Edge AI ve Edge Computing Nedir?

Edge AI, yapay zekanın en dikkat çekici yeni sektörlerinden biridir ve insanların AI işlemlerini çalıştırmalarına olanak tanır, böylece gizlilik veya veri iletimi nedeniyle yavaşlama konusunda endişe duymalarına gerek kalmaz. Edge AI, AI’ın daha geniş ve daha yaygın kullanılmasını sağlar, akıllı cihazların bulut erişimine gerek kalmadan girdilere hızlı bir şekilde tepki vermesine olanak tanır. Edge AI’nın hızlı bir tanımı buysa, Edge AI’yı daha iyi anlamak için onu mümkün kılan teknolojileri keşfedelim ve Edge AI için bazı kullanım örneklerine bakalım.

Edge Computing Nedir?

Edge AI’ı真正 anlamak için önce Edge computing’i anlamamız gerekir ve Edge computing’i anlamak için en iyi yol, onu bulut hesaplama ile karşılaştırmaktır. Bulut hesaplama, internet üzerinden hesaplama hizmetlerinin sunulmasıdır. Buna karşılık, Edge computing sistemleri bir buluta bağlı değildir, bunun yerine yerel cihazlarda çalışır. Bu yerel cihazlar, bir Edge computing sunucusu, bir yerel cihaz veya Nesnelerin İnterneti (IoT) olabilir. Edge computing kullanmanın birçok avantajı vardır. Örneğin, internet/bulut tabanlı hesaplamalar gecikme ve bant genişliği ile sınırlıdır, जबकi Edge computing bu parametrelerle sınırlı değildir.

Edge AI Nedir?

Şimdi Edge computing’i anladığımıza göre, Edge AI‘ya bakabiliriz. Edge AI, Yapay Zeka ve Edge computing’i birleştirir. AI algoritmaları, Edge computing yeteneklerine sahip cihazlarda çalıştırılır. Bunun avantajı, verilerin gerçek zamanlı olarak işlenebilmesidir, buluta bağlanmaya gerek yoktur.

En gelişmiş AI işlemlerinin çoğu, büyük miktarda hesaplama gücünü gerektirdiği için bulutta gerçekleştirilir. Sonuç olarak, bu AI işlemleri kapalı kalma zamanına karşı savunmasız olabilir. Edge AI sistemleri, bir Edge computing cihazında çalıştığından, gerekli veri işlemleri yerel olarak gerçekleşebilir, internet bağlantısı kurulduğunda gönderilebilir, bu da zaman kazandırır. Derin öğrenme algoritmaları, verilerin kaynağında, cihazın kendisinde çalışabilir.

Edge AI, daha fazla cihazın buluta erişemediği durumlar için AI kullanması gerektiği için giderek daha önemli hale geliyor. Fabrika robotlarının veya günümüzde computer vision algoritmalarıyla donatılmış arabaların sayısını düşünün. Veri iletiminde gecikme, bu durumlarda felaket olabilir. Otonom arabalar, caddede nesneleri algılarlarken gecikme yaşayamaz. Hızlı tepki süresi o kadar önemlidir ki, cihazın kendisi, bulut bağlantısına güvenmeden görüntüleri analiz edip sınıflandırabilen bir Edge AI sistemine sahip olmalıdır.

Kenar bilgisayarlar, genellikle bulutta gerçekleştirilen bilgi işleme görevlerine emanet edildiğinde, sonuç gerçek zamanlı düşük gecikme, gerçek zamanlı işlemedir. Ayrıca, yalnızca en önemli bilgilere veri iletimini sınırlayarak, veri hacmini azaltmak ve iletişim kesintilerini en aza indirmek mümkündür.

Edge AI ve Nesnelerin İnterneti

Edge AI, 5G ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi diğer dijital teknolojilerle bütünleşir. IoT, Edge AI sistemlerinin kullanabileceği veri üretebilir, 5G teknolojisi ise Edge AI ve IoT’nin ilerlemesi için zorunludur.

Nesnelerin İnterneti, internet üzerinden birbirine bağlı çeşitli akıllı cihazları ifade eder. Tüm bu cihazlar veri üretir, bu veriler Edge AI cihazına beslenebilir, bu cihaz ayrıca veri ile internete senkronize edilene kadar geçici bir depolama birimi olarak da görev yapabilir. Veri işleme yöntemi daha büyük esneklik sağlar.

Mobil ağın beşinci nesli olan 5G, Edge AI ve Nesnelerin İnterneti’nin gelişmesi için çok önemlidir. 5G, 4G’nin yalnızca 1Gbps’ye kıyasla 20Gbps’ye kadar veri transferi yapabilir. 5G, 4G’den daha fazla eşzamanlı bağlantıyı (1 kilometrekare başına 1.000.000’e karşı 100.000) ve daha iyi gecikme hızını (1ms’ye karşı 10ms) destekler. Bu avantajlar, IoT büyüdükçe veri hacminin de büyümesi ve aktarılma hızının etkilenmesi nedeniyle önemlidir. 5G, birçok Edge AI ile donatılabilecek daha geniş bir cihaz yelpazesi arasında daha fazla etkileşimi sağlar.

Edge AI için Kullanım Örnekleri

Edge AI için kullanım örnekleri, verilerin yerel bir cihazda bulut üzerinden yapılmasından daha verimli bir şekilde işlenebileceği her türlü durumları içerir. Ancak Edge AI için en yaygın kullanım örnekleri arasında otonom arabalar, otonom dronlar, yüz tanıma ve dijital asistanlar bulunur.

Otonom arabalar, Edge AI için en ilgili kullanım örneklerinden biridir. Otonom arabalar, sürekli olarak çevreyi taramak ve durumu değerlendirmek, yakındaki olaylara göre rotalarını düzeltmek zorundadır. Gerçek zamanlı veri işleme bu durumlar için çok önemlidir, bu nedenle bunların borda Edge AI sistemleri veri depolama, manipülasyon ve analizden sorumludur. Edge AI sistemleri, seviye 3 ve seviye 4 (tam otonom) araçların piyasaya sürülmesini sağlamak için gereklidir.

Otonom dronlar, insan operatörler tarafından kontrol edilmediği için otonom arabalara benzer gereksinimlere sahiptir. Bir dron kontrolünü kaybederse veya uçarken arızalanırsa, düşebilir ve mal veya can zararı verebilir. Dronlar, internet erişim noktasının çok uzağına uçabilir ve Edge AI yeteneklerine sahip olmalıdır. Edge AI sistemleri, Amazon Prime Air gibi dron ile paket teslimatı hedefleyen hizmetler için vazgeçilmez olacaktır.

Edge AI için başka bir kullanım örneği, yüz tanıma sistemleridir. Yüz tanıma sistemleri, bilgisayar görme algoritmalarına dayanır ve kamera tarafından toplanan verileri analiz eder. Güvenlik gibi görevler için çalışan yüz tanıma uygulamaları, buluta bağlı olmasalar bile güvenilir bir şekilde çalışmalıdır.

Dijital asistanlar da Edge AI için yaygın bir kullanım örneğidir. Google Assistant, Alexa ve Siri gibi dijital asistanlar, internete bağlı olmadıklarında bile akıllı telefonlar ve diğer dijital cihazlarda çalışabilme yeteneğine sahiptir. Veri cihazda işlendiğinde, buluta iletilmesine gerek kalmaz, bu da trafiği azaltmaya ve gizliliği sağlamaya yardımcı olur.