Χάρη στην edge AI, η τοπική λήψη αποφάσεων εξαλείφει την ανάγκη συνεχούς μετάδοσης δεδομένων σε μια κεντρική τοποθεσία και αναμονής για να διευκολύνει την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών μας δραστηριοτήτων. Παρ’ όλα αυτά, εξακολουθεί να υπάρχει ανάγκη μετάδοσης δεδομένων στο cloud με σκοπό την επανεκπαίδευση αυτών των αγωγών Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και την ανάπτυξή τους. Η ανάπτυξη αυτού του μοτίβου σε πολλές τοποθεσίες και σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών παρουσιάζει συγκεκριμένες προκλήσεις, όπως η βαρύτητα των δεδομένων, η ετερογένεια, η κλίμακα και οι περιορισμοί πόρων. Η κατανεμημένη Τεχνητή Νοημοσύνη-Distributed AI μπορεί να αντιμετωπίσει αυτές τις προκλήσεις που αντιμετωπίζει η edge AI ενσωματώνοντας την έξυπνη συλλογή δεδομένων, αυτοματοποιώντας τους κύκλους ζωής δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης, προσαρμόζοντας και παρακολουθώντας τις ακτίνες και βελτιστοποιώντας τους αγωγούς δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η κατανεμημένη τεχνητή νοημοσύνη (DAI) είναι υπεύθυνη για την κατανομή, τον συντονισμό και την πρόβλεψη της απόδοσης εργασιών, στόχων ή αποφάσεων σε ένα multi-agent περιβάλλον. Η DAI κλιμακώνει τις εφαρμογές σε μεγάλο αριθμό ακτίνων και επιτρέπει στους αλγόριθμους AI να επεξεργάζονται αυτόνομα σε πολλαπλά συστήματα, τομείς και συσκευές στο edge.
Edge AI vs. cloud AI
Προς το παρόν, το cloud computing και τα API χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Στη συνέχεια, το edge AI εκτελεί εργασίες μηχανικής μάθησης, όπως προγνωστική ανάλυση, αναγνώριση ομιλίας και ανίχνευση ανωμαλιών, σε κοντινή απόσταση από τον χρήστη, διαφοροποιώντας τον εαυτό του από τις κοινές υπηρεσίες cloud με διάφορους τρόπους. Αντί οι εφαρμογές να αναπτύσσονται και να εκτελούνται εξ ολοκλήρου στο cloud, τα συστήματα edge AI επεξεργάζονται και αναλύουν δεδομένα πιο κοντά στο σημείο όπου δημιουργήθηκαν. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι σε θέση να εκτελούνται στο edge και οι πληροφορίες μπορούν να υποστούν επεξεργασία απευθείας σε συσκευές IoT, αντί σε ιδιωτικό κέντρο δεδομένων ή σε εγκατάσταση cloud computing.
Η Edge AI παρουσιάζεται ως καλύτερη επιλογή κάθε φορά που απαιτείται πρόβλεψη και επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Λάβετε υπόψη τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στην τεχνολογία των αυτόνομων οχημάτων. Για να διασφαλιστεί η ασφαλής πλοήγηση αυτών των αυτοκινήτων και η αποφυγή πιθανών κινδύνων, πρέπει να ανιχνεύουν και να ανταποκρίνονται γρήγορα σε μια σειρά παραγόντων, όπως τα φανάρια κυκλοφορίας, οι απρόσεχτοι οδηγοί, οι αλλαγές λωρίδας, οι πεζοί, τα κράσπεδα και πολλές άλλες μεταβλητές.
Η ικανότητα της Edge AIνα επεξεργάζεται τοπικά αυτές τις πληροφορίες εντός του οχήματος μετριάζει τον πιθανό κίνδυνο προβλημάτων συνδεσιμότητας που μπορεί να προκύψουν από την αποστολή δεδομένων σε έναν απομακρυσμένο διακομιστή μέσω Τεχνητής Νοημοσύνης που βασίζεται στο cloud. Σε σενάρια αυτού του είδους, όπου οι γρήγορες απαντήσεις δεδομένων θα μπορούσαν να καθορίσουν τα αποτελέσματα ζωής ή θανάτου, η ικανότητα του οχήματος να αντιδρά γρήγορα είναι απολύτως κρίσιμη.
Αντίθετα, η cloud AI αναφέρεται στην ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης σε διακομιστές cloud. Αυτή η μέθοδος προσφέρει αυξημένες δυνατότητες αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων, διευκολύνοντας την εκπαίδευση και την ανάπτυξη πιο προηγμένων μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Key differences between edge AI and cloud AI
Υπολογιστική ισχύς
Η Cloud AI μπορεί να παρέχει μεγαλύτερες υπολογιστικές δυνατότητες και χωρητικότητα αποθήκευσης σε σύγκριση με την edge AI, διευκολύνοντας την εκπαίδευση και την ανάπτυξη πιο περίπλοκων και προηγμένων μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης. Η edge AI έχει όριο στην ικανότητα επεξεργασίας λόγω του περιορισμού του μεγέθους της συσκευής.
