Yapay Zeka Çıkarımına Geçiş, Gerçek Zamanlı Zekayı Uç Noktalara Taşıyor

Yapay zeka sektörü ve bunun sonucunda ortaya çıkan diyalog, yapay zeka modellerini eğitme çabalarından uzaklaşıyor. Bulutta veya veri merkezlerinde (veya her ikisinde de) merkezi olarak gerçekleşen bu hikaye artık "eskidi". Şimdi, çoğu sektörde sayısız kullanım örneğiyle birlikte, bu modeller dağıtılmış, merkezi olmayan ortamlarda devreye alınıyor ve çalıştırılıyor. Sektör, eğitim aşamasından çıkarım aşamasına geçiyor ve bu hikaye, akıllı kameralardan endüstriyel makinelere yerleştirilmiş cihazlara kadar her şey için gereken gerçek zamanlı zekanın bulunduğu uç noktada gerçekleşiyor. Odak noktası, merkezi yapay zeka eğitiminden Uç Yapay Zeka'ya (Edge AI) veya hibrit dağıtımlara kayıyor.

Hızın, hassasiyetin ve veri gizliliğinin her zamankinden daha kritik olduğu bir çağda, Kenar AI işletmelerin en kritik temas noktalarında operasyonel süreçleri yeniden tanımlıyor. Bulut altyapısına dayanan geleneksel yapay zeka modellerinin aksine, Edge AI, karar alma süreçlerini veri üretim noktasına yaklaştırıyor.

Edge AI'nın Değeri

Veri üretimi ile karar alma arasındaki mesafenin en aza indirilmesi, ağ iletimindeki gecikmeyi ortadan kaldırarak gecikmeyi en aza indirir ve bu da öngörücü içgörülerin ve otomatik kararların daha hızlı iletilmesini sağlar. Bu gerçek zamanlı işleme, kuruluşlar için verimlilik artışı sağlayarak müşteri deneyimlerinden ürün kalitesine ve hatta çalışan güvenliğine kadar her şeyi iyileştirir. Kullanım durumu ne olursa olsun, daha kısa mesafe, hareket halindeki zamana duyarlı veri miktarını ve gerekli bant genişliğini azaltarak güvenliği ve güvenilirliği de artırır.

Sektör fark etmeksizin, anındalık ve alaka çok önemlidir.

Örneğin, üretimde Edge AI, ürün kusurlarını anında işaretleyen kalite güvence sistemlerine güç sağlayabilir. Sağlık hizmetlerinde ise şunları destekleyebilir: hasta izleme sistemleri Anormallikler tespit edildiği anda uyarıları tetikleyen bir sistem. Perakendeciler, mağaza içi müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek ve envanteri dinamik olarak yönetmek için Edge AI'yı kullanacak. Ancak tüm bu senaryolarda, uçta bulunan gerekli zeka önemli bir fark yaratıyor. Milisaniyelerin önemli olduğu durumlarda Edge AI kritik öneme sahip.

Veri Merkezinden Uca Bağlam Önemlidir

GPU'lar genellikle yapay zeka ile eş anlamlı olarak görülse de, Uç Yapay Zeka daha fazla ayrıntı gerektirir; çünkü çıkarım iş yüklerinin ihtiyaçları ve doğası, model eğitimi iş yüklerinden temelde farklıdır. Birçok çıkarım iş yükü, özellikle de görme tabanlı uygulamalar, daha fazla güç ve maliyet tasarrufu sağlayan CPU'lar tarafından verimli bir şekilde yönetilebilir. Bir uç dağıtımı daha yüksek performans gerektirse bile, uç için özel çözümler sunan daha yeni bir düşük güçlü GPU sınıfı ortaya çıkmıştır.

Sonuç olarak, doğru yapılandırmayı seçmek, belirli iş yükü, istenen verim ve çevresel kısıtlamalar arasında denge kurma çabasıdır. Edge AI dağıtımları, sahada performans ile pratik çalışabilirliği dengeleyen donanımlar gerektirir.

Uçta başarı, performansı korurken alan, güç ve soğutma kısıtlamalarını ele alan temelden farklı bir yaklaşım gerektirir. Donanım ve yazılım, genellikle zorlu ortamlarda işlem kapasitesinden ödün vermeden güvenilir bir şekilde çalışma becerisini de içeren uç taleplerine özel olarak tasarlanmalıdır. Alternatif ise, yıkıcı sonuçlara yol açabilen kesinti süresidir.

