Що таке Edge AI та Edge Computing?

Edge AI є однією з найпомітніших нових галузей штучного інтелекту, і вона спрямована на те, щоб дозволити людям запускати процеси штучного інтелекту без турботи про конфіденційність або сповільнення через передачу даних. Edge AI дозволяє ширше використання штучного інтелекту, дозволяючи розумним пристроям швидко реагувати на вхідні дані без доступу до хмари. Хоча це швидке визначення Edge AI, давайте розглянемо технології, які роблять його можливим, і побачимо деякі випадки використання Edge AI.

Що таке Edge Computing?

Щоб真正но зрозуміти Edge AI, нам потрібно спочатку зрозуміти Edge Computing, і найкращий спосіб зрозуміти Edge Computing – це порівняти його з cloud Computing. Cloud Computing – це доставка обчислювальних послуг через Інтернет. Натомість системи Edge Computing не підключені до хмари, а працюють на локальних пристроях. Цими локальними пристроями можуть бути спеціалізовані сервери Edge Computing, локальні пристрої, або Інтернет речей (IoT). Є кілька переваг використання Edge Computing. Наприклад, Інтернет/хмарні обчислення обмежені затримкою і пропускною здатністю, тоді як Edge Computing не обмежений цими параметрами.

Що таке Edge AI?

Тепер, коли ми розуміємо Edge Computing, ми можемо розглянути Edge AI. Edge AI поєднує штучний інтелект і Edge Computing. Алгоритми штучного інтелекту запускаються на пристроях, здатних до Edge Computing. Перевага цього полягає в тому, що дані можна обробляти в реальному часі, без необхідності підключення до хмари.
Більшість передових процесів штучного інтелекту проводяться в хмарі, оскільки вони вимагають великої кількості обчислювальної потужності. Результатом цього є те, що ці процеси штучного інтелекту можуть бути вразливі до простою. Оскільки системи Edge AI працюють на пристрої Edge Computing, необхідні операції з даними можуть відбуватися локально, надсилаючись, коли встановлено Інтернет-з’єднання, що економить час. Алгоритми глибокого навчання можуть працювати на самому пристрої, походження даних.
Edge AI стає дедалі важливішим через те, що все більше пристроїв потрібно використовувати штучний інтелект у ситуаціях, коли вони не можуть доступитися до хмари. Розгляньте, скільки заводських роботів або скільки автомобілів сьогодні оснащені алгоритмами комп’ютерного зору. Затримка передачі даних у цих ситуаціях може бути катастрофічною. Самохідні автомобілі не можуть терпіти затримки під час виявлення об’єктів на вулиці. Оскільки швидка реакція така важлива, пристрій сам по собі повинен мати систему Edge AI, яка дозволяє йому аналізувати та класифікувати зображення без залежності від хмарного з’єднання.
Коли=edge-комп’ютери доручають завдання обробки інформації, які зазвичай виконуються в хмарі, результатом є обробка в реальному часі з низькою затримкою. Крім того, обмежуючи передачу даних лише найважливішою інформацією, можна зменшити обсяг даних і мінімізувати переривання зв’язку.

Edge AI та Інтернет речей

Edge AI поєднується з іншими цифровими технологіями, такими як 5G і Інтернет речей (IoT). IoT може генерувати дані для систем Edge AI, тоді як технологія 5G є важливою для подальшого розвитку як Edge AI, так і IoT.
Інтернет речей відноситься до різноманітних розумних пристроїв, підключених один до одного через Інтернет. Усі ці пристрої генерують дані, які можуть бути передані в пристрій Edge AI, який також може діяти як тимчасовий сховище даних до синхронізації з хмарою. Метод обробки даних дозволяє більш гнучкий.
П’яте покоління мобільної мережі, 5G, є важливим для розвитку як Edge AI, так і Інтернету речей. 5G здатний передавати дані зі швидкістю до 20 Гбіт/с, тоді як 4G здатний доставляти дані зі швидкістю лише 1 Гбіт/с. 5G також підтримує значно більше одночасних з’єднань, ніж 4G (1 000 000 на квадратний кілометр проти 100 000) і краще швидкість затримки (1 мс проти 10 мс). Ці переваги над 4G важливі, оскільки при зростанні IoT зростає і обсяг даних, а швидкість передачі даних знижується. 5G дозволяє більше взаємодій між більш широким спектром пристроїв, багато з яких можуть бути оснащені Edge AI.

Варіанти використання Edge AI

Варіанти використання Edge AI включають майже будь-який випадок, коли обробка даних буде виконуватися більш ефективно на локальному пристрої, ніж при виконанні через хмару. Однак деякі з найбільш поширених випадків використання Edge AI включають самохідні автомобілі, автономні дрони, розпізнавання облич і цифрових помічників.

Самохідні автомобілі є одним з найбільш актуальних випадків використання Edge AI. Самохідні автомобілі повинні постійно сканувати навколишнє середовище та оцінювати ситуацію, роблячи корекції своєї траєкторії на основі найближчих подій. Обробка даних в реальному часі є критичною для цих випадків, і в результаті їхні бортові системи Edge AI відповідають за зберігання, маніпуляцію та аналіз даних. Системи Edge AI необхідні для виходу на ринок транспортних засобів рівня 3 і рівня 4 (повністю автономні).

Оскільки автономні дрони не керуються людьми, вони мають подібні вимоги до автономних автомобілів. Якщо дрони втрачають контроль або виходять з ладу під час польоту, вони можуть розбитися та завдати шкоди майну чи життю. Дрони можуть літати далеко за межами точки доступу до Інтернету, і їм потрібно мати можливості Edge AI. Системи Edge AI будуть незамінними для сервісів, таких як Amazon Prime Air, який має на меті доставляти пакунки за допомогою дронів.

Іншим випадком використання Edge AI є системи розпізнавання облич. Системи розпізнавання облич залежать від алгоритмів комп’ютерного зору, аналізуючи дані, зібрані камерою. Додатки розпізнавання облич, які працюють для завдань, таких як безпека, повинні працювати надійно, навіть якщо вони не підключені до хмари.

Цифрові помічники є ще одним поширеним випадком використання Edge AI. Цифрові помічники, такі як Google Assistant, Alexa і Siri, повинні能够 працювати на смартфонах та інших цифрових пристроях, навіть якщо вони не підключені до Інтернету. Коли дані обробляються на пристрої, немає необхідності передавати їх у хмару, що допомагає зменшити трафік і забезпечити конфіденційність.