Kaj je Edge AI & Edge Computing?

Edge AI je eden najbolj opaznih novih sektorjev umetne inteligence in želi ljudem omogočiti izvajanje procesov umetne inteligence, ne da bi jim bilo treba skrbeti za zasebnost ali upočasnitve zaradi prenosa podatkov. Edge AI omogoča večjo, bolj razširjeno uporabo AI, ki omogoča pametnim napravam, da se hitro odzovejo na vnose brez dostopa do oblaka. Čeprav je to kratka definicija Edge AI, si vzemimo trenutek za boljše razumevanje Edge AI z raziskovanjem tehnologij, ki to omogočajo, in ogledom nekaterih primerov uporabe Edge AI.

Kaj je Edge Computing?

Da bi resnično razumeli Edge AI, moramo najprej razumeti robno računalništvo in najboljši način za razumevanje Ročno računanje je primerjati z računalništvom v oblaku. Računalništvo v oblaku je zagotavljanje računalniških storitev prek interneta. Nasprotno pa računalniški sistemi Edge niso povezani v oblak, namesto da delujejo na lokalnih napravah. Te lokalne naprave so lahko namenski robni računalniški strežnik, lokalna naprava, ali internet stvari (IoT). Uporaba robnega računalništva ima številne prednosti. Na primer, računalništvo v internetu/oblaku je omejeno z zakasnitvijo in pasovno širino, medtem ko Edge computing ni omejeno s temi parametri.

Kaj je Edge AI?

Zdaj, ko razumemo robno računalništvo, si lahko ogledate Edge AI. Edge AI združuje umetno inteligenco in robno računalništvo. Algoritmi AI se izvajajo na napravah, ki so zmožne robnega računalništva. Prednost tega je, da se podatki lahko obdelujejo v realnem času, brez povezave v oblak.

Večina najsodobnejših procesov umetne inteligence se izvaja v oblaku, saj zahtevajo veliko računalniško moč. Posledica tega je, da so lahko ti procesi umetne inteligence občutljivi na izpade. Ker sistemi Edge AI delujejo na robni računalniški napravi, se lahko potrebne podatkovne operacije izvajajo lokalno in se pošljejo, ko je vzpostavljena internetna povezava, kar prihrani čas. Algoritmi globokega učenja lahko delujejo na sami napravi, izvorni točki podatkov.

Edge AI postaja vse pomembnejši zaradi dejstva, da mora vse več naprav uporabljati AI v situacijah, ko nimajo dostopa do oblaka. Razmislite, koliko tovarniških robotov ali koliko avtomobilov ima danes algoritme računalniškega vida. Zakasnitev pri prenosu podatkov v teh situacijah je lahko katastrofalna. Samovozeči avtomobili ne morejo trpeti zaradi zakasnitve med zaznavanjem predmetov na ulici. Ker je hiter odzivni čas tako pomemben, mora imeti naprava sama sistem Edge AI, ki ji omogoča analizo in razvrščanje slik brez zanašanja na povezavo v oblaku.

Ko so robnim računalnikom zaupane naloge obdelave informacij, ki se običajno izvajajo v oblaku, je rezultat nizka zakasnitev v realnem času in obdelava v realnem času. Poleg tega se lahko z omejitvijo prenosa podatkov samo na najpomembnejše informacije zmanjša sam obseg podatkov in minimizirajo prekinitve komunikacije.

Edge AI in internet stvari

Edge AI se povezuje z drugimi digitalnimi tehnologijami, kot sta 5G in internet stvari (IoT). IoT lahko ustvari podatke za sisteme Edge AI, medtem ko je tehnologija 5G bistvena za nadaljnji napredek tako Edge AI kot IoT.

Internet stvari se nanaša na različne pametne naprave, ki so med seboj povezane prek interneta. Vse te naprave ustvarjajo podatke, ki jih je mogoče vnesti v napravo Edge AI, ki lahko deluje tudi kot začasna enota za shranjevanje podatkov, dokler se ne sinhronizirajo z oblakom. Način obdelave podatkov omogoča večjo fleksibilnost.

Peta generacija mobilnega omrežja, 5G, je ključnega pomena za razvoj Edge AI in interneta stvari. 5G je sposoben prenašati podatke pri veliko višjih hitrostih, do 20 Gbps, medtem ko je 4G sposoben prenašati podatke pri samo 1 Gbps. 5G podpira tudi veliko več sočasnih povezav kot 4G (1,000,000 na kvadratni kilometer v primerjavi s 100,000) in boljšo hitrost zakasnitve (1 ms v primerjavi z 10 ms). Te prednosti pred 4G so pomembne, ker z rastjo interneta stvari raste tudi količina podatkov in vpliva na hitrost prenosa. 5G omogoča več interakcij med širšim naborom naprav, od katerih jih je veliko mogoče opremiti z Edge AI.

Primeri uporabe za Edge AI

Primeri uporabe za Edge AI vključujejo skoraj vsak primer, kjer bi bila obdelava podatkov opravljena učinkoviteje v lokalni napravi kot v oblaku. Vendar nekateri najpogostejši primeri uporabe za Edge AI vključujejo samostojno vožnjo avtomobilov, avtonomni brezpilotna letala, prepoznavanje obrazain digitalni pomočniki.

Samovozeči avtomobili so eden najpomembnejših primerov uporabe Edge AI. Samovozeči avtomobili morajo nenehno skenirati okoliško okolje in ocenjevati situacijo ter popravljati svojo pot na podlagi dogodkov v bližini. Obdelava podatkov v realnem času je ključnega pomena za te primere, zato so njihovi vgrajeni sistemi Edge AI zadolženi za shranjevanje, manipulacijo in analizo podatkov. Robni sistemi umetne inteligence so nujni, da na trg pridejo vozila stopnje 3 in stopnje 4 (popolnoma avtonomna).

Ker avtonomnih dronov ne upravljajo človeški operaterji, imajo zelo podobne zahteve za avtonomne avtomobile. Če dron med letenjem izgubi nadzor ali se pokvari, lahko strmoglavi in ​​poškoduje premoženje ali življenje. Droni lahko letijo daleč izven dosega internetne dostopne točke in morajo imeti zmogljivosti Edge AI. Sistemi umetne inteligence Edge bodo nepogrešljivi za storitve, kot je Amazon Prime Air, katere namen je dostavljati pakete prek drona.

Drug primer uporabe Edge AI so sistemi za prepoznavanje obrazov. Sistemi za prepoznavanje obraza temeljijo na algoritmih računalniškega vida, ki analizirajo podatke, ki jih zbira kamera. Aplikacije za prepoznavanje obraza, ki delujejo za namene nalog, kot je varnost, morajo delovati zanesljivo, tudi če niso povezane z oblakom.

Digitalni pomočniki so še en pogost primer uporabe Edge AI. Digitalni pomočniki, kot so Google Assistant, Alexa in Siri, morajo imeti možnost delovanja na pametnih telefonih in drugih digitalnih napravah, tudi če niso povezani v internet. Ko so podatki obdelani v napravi, jih ni treba dostaviti v oblak, kar pomaga zmanjšati promet in zagotoviti zasebnost.