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 хмарним обчисленням. Хмарне обчислення – це надання обчислювальних послуг через Інтернет. Натомість системи Edge Computing не підключені до хмари, а працюють на локальних пристроях. Ці локальні пристрої можуть бути спеціалізованим сервером Edge Computing, локальним пристроєм, або пристроєм Інтернету 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 обчислювальної потужності. Результатом 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, тобто в місці походження даних.

Edge AI стає все більш важливим 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 оснащено алгоритмами комп’ютерного зору. Затримка передачі даних у цих ситуаціях могла б бути катастрофічною. Самохідні автомобілі не можуть терпіти затримку під час виявлення об’єктів на вулиці. Оскільки швидкість реакції так важлива, система Edge AI на самому пристрої повинна дозволяти 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. Всі ці пристрої генерують дані, які можна подати до пристрою Edge AI, який також може служити тимчасовим сховищем даних до синхронізації з хмарою. Метод обробки даних дозволяє більш гнучкий підхід.

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 може передавати дані зі швидкістю лише 1 Гбіт/с. 5G також підтримує набагато більше одночасних з’єднань, ніж 4G (1 000 000 на квадратний кілометр проти 100 000) і має кращу затримку (1 мс проти 10 мс). Ці переваги над 4G важливі, оскільки з ростом IoT зростає і обсяг даних, а швидкість передачі даних також впливає. 5G дозволяє більше взаємодій між більш широким спектром пристроїв, багато з яких можна оснастити Edge AI.

Варіанти використання Edge AI

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

Самохідні автомобілі – один з найбільш актуальних випадків використання Edge AI. Самохідні автомобілі повинні постійно сканувати навколишнє середовище і оцінювати ситуацію, роблячи корекції траєкторії на основі подій, що відбуваються поблизу. Обробка даних в реальному часі є критичною для цих випадків, і тому їхні бортові системи Edge AI відповідають за зберігання, маніпулювання та аналіз даних. Системи Edge AI необхідні для появи на ринку транспортних засобів рівня 3 і рівня 4 (повністю автономних).

Оскільки автономні дрони не пілотовані людьми, вони мають подібні вимоги до автономних автомобілів. Якщо дрони втрачають контроль або виходять з ладу під час польоту, вони можуть розбитися і завдати шкоди майну або людському життю. Дрони можуть літати далеко за межами точки доступу до Інтернету і повинні мати можливості Edge AI. Системи Edge AI будуть незамінними для послуг, таких як Amazon Prime Air, яка планує доставляти пакунки за допомогою дронів.

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

Цифрові помічники – ще один поширений випадок використання Edge AI. Цифрові помічники, такі як Google Assistant, Alexa і Siri, повинні能够 працювати на смартфонах і інших цифрових пристроях навіть тоді, коли вони не підключені до Інтернету. Коли дані обробляються на пристрої, немає необхідності передавати їх до хмари, що допомагає зменшити трафік і забезпечити конфіденційність.