Что такое Edge AI и Edge Computing?

Edge AI – одна из наиболее заметных новых областей искусственного интеллекта, и она направлена на то, чтобы позволить людям запускать процессы ИИ без необходимости беспокоиться о конфиденциальности или замедлении из-за передачи данных. Edge AI позволяет более широкому использованию ИИ, позволяя умным устройствам быстро реагировать на входные данные без доступа к облаку. Хотя это быстрое определение Edge AI, давайте возьмем момент, чтобы лучше понять Edge AI, изучив технологии, которые делают его возможным, и рассмотрев некоторые случаи использования Edge AI.

Что такое Edge Computing?

Чтобы действительно понять Edge AI, нам нужно сначала понять Edge Computing, и лучший способ понять Edge Computing – это сравнить его с облачными вычислениями. Облачные вычисления – это предоставление вычислительных услуг через Интернет. Напротив, системы Edge Computing не подключены к облаку, а вместо этого работают на локальных устройствах. Эти локальные устройства могут быть специальным сервером Edge Computing, локальным устройством или устройством Интернета вещей (IoT). Есть несколько преимуществ использования Edge Computing. Например, вычисления, основанные на Интернете/облаке, ограничены задержкой и пропускной способностью, тогда как Edge Computing не ограничен этими параметрами.

Что такое Edge AI?

Теперь, когда мы понимаем Edge Computing, мы можем рассмотреть Edge AI. Edge AI объединяет искусственный интеллект и Edge Computing. Алгоритмы ИИ запускаются на устройствах, способных на Edge Computing. Преимущество этого заключается в том, что данные могут быть обработаны в реальном времени, без необходимости подключения к облаку.

Большинство передовых процессов ИИ выполняются в облаке, поскольку они требуют большого количества вычислительной мощности. Результатом является то, что эти процессы ИИ могут быть уязвимы для простоя. Поскольку системы Edge AI работают на устройстве Edge Computing, необходимые операции с данными могут выполняться локально, отправляясь, когда установлено подключение к Интернету, что экономит время. Алгоритмы глубокого обучения могут работать на самом устройстве, точке возникновения данных.

Edge AI становится все более важным из-за того, что все больше устройств необходимо использовать ИИ в ситуациях, когда они не могут получить доступ к облаку. Рассмотрим, сколько заводских роботов или сколько автомобилей в наши дни оснащено алгоритмами компьютерного зрения. Задержка передачи данных в этих ситуациях может быть катастрофической. Самоходные автомобили не могут испытывать задержку при обнаружении объектов на дороге. Поскольку быстрое время реакции так важно, система Edge AI на устройстве позволяет ему анализировать и классифицировать изображения без подключения к облаку.

Когда edge-компьютеры поручают задачи обработки информации, обычно выполняемые в облаке, результатом является обработка в реальном времени с низкой задержкой, обработка в реальном времени. Кроме того, ограничивая передачу данных только самой важной информацией, можно уменьшить объем данных и минимизировать сбои в связи.

Edge AI и Интернет вещей

Edge AI сочетается с другими цифровыми технологиями, такими как 5G и Интернет вещей (IoT). IoT может генерировать данные для систем Edge AI, а технология 5G необходима для дальнейшего развития как Edge AI, так и IoT.

Интернет вещей относится к различным умным устройствам, подключенным друг к другу через Интернет. Все эти устройства генерируют данные, которые могут быть переданы в устройство Edge AI, которое также может служить временным хранилищем данных до тех пор, пока они не будут синхронизированы с облаком. Способ обработки данных позволяет добиться большей гибкости.

Пятый поколение мобильной сети, 5G, имеет решающее значение для развития как Edge AI, так и Интернета вещей. 5G способна передавать данные на гораздо более высоких скоростях, до 20 Гбит/с, тогда как 4G может передавать данные только со скоростью 1 Гбит/с. 5G также поддерживает гораздо больше одновременных подключений, чем 4G (1 000 000 на квадратный километр против 100 000), и имеет лучшую задержку (1 мс против 10 мс). Эти преимущества над 4G важны, поскольку по мере роста IoT растет и объем данных, и скорость передачи. 5G позволяет более широкому взаимодействию между более широким спектром устройств, многие из которых могут быть оснащены Edge AI.

Случаи использования Edge AI

Случаи использования Edge AI включают практически любой случай, когда обработка данных будет более эффективной на локальном устройстве, чем при выполнении через облако. Однако некоторые из наиболее распространенных случаев использования Edge AI включают самоходные автомобили, автономные беспилотники, системы распознавания лиц и цифровые помощники.

Самоходные автомобили – один из наиболее актуальных случаев использования Edge AI. Самоходные автомобили должны постоянно сканировать окружающую среду и оценивать ситуацию, делая корректировки своей траектории на основе ближайших событий. Обработка данных в реальном времени имеет решающее значение в этих случаях, и поэтому их бортовые системы Edge AI отвечают за хранение, манипулирование и анализ данных. Системы Edge AI необходимы для вывода на рынок автомобилей уровня 3 и 4 (полностью автономных).

Поскольку автономные беспилотники не управляются человеческими операторами, у них есть очень похожие требования, как и у автономных автомобилей. Если беспилотник теряет управление или выходит из строя во время полета, он может разбиться и повредить имущество или жизнь. Беспилотники могут летать далеко за пределами точки доступа к Интернету и должны иметь возможности Edge AI. Системы Edge AI будут незаменимы для услуг, таких как Amazon (AMZN ) Prime Air, которая стремится доставлять пакеты с помощью беспилотников.

Еще один случай использования Edge AI – системы распознавания лиц. Системы распознавания лиц полагаются на алгоритмы компьютерного зрения, анализируя данные, собранные камерой. Приложения для распознавания лиц, работающие для выполнения задач, таких как безопасность, должны работать надежно, даже если они не подключены к облаку.

Цифровые помощники – еще один распространенный случай использования Edge AI. Цифровые помощники, такие как Google Assistant, Alexa и Siri, должны быть в состоянии работать на смартфонах и других цифровых устройствах, даже когда они не подключены к Интернету. Когда данные обрабатываются на устройстве, нет необходимости передавать их в облако, что помогает уменьшить трафик и обеспечить конфиденциальность.