai bun mod de a înțelege Edge computing este să îl comparăm cu cloud computing. Cloud computing este livrarea de servicii de calcul prin internet. În contrast, sistemele Edge computing nu sunt conectate la un cloud, ci funcționează pe dispozitive locale. Aceste dispozitive locale pot fi un server de calcul Edge 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 Edge computing nu este limitat de aceste parametri.

Ce este Edge AI?

Acum că înțelegem Edge computing, putem să aruncăm o privire asupra Edge AI. Edge AI combină Inteligența Artificială și calculul Edge. Algoritmii de inteligență artificială sunt rulați pe dispozitive capabile de calcul Edge. Avantajul acestui fapt este că datele pot fi procesate în timp real, fără a fi nevoie să se conecteze la un cloud.

Majoritatea proceselor de inteligență artificială de ultimă generație sunt efectuate în cloud, deoarece necesită o cantitate mare de putere de calcul. Rezultatul este că aceste procese de inteligență artificială pot fi vulnerabile la downtime. Deoarece sistemele Edge AI funcționează pe un dispozitiv de calcul Edge, 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 din cauza faptului că tot mai multe dispozitive au nevoie să utilizeze inteligența artificială în situații în care nu pot accesa cloud-ul. Luați în considerare câte roboți de fabrică sau câte mașini vin astăzi cu algoritmi de viziune computerizată. O întârziere în transmiterea datelor în aceste situații ar putea fi catastrofală. Mașinile autonome nu pot suferi de latență la detectarea obiectelor de pe stradă. Deoarece timpul de răspuns este atât de important, dispozitivul însuși trebuie să aibă un sistem Edge AI care să îi permită să analizeze și să clasifice imagini fără a se baza pe o conexiune la cloud.

Când computerele Edge sunt însărcinate cu sarcinile de procesare a informațiilor, de obicei efectuate în cloud, rezultatul este procesarea în timp real, cu latență scăzută. În plus, prin restricționarea transmiterii de date la doar informațiile vitale, volumul de date poate fi redus, iar întreruperile de comunicație pot fi minimizate.

Edge AI și Internetul Lucrurilor

Edge AI se îmbină cu alte tehnologii digitale, cum ar fi 5G și Internetul Lucrurilor (IoT). IoT poate genera date pentru sistemele Edge AI, în timp ce tehnologia 5G este esențială pentru dezvoltarea continuă a Edge AI 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 unitate de stocare temporară pentru date până când acestea sunt sincronizate cu cloud-ul. Metoda de procesare a datelor permite o mai mare flexibilitate.

A cincea generație de rețea mobilă, 5G, este critică pentru dezvoltarea atât a Edge AI, cât și a Internetului Lucrurilor. 5G este capabilă să transfere date la viteze mult mai mari, până la 20Gbps, în timp ce 4G poate livra date la doar 1Gbps. 5G susține, de asemenea, mult mai multe conexiuni simultane decât 4G (1.000.000 pe kilometru pătrat vs. 100.000) și are o latență mai bună (1ms vs. 10ms). Aceste avantaje față de 4G sunt importante, deoarece, pe măsură ce IoT crește, volumul de date crește și el, iar 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 practic orice situație în care procesarea datelor ar fi mai eficientă pe un dispozitiv local decât atunci când se face prin cloud. Cu toate acestea, unele dintre cele mai comune cazuri de utilizare pentru Edge AI includ mașini autonome, droni autonomi, recunoaștere facială și asistenți digitali.

Mașinile autonome sunt unul dintre cele mai relevante cazuri de utilizare pentru Edge AI. Mașinile autonome trebuie să scaneze în permanență mediul înconjurător și să evalueze situația, făcând corecții la traiectoria lor pe baza evenimentelor din apropiere. Procesarea datelor în timp real este critică în aceste cazuri, iar sistemele Edge AI de pe bord sunt responsabile de stocarea, manipularea și analiza datelor. Sistemele Edge AI sunt necesare pentru a aduce pe piață vehicule autonome de nivel 3 și 4 (pe deplin autonome).

Deoarece dronii autonomi nu sunt pilotați de operatori umani, au cerințe similare cu cele ale mașinilor autonome. Dacă un dron pierde controlul sau suferă o defecțiune în timpul zborului, poate cădea și poate deteriora proprietăți sau vieți. Dronii pot zbura departe de punctele de acces la internet și trebuie să aibă capacități Edge AI. Sistemele Edge AI vor fi indispensabile pentru servicii precum Amazon Prime Air, care urmărește să livreze pachete prin dronă.

Un alt caz de utilizare pentru Edge AI este sistemul 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 fiabil chiar și atunci când nu sunt conectate la cloud.

Asistenții digitali sunt un alt caz de utilizare comun pentru Edge AI. Asistenții digitali precum Google Assistant, Alexa și Siri trebuie să poată funcționa pe smartphone-uri și alte dispozitive digitale chiar și atunci când nu sunt conectate la internet. Când datele sunt procesate pe dispozitiv, nu este nevoie să le trimiteți la cloud, ceea ce ajută la reducerea traficului și la asigurarea confidențialității.