Edge AI — что это такое и как это работает?
Edge AI сочетает в себе искусственный интеллект и граничные вычисления. Парадигма распределенных вычислений, известная как «граничные вычисления», перемещает хранение данных и вычисления ближе к самому устройству.
Данные, генерируемые на устройстве, независимо от того, подключено оно к Интернету или нет, обрабатываются алгоритмами искусственного интеллекта. Благодаря этому данные могут обрабатываться быстро, обеспечивая обратную связь в режиме реального времени.
Edge AI — это система, которая обрабатывает данные, создаваемые локально аппаратным устройством, с использованием методов машинного обучения.
Как работает пограничный ИИ?
Методы машинного обучения, используемые в Edge AI, выполняются прямо на периферии. Пограничные вычисления — это прямая обработка данных и информации в устройстве или устройстве IoT или на периферии. Из-за своих внутренних преимуществ, таких как аналитика в реальном времени, уменьшение задержки, высокая скорость и т. д., граничные вычисления быстро расширяются.
Методы машинного обучения, используемые в системах Edge AI, могут работать на современных процессорах или даже на менее мощных микроконтроллерах (MCU) в периферийных устройствах. Edge AI обеспечивает более высокую производительность и при этом потребляет меньше энергии, чем другие приложения, в которых используются высокоэффективные устройства искусственного интеллекта.
Преимущества Edge AI — применение машинного обучения на Edge.
- Уменьшенная задержка
- Аналитика в реальном времени
- Более высокие скорости
- Снижение требований к пропускной способности и стоимости
- Улучшенная безопасность данных
- Масштабируемость
- Повышенная надежность
- Сниженная стоимость
Пограничные вычисления и пограничный ИИ сейчас и в будущем
Пограничные вычисления привлекли много отраслевых расходов и внимания исследователей.
Это связано с тем, что сегодняшнее общество движет спросом на связанные интеллектуальные услуги в различных отраслях.
Камеры видеонаблюдения, умные видеодомофоны, интеллектуальные производственные роботы и автономные транспортные средства — вот лишь несколько примеров изделий, в которых реализованы передовые технологии.
Многие публикации предоставили информацию о потенциальном будущем направлении граничных вычислений.
Например, по данным IDC, к 2023 году 50 % новой инфраструктуры будет установлено на наиболее важных периферийных сайтах. Для сравнения, в 2019 году — менее 10 %.
Согласно последнему исследованию Omedia Edge Study, к 2024 году на периферии будет установлено 5 миллионов серверов, или 26% всех поставленных серверов. По другим прогнозам, к 2024 году рынок периферийных центров обработки данных утроится.
Рынок пограничных вычислений и пограничного ИИ будет расширяться в ближайшие годы с невероятной скоростью, независимо от того, рассматриваете ли вы пограничную инфраструктуру, пограничные серверы или пограничные центры обработки данных.
Пограничные вычисления и пограничный ИИ будут расширяться, поскольку использование данных растет во всем мире.
Существует большое количество приложений для граничных вычислений.
Архитектуры граничных вычислений используются в проектах компьютерного зрения для решения проблем с задержкой, пропускной способностью и доступностью сети, энтузиазма в отношении передовых технологий, таких как VR и AR, развития сетей 5G.
Потенциал для расширенной удаленной рабочей силы.
В некоторых потребительских продуктах теперь используются чипы Edge AI, которые являются мощными и доступными.
Основные преимущества граничных вычислений и граничного ИИ.
- Региональное распространение для региональной обработки
- Близость к пользователям
- Быстрая реакция
- Небольшое использование полосы пропускания
- Более высокая производительность
- Больше конфиденциальности
- Повышение эффективности при снижении затрат и снижении энергопотребления
- Надежность для важных случаев использования.
Облачные вычисления ИИ против пограничного ИИ
Система Edge AI обрабатывает все устройства и машинные данные на уровне активов, в отличие от облачных решений AI, которые обрабатывают и хранят все данные в облачной среде (на самом краю).
Пограничные устройства с поддержкой искусственного интеллекта — это независимые лица, принимающие решения, которые могут обрабатывать данные и информацию без подключения к Интернету, чтобы функционировать должным образом. Единственное оборудование, необходимое для приложений Edge AI, — это гаджет с процессором или датчиками.
Преимущества машинного обучения на периферии.
Повышенная масштабируемость. Благодаря эффективной обработке данных без значительной зависимости от облачной централизованной сети пограничный ИИ быстро становится единственным вариантом, поскольку спрос на взаимосвязанные устройства IoT стремительно растет.
Защита и безопасность данных. Поскольку пограничные устройства не полностью зависят от облачных ресурсов, злоумышленники не могут полностью отключить облачный центр обработки данных/серверную систему.
Снижение операционных рисков. В отличие от централизованных облачных моделей, Edge AI основан на распределенном подходе, поэтому любой потенциальный сбой не повлияет на всю системную цепочку.
Сниженная задержка. Благодаря отсутствию необходимости передавать данные в облако для начальной обработки вычисления Edge AI могут выполняться за миллисекунды.
Экономичность. Пограничный искусственный интеллект сокращает передачу данных, что существенно экономит полосу пропускания. Edge AI — более доступный вариант по сравнению с облачными решениями ML, поскольку он снижает требования к емкости для облачных сервисов.
Варианты использования и промышленные примеры периферийного ИИ.
Производство. Edge AI позволяет быстро собирать и анализировать данные с помощью граничного оборудования и датчиков. Это позволяет производителям создавать процессы профилактического обслуживания и лучше контролировать жизненно важное оборудование.
Энергетика (нефть и газ). Объекты добычи нефти и газа обычно находятся в отдаленных районах. Аналитика в реальном времени и обработка информации являются мощными функциями граничных вычислений, что означает, что потребность в высококачественном подключении относительно невелика.
ИИ можно использовать для автоматизации сборочной линии и для визуальной оценки изделий на наличие недостатков в промышленном IoT.
Используя алгоритмы ИИ для проверки устройств и оборудования вместо людей, выполняющих проверки вручную, можно сэкономить время и деньги.
Автоматизированные транспортные средства. В автономных транспортных средствах, где важен анализ в реальном времени, можно использовать периферийный искусственный интеллект. Автономные транспортные средства немыслимы без обработки данных в реальном времени. Количество столкновений увеличилось бы, если бы автономным транспортным средствам приходилось полагаться на облако для обработки данных, что заняло бы секунды, потому что при вождении автомобиля счет идет на миллисекунды.
Здравоохранение (мониторинг пациентов): по сравнению с традиционной облачной системой периферийные приложения ИИ в сфере здравоохранения (мониторинг пациентов) предлагают несколько явных преимуществ. Мониторинг таких устройств, как мониторы глюкозы, кардиотрекеры, датчики артериального давления и т. д., как правило, не подключается в больницах, а если и подключается, то требуется хранить огромные объемы необработанных данных с устройств в облачной среде или на многочисленных серверы.
Поставщик медицинских услуг может локально обрабатывать все данные с устройств мониторинга пациентов благодаря приложению Edge AI. Кроме того, аналитика в реальном времени, обеспечиваемая периферийным ИИ, позволяет полностью просматривать информационные панели пациентов и записывать их поведение.
