Čo je Edge AI a Edge Computing?

Edge AI je jedným z najvýznamnejších nových sektorov umelej inteligencie a jej cieľom je umožniť ľuďom spúšťať procesy AI bez toho, aby sa museli obávať o súkromie alebo spomalenia v dôsledku prenosu údajov. Edge AI umožňuje väčšie a širšie využitie AI, vďaka čomu môžu inteligentné zariadenia rýchlo reagovať na vstupy bez prístupu ku cloudu. Aj keď je to rýchla definícia umelej inteligencie Edge, nájdime chvíľu na to, aby sme lepšie porozumeli umelej inteligencii Edge preskúmaním technológií, ktoré to umožňujú, a ukážkami niektorých prípadov použitia umelej inteligencie Edge.

Čo je to Edge Computing?

Aby sme skutočne pochopili Edge AI, musíme najprv pochopiť Edge computing a najlepší spôsob, ako tomu porozumieť Výpočty hrán je to kontrastovať s cloud computingom. Cloud computing je poskytovanie počítačových služieb cez internet. Naproti tomu výpočtové systémy Edge nie sú pripojené ku cloudu, namiesto toho, aby fungovali na lokálnych zariadeniach. Týmito lokálnymi zariadeniami môže byť vyhradený server edge computing, lokálne zariadenie, alebo internet vecí (IoT). Používanie Edge computingu má množstvo výhod. Napríklad výpočet založený na internete/cloude je obmedzený latenciou a šírkou pásma, zatiaľ čo výpočet Edge nie je týmito parametrami obmedzený.

Čo je Edge AI?

Teraz, keď rozumieme Edge computingu, my môžete sa pozrieť na Edge AI. Edge AI kombinuje umelú inteligenciu a edge computing. Algoritmy AI sú spustené na zariadeniach schopných edge computingu. Výhodou je, že dáta môžu byť spracované v reálnom čase, bez nutnosti pripojenia ku cloudu.

Väčšina špičkových procesov AI sa vykonáva v cloude, pretože vyžadujú veľké množstvo výpočtového výkonu. Výsledkom je, že tieto procesy AI môžu byť citlivé na výpadky. Keďže systémy Edge AI fungujú na zariadení edge computingu, potrebné dátové operácie sa môžu vykonávať lokálne a odosielajú sa pri nadviazaní internetového pripojenia, čo šetrí čas. Algoritmy hlbokého učenia môžu fungovať na samotnom zariadení, ktoré je východiskovým bodom údajov.

Edge AI sa stáva čoraz dôležitejším, pretože stále viac zariadení musí využívať AI v situáciách, keď nemajú prístup ku cloudu. Zvážte, koľko továrenských robotov alebo koľko áut dnes prichádza s algoritmami počítačového videnia. Oneskorenie prenosu údajov v týchto situáciách by mohlo byť katastrofálne. Samoriadiace autá nemôžu trpieť latenciou pri detekcii objektov na ulici. Keďže rýchla odozva je taká dôležitá, samotné zariadenie musí mať systém Edge AI, ktorý mu umožňuje analyzovať a klasifikovať obrázky bez toho, aby sa spoliehalo na cloudové pripojenie.

Keď sa okrajovým počítačom zveria úlohy spracovania informácií, ktoré sa zvyčajne vykonávajú v cloude, výsledkom je spracovanie v reálnom čase s nízkou latenciou v reálnom čase. Okrem toho, obmedzením prenosu údajov len na tie najdôležitejšie informácie je možné znížiť samotný objem údajov a minimalizovať prerušenia komunikácie.

Edge AI a internet vecí

Edge AI sa spája s ďalšími digitálnymi technológiami, ako je 5G a internet vecí (IoT). IoT dokáže generovať dáta pre systémy Edge AI, ktoré môžu využívať, zatiaľ čo technológia 5G je nevyhnutná pre neustály pokrok Edge AI aj IoT.

Internet vecí sa týka rôznych inteligentných zariadení, ktoré sú navzájom prepojené cez internet. Všetky tieto zariadenia generujú údaje, ktoré je možné vložiť do zariadenia Edge AI, ktoré môže slúžiť aj ako dočasná úložná jednotka pre údaje, kým nie sú synchronizované s cloudom. Spôsob spracovania údajov umožňuje väčšiu flexibilitu.

Piata generácia mobilnej siete, 5G, je rozhodujúca pre vývoj Edge AI aj internetu vecí. 5G je schopný prenášať dáta oveľa vyššími rýchlosťami, až 20 Gbps, zatiaľ čo 4G je schopný dodávať dáta len 1 Gbps. 5G tiež podporuje oveľa viac súčasných pripojení ako 4G (1,000,000 100,000 1 na kilometer štvorcový oproti 10 4) a lepšiu rýchlosť latencie (5 ms oproti XNUMX ms). Tieto výhody oproti XNUMXG sú dôležité, pretože s rastom internetu vecí rastie aj objem dát a má to vplyv na rýchlosť prenosu. XNUMXG umožňuje viac interakcií medzi širším rozsahom zariadení, z ktorých mnohé môžu byť vybavené Edge AI.

Prípady použitia pre Edge AI

Prípady použitia Edge AI zahŕňajú takmer všetky prípady, keď by sa spracovanie údajov vykonávalo efektívnejšie na lokálnom zariadení ako v cloude. Niektoré z najbežnejších prípadov použitia Edge AI však zahŕňajú self-riadiť autá, autonómna trúdovi, rozpoznávanie tvárea digitálni asistenti.

Samoriadiace autá sú jedným z najrelevantnejších prípadov použitia Edge AI. Samoriadiace autá musia neustále skenovať okolité prostredie a vyhodnocovať situáciu a korigovať jej trajektóriu na základe udalostí v okolí. Spracovanie údajov v reálnom čase je pre tieto prípady rozhodujúce a výsledkom je, že ich palubné systémy Edge AI majú na starosti ukladanie, manipuláciu a analýzu údajov. Okrajové systémy AI sú potrebné na uvedenie vozidiel úrovne 3 a 4 (plne autonómne) na trh.

Keďže autonómne drony neriadia ľudskí operátori, majú veľmi podobné požiadavky na autonómne autá. Ak dron počas letu stratí kontrolu alebo zlyhá, môže havarovať a poškodiť majetok alebo život. Drony môžu lietať ďaleko mimo dosahu internetového prístupového bodu a musia mať schopnosti Edge AI. Systémy Edge AI budú nevyhnutné pre služby ako Amazon Prime Air, ktorých cieľom je doručovať balíky prostredníctvom dronov.

Ďalším prípadom použitia Edge AI sú systémy rozpoznávania tváre. Systémy rozpoznávania tváre sa spoliehajú na algoritmy počítačového videnia, ktoré analyzujú údaje zozbierané kamerou. Aplikácie na rozpoznávanie tváre, ktoré fungujú na účely úloh, ako je zabezpečenie, musia fungovať spoľahlivo, aj keď nie sú pripojené ku cloudu.

Digitálni asistenti sú ďalším bežným prípadom použitia Edge AI. Digitálni asistenti ako Google Assistant, Alexa a Siri musia byť schopní fungovať na smartfónoch a iných digitálnych zariadeniach, aj keď nie sú pripojení k internetu. Keď sa údaje spracúvajú v zariadení, nie je potrebné ich doručovať do cloudu, čo pomáha znižovať návštevnosť a zaisťuje súkromie.