Edge AI ve Edge Computing Nedir?

Edge AI, yapay zeka alanındaki en önemli yeni sektörlerden biridir ve insanların AI süreçlerini çalıştırırken gizlilik veya veri iletimi nedeniyle yavaşlamalar konusunda endişe etmeden çalışabilmesini hedeflemektedir. Edge AI, AI’nın daha geniş ve yaygın bir şekilde kullanılmasını sağlamakta, akıllı cihazların bulut erişimi olmadan hızlı bir şekilde girdilere tepki vermesini sağlamaktadır. Edge AI’nin hızlı bir tanımı buysa da, Edge AI’yi daha iyi anlamak için, onu mümkün kılan teknolojileri keşfetmek ve Edge AI için bazı kullanım örneklerini görmek için bir an duraklayalım.

Edge Computing Nedir?

Edge AI’yi gerçekten anlamak için, önce Edge computing’i anlamamız gerekiyor 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 İnternet Nesneleri (IoT) olabilir. Edge computing’in birçok avantajı vardır. Örneğin, internet/bulut tabanlı hesaplamalar, gecikme ve bant genişliği ile sınırlıdır, oysa Edge computing bu parametrelerle sınırlı değildir.

Edge AI Nedir?

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

Çoğu ileri AI süreci, büyük miktarda hesaplama gücünü gerektirdiği için bulutta gerçekleştirilir. Sonuç olarak, bu AI süreçleri kesintilere karşı savunmasız olabilir. Edge AI sistemleri, bir Edge computing cihazında çalıştığından, gerekli veri işlemleri yerel olarak gerçekleşebilir ve internet bağlantısı kurulduğunda gönderilebilir, bu da zaman kazandırır. Derin öğrenme algoritmaları, veri kaynağının kendisi olan cihazda çalışabilir.

Edge AI, cihazların buluta erişemediği durumlar için giderek daha önemli hale gelmektedir. Fabrika robotlarının veya günümüzde bilgisayar vizyonu algoritmalarıyla donatılmış araçların sayısını düşünün. Bu durumlarda veri iletiminde gecikme felaketlere neden olabilir. Otonom araçlar, yoldaki nesneleri tespit ederken gecikme yaşayamaz. Hızlı tepki süresi bu kadar önemli olduğundan, cihazın kendisi, bulut bağlantısına güvenmeden görüntüleri analiz edip sınıflandırabilen bir Edge AI sistemine sahip olmalıdır.

Edge bilgisayarlar, genellikle bulutta gerçekleştirilen bilgi işleme görevlerine emanet edildiğinde, gerçek zamanlı düşük gecikme, gerçek zamanlı işleme sonucu ortaya çıkar. Ayrıca, yalnızca en önemli bilgilere veri iletimini kısıtlayarak, veri hacmini azaltabilir ve iletişim kesintilerini minimize edebilir.

Edge AI ve İnternet Nesneleri

Edge AI, 5G ve İnternet Nesneleri (IoT) gibi diğer dijital teknolojilerle bütünleşir. IoT, Edge AI sistemleri tarafından kullanılacak veri üretebilir, 5G teknolojisi ise hem Edge AI hem de IoT’nin gelişimi için çok önemlidir.

İnternet Nesneleri, internet üzerinden birbirine bağlı çeşitli akıllı cihazları ifade eder. Tüm bu cihazlar veri üretir ve bu veriler, aynı zamanda geçici bir depolama birimi olarak da görev yapan Edge AI cihazına beslenebilir. Veri işleme yöntemi, daha fazla esneklik sağlar.

Mobil ağın beşinci nesli olan 5G, Edge AI ve İnternet Nesneleri’nin gelişimi için çok önemlidir. 5G, 4G’ye kıyasla çok daha yüksek hızlarda, 20Gbps’ye kadar veri transferi yapabilir. 5G, 4G’ye kıyasla daha fazla eşzamanlı bağlantıyı da destekler (1 km² başına 1.000.000’e karşı 100.000) ve daha iyi gecikme hızına sahiptir (1 ms’ye karşı 10 ms). 5G’nin 4G’ye göre bu avantajları, IoT büyüdükçe veri hacminin de artması nedeniyle önemlidir. 5G, daha fazla cihaz arasındaki etkileşimi sağlar ve bu cihazların birçoğu Edge AI ile donatılabilecektir.

Edge AI Kullanım Örnekleri

Edge AI için kullanım örnekleri, verilerin yerel bir cihazda işlenmesinin daha verimli olacağı her durum içermektedir. Ancak Edge AI için en yaygın kullanım örnekleri arasında otonom araçlar, otonom dronlar, yüz tanıma ve dijital asistanlar bulunur.

Otonom araçlar, Edge AI için en ilgili kullanım örneklerinden biridir. Otonom araçlar, sürekli olarak çevreyi taramak ve durumu değerlendirmek zorundadır ve yakındaki olaylara göre rotalarını düzeltmelidir. Gerçek zamanlı veri işleme bu durumlarda çok önemlidir, bu nedenle araçlardaki 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 operatörleri tarafından kontrol edilmediğinden, otonom araçlara benzer gereksinimlere sahiptir. Bir drone kontrolünü kaybederse veya uçarken arızalanırsa, kaza yapabilir ve mal veya can kaybına neden olabilir. Dronlar, internet erişim noktasının çok uzağına uçabilir ve bu nedenle Edge AI yeteneklerine sahip olmalıdır. Edge AI sistemleri, Amazon (AMZN ) Prime Air gibi paketleri dronla teslim etmeyi hedefleyen hizmetler için vazgeçilmez olacaktır.

Edge AI için başka bir kullanım örneği, yüz tanıma sistemleridir. Yüz tanıma sistemleri, bilgisayar vizyonu algoritmalarını kullanarak 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. Dijital asistanlar gibi Google Assistant, Alexa ve Siri, internete bağlı olmasalar bile akıllı telefonlar ve diğer dijital cihazlarda çalışabilmelidir. Veriler cihazda işlendiğinde, buluta gönderilmesine gerek kalmaz, bu da trafiği azaltmaya ve gizliliği sağlamaya yardımcı olur.