Başarıya Giden Yol

Edge AI'da başarıya giden yol, tek ve yüksek etkili bir kullanım senaryosu belirlemek ve ilk dağıtımı buna odaklamakla başlar. Bu tür bir odaklanma, kapsamı kuruluş için yönetilebilir tutarken, dağıtımla olumlu bir ivme kazandırır ve kuruluşun bu teknolojinin potansiyelini kavramasını, operasyonel süreçleri ve destek çerçevelerini iyileştirmesini sağlar.

Ancak bunu söylemek yapmaktan daha kolaydır!

Yapay zeka dağıtımlarından yararlanmak isteyen çoğu kuruluş, bu teknolojilere derinlemesine hakim değil ve tüm temel teknolojileri derinlemesine kavramamış durumda. Bu bilgi eksikliği, onları dış ortaklardan rehberlik ve gelişmiş yetenekler aramaya itiyor. Özellikle dağıtımlar yaygınlaştıkça ve sektör merkezde eğitimden uçta çıkarım yapmaya doğru ilerledikçe, donanımla birlikte gelen yazılım ve hizmet gereksinimleri de daha önemli hale geliyor. Dahası, karmaşıklık ileride daha da artacak. Özellikle kesintilerin büyük ve maliyetli sonuçlara yol açabileceği uç noktada, tutarlı performans sağlamak için gereken uzmanlık ve hizmetlerle ortaklık kurmak tartışmasız bir konu.

Kuruluşların karşılaştığı yaygın bir tuzak, net bir ölçeklendirme yolu olmadan kavram kanıtı projelerine çok dar bir şekilde odaklanmaktır. Kuruluşlar ayrıca, uzaktan yönetilebilirlikten hata toleransına ve yaşam döngüsü desteğine kadar operasyonel karmaşıklığı da hesaba katmalıdır. Deneyimli bir iş ortağıyla çalışmak için daha fazla neden kritik öneme sahiptir. Sistemlerin yakından izlendiği ve sık sık yenilendiği veri merkezlerinin aksine, uç altyapı uzun ömürlü olacak şekilde tasarlanmalıdır ve tipik hedef beş ila yedi yıldır.

Ayrıca, kuruluşlar, ayak izini ve maliyeti azaltmak için uç bilgi işlem kaynaklarını birleştirmeye giderek daha fazla ilgi duyuyor. Bu, geleneksel iş yüklerini birleşik, sanallaştırılmış platformlarda yapay zeka uygulamalarıyla birleştirerek ayrı altyapılara olan ihtiyacı ortadan kaldırırken, gerçek zamanlı istihbarat ihtiyacını artırıyor.

Edge AI'nın Geleceği

Uç Yapay Zeka (AI), kural tabanlı sistemlerden daha uyarlanabilir, bağlam farkında zekaya doğru hızla gelişiyor. Üretken Yapay Zeka ve temel modellerdeki gelişmelerle birlikte, uç sistemler buluta bağımlı olmadan veri girişlerine göre otonom olarak ayarlanarak sürekli öğrenme döngülerini desteklemeye başlıyor.

Kubernetes tabanlı dağıtımlar ve konteynerleştirilmiş modeller, Edge AI dağıtımlarının verimliliğini korumak için gereken tutarlılığı sağlar. Konteynerleştirme, buluttan uca hızlı güncellemeleri göndermeyi kolaylaştırır ve Kubernetes, dağıtımları, güncellemeleri ve sağlık kontrollerini otomatik olarak yöneterek konteynerleri ölçeklenebilir bir şekilde düzenler. Uç düğümler arasında gönderilen güncellemelerin bu artan verimliliği ve güvenilirliği, model doğruluğunu da artırır ve herhangi bir Edge AI dağıtımının değerini korumak için kritik öneme sahip olan daha fazla dayanıklılık ve çalışma süresi sunar. Aynı zamanda, uç cihazlar kapalı devre bir AI sisteminde daha iyi modeller eğitmeye yardımcı olacak yeni veriler toplayabilir.

Edge AI, moda bir terimden çok daha fazlasıdır. Bu, endüstrilerin gelecekte etkileşim noktasında zekayı kullanma biçimindeki somut bir evrimdir ve hızla gelişiyor. Doğru altyapı ve sistem yetenekleriyle birleştirilmiş bir Edge AI planı sayesinde, kuruluşlar yapay zekada güçlü yeni verimliliklerin kilidini açabilir; maliyetli kesintilerden kaçınırken yanıt verme hızı kazanabilirler.