Что такое Edge AI и Edge Computing?

Edge AI — один из самых заметных новых секторов искусственного интеллекта, и он направлен на то, чтобы люди могли запускать процессы AI, не беспокоясь о конфиденциальности или замедлении из-за передачи данных. Edge AI обеспечивает более широкое и широкое использование ИИ, позволяя интеллектуальным устройствам быстро реагировать на входные данные без доступа к облаку. Хотя это краткое определение Edge AI, давайте уделим немного времени, чтобы лучше понять Edge AI, изучив технологии, которые делают его возможным, и рассмотрим некоторые варианты использования Edge AI.

Что такое пограничные вычисления?

Чтобы по-настоящему понять пограничный ИИ, нам нужно сначала понять пограничные вычисления, и лучший способ понять Граничные вычисления состоит в том, чтобы противопоставить его облачным вычислениям. Облачные вычисления — это предоставление вычислительных услуг через Интернет. Напротив, системы граничных вычислений не подключены к облаку, а работают на локальных устройствах. Эти локальные устройства могут быть выделенным сервером граничных вычислений, локальным устройством, или Интернет вещей (IoT). Использование граничных вычислений имеет ряд преимуществ. Например, интернет-/облачные вычисления ограничены задержкой и пропускной способностью, в то время как граничные вычисления не ограничены этими параметрами.

Что такое пограничный ИИ?

Теперь, когда мы понимаем граничные вычисления, мы можно взглянуть на Edge AI. Edge AI сочетает в себе искусственный интеллект и граничные вычисления. Алгоритмы ИИ запускаются на устройствах, поддерживающих граничные вычисления. Преимущество этого в том, что данные можно обрабатывать в режиме реального времени, без необходимости подключения к облаку.

Большинство передовых процессов искусственного интеллекта выполняются в облаке, поскольку они требуют большой вычислительной мощности. В результате эти процессы ИИ могут быть подвержены простоям. Поскольку системы Edge AI работают на периферийном вычислительном устройстве, необходимые операции с данными могут выполняться локально, отправляясь при установлении подключения к Интернету, что экономит время. Алгоритмы глубокого обучения могут работать с самим устройством, источником данных.

Edge AI становится все более важным в связи с тем, что все большему количеству устройств необходимо использовать AI в ситуациях, когда они не могут получить доступ к облаку. Подумайте, сколько заводских роботов или сколько автомобилей в наши дни оснащены алгоритмами компьютерного зрения. Задержка в передаче данных в таких ситуациях может оказаться катастрофической. Беспилотные автомобили не страдают от задержек при обнаружении объектов на улице. Поскольку быстрое время отклика так важно, само устройство должно иметь систему Edge AI, которая позволяет ему анализировать и классифицировать изображения, не полагаясь на облачное соединение.

Когда пограничным компьютерам доверяют задачи обработки информации, обычно выполняемые в облаке, результатом является обработка в режиме реального времени с малой задержкой. Кроме того, ограничивая передачу данных только самой важной информацией, сам объем данных может быть уменьшен, а прерывания связи могут быть сведены к минимуму.

Edge AI и Интернет вещей

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

Интернет вещей относится к множеству интеллектуальных устройств, подключенных друг к другу через Интернет. Все эти устройства генерируют данные, которые можно передать на устройство Edge AI, которое также может выступать в качестве временного хранилища для данных, пока они не будут синхронизированы с облаком. Метод обработки данных обеспечивает большую гибкость.

Пятое поколение мобильной сети, 5G, имеет решающее значение для разработки как Edge AI, так и Интернета вещей. 5G способен передавать данные на гораздо более высоких скоростях, до 20 Гбит/с, тогда как 4G способен передавать данные только со скоростью 1 Гбит/с. 5G также поддерживает гораздо больше одновременных подключений, чем 4G (1,000,000 100,000 1 на квадратный километр против 10 4) и лучшую скорость задержки (5 мс против XNUMX мс). Эти преимущества по сравнению с XNUMXG важны, потому что по мере роста Интернета вещей растет и объем данных, что влияет на скорость передачи. XNUMXG обеспечивает больше взаимодействия между более широким спектром устройств, многие из которых могут быть оснащены Edge AI.

Варианты использования периферийного ИИ

Варианты использования Edge AI включают практически любой случай, когда обработка данных будет выполняться более эффективно на локальном устройстве, чем при выполнении через облако. Тем не менее, некоторые из наиболее распространенных вариантов использования Edge AI включают самостоятельного вождения автомобилей, автономные беспилотные летательные аппараты, распознавания лици цифровые помощники.

Самоуправляемые автомобили — один из наиболее актуальных вариантов использования Edge AI. Самоуправляемые автомобили должны постоянно сканировать окружающую среду и оценивать ситуацию, внося коррективы в свою траекторию на основе ближайших событий. Обработка данных в реальном времени имеет решающее значение для этих случаев, поэтому их бортовые системы Edge AI отвечают за хранение, обработку и анализ данных. Пограничные системы искусственного интеллекта необходимы для вывода на рынок транспортных средств уровня 3 и уровня 4 (полностью автономных).

Поскольку автономные дроны не управляются людьми-операторами, у них очень похожие требования к автономным автомобилям. Если дрон потеряет управление или выйдет из строя во время полета, он может разбиться и нанести ущерб имуществу или жизни. Дроны могут летать далеко за пределы досягаемости точки доступа в Интернет, и они должны иметь возможности Edge AI. Пограничные системы искусственного интеллекта будут незаменимы для таких сервисов, как Amazon Prime Air, целью которых является доставка посылок с помощью дронов.

Еще один вариант использования Edge AI — системы распознавания лиц. Системы распознавания лиц полагаются на алгоритмы компьютерного зрения, анализируя данные, собранные камерой. Приложения для распознавания лиц, предназначенные для решения таких задач, как обеспечение безопасности, должны работать надежно, даже если они не подключены к облаку.

Цифровые помощники — еще один распространенный вариант использования Edge AI. Цифровые помощники, такие как Google Assistant, Alexa и Siri, должны иметь возможность работать на смартфонах и других цифровых устройствах, даже если они не подключены к Интернету. Когда данные обрабатываются на устройстве, нет необходимости доставлять их в облако, что помогает сократить трафик и обеспечить конфиденциальность.