Λανθάνουσα κατάσταση
Η καθυστέρηση επηρεάζει άμεσα την παραγωγικότητα, τη συνεργασία, την απόδοση των εφαρμογών και την εμπειρία χρήστη. Όσο υψηλότερη είναι η καθυστέρηση (και οι πιο αργοί χρόνοι απόκρισης), τόσο περισσότερο υποφέρουν αυτές οι περιοχές. Η Edge AI παρέχει μειωμένη καθυστέρηση επεξεργάζοντας δεδομένα απευθείας στη συσκευή, ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη στο cloud περιλαμβάνει την αποστολή δεδομένων σε απομακρυσμένους διακομιστές, οδηγώντας σε αυξημένη καθυστέρηση.
Εύρος ζώνης δικτύου
Το εύρος ζώνης αναφέρεται στη δημόσια μεταφορά δεδομένων εισερχόμενης και εξερχόμενης κίνησης δικτύου σε όλο τον κόσμο. Η Edge AI απαιτεί χαμηλότερο εύρος ζώνης λόγω τοπικών δεδομένων
Ασφάλεια
Η Edge architecture προσφέρει βελτιωμένη προστασία απορρήτου επεξεργαζόμενη ευαίσθητα δεδομένα απευθείας στη συσκευή, ενώ η cloud AI περιλαμβάνει μετάδοση δεδομένων σε εξωτερικούς διακομιστές, ενδεχομένως εκθέτοντας ευαίσθητες πληροφορίες σε διακομιστές τρίτων.
Benefits of edge AI for end users
Το 2022, η global edge AI αποτιμήθηκε σε 14.787,5 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ και αναμένεται να αυξηθεί στα 66,47 εκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ έως το έτος 2023, σύμφωνα με έκθεση που διεξήγαγε η Grand View Research, Inc. Αυτή η ταχεία επέκταση της edge computing οφείλεται στην αύξηση της ζήτησης για IoT-based edge computing services, παράλληλα με τα άλλα εγγενή πλεονεκτήματα της edge AI. Τα κύρια οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στο edge περιλαμβάνουν:
Μειωμένη καθυστέρηση
Μέσω της πλήρους επεξεργασίας στη συσκευή, οι χρήστες μπορούν να βιώσουν γρήγορα διαστήματα απόκρισης χωρίς καθυστερήσεις που προκαλούνται από την ανάγκη οι πληροφορίες να ταξιδέψουν πίσω από έναν απομακρυσμένο διακομιστή.
Μειωμένο εύρος ζώνης
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη (AI) επεξεργάζεται δεδομένα σε τοπικό επίπεδο, ελαχιστοποιεί την ποσότητα δεδομένων που μεταδίδονται μέσω του διαδικτύου, οδηγώντας στη διατήρηση του εύρους ζώνης του διαδικτύου. Όταν χρησιμοποιείται λιγότερο εύρος ζώνης, η σύνδεση δεδομένων μπορεί να χειριστεί μεγαλύτερο όγκο ταυτόχρονης μετάδοσης και λήψης δεδομένων.
Ανάλυση σε πραγματικό χρόνο
Οι χρήστες μπορούν να εκτελούν επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές χωρίς την ανάγκη σύνδεσης και ενσωμάτωσης του συστήματος, επιτρέποντάς τους να εξοικονομούν χρόνο ενοποιώντας δεδομένα χωρίς να χρειάζεται να επικοινωνούν με άλλες φυσικές τοποθεσίες. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) ενδέχεται να αντιμετωπίσει περιορισμούς στη διαχείριση του εκτεταμένου όγκου και της ποικιλομορφίας δεδομένων που απαιτούνται από ορισμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και ενδέχεται να χρειαστεί να ενσωματωθεί με το cloud computing για την αξιοποίηση των πόρων και των δυνατοτήτων της.
Απόρρητο δεδομένων
Το απόρρητο αυξάνεται επειδή τα δεδομένα δεν μεταφέρονται σε άλλο δίκτυο, όπου ενδέχεται να είναι ευάλωτα σε κυβερνοεπιθέσεις. Μέσω της επεξεργασίας πληροφοριών τοπικά στη συσκευή, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μειώνει τον κίνδυνο κακής διαχείρισης δεδομένων. Σε βιομηχανίες που υπόκεινται σε κανονισμούς κυριαρχίας δεδομένων, η Edge AI μπορεί να βοηθήσει στη διατήρηση της συμμόρφωσης με την τοπική επεξεργασία και αποθήκευση δεδομένων εντός καθορισμένων δικαιοδοσιών. Από την άλλη πλευρά, οποιαδήποτε κεντρική βάση δεδομένων έχει τη δυνατότητα να γίνει ένας δελεαστικός στόχος για πιθανούς εισβολείς, πράγμα που σημαίνει ότι Edge AI δεν είναι εντελώς άτρωτη σε κινδύνους ασφαλείας.
Επεκτασιμότητα
Η Edge AI επεκτείνει τα συστήματα χρησιμοποιώντας πλατφόρμες που βασίζονται στο cloud και εγγενείς δυνατότητες edge σε τεχνολογίες κατασκευαστών πρωτότυπου εξοπλισμού -original equipment manufacturer (OEM), που περιλαμβάνουν τόσο λογισμικό όσο και υλικό. Αυτές οι εταιρείες OEM έχουν αρχίσει να ενσωματώνουν εγγενείς δυνατότητες edge στον εξοπλισμό τους, απλοποιώντας έτσι τη διαδικασία κλιμάκωσης του συστήματος. Αυτή η επέκταση επιτρέπει επίσης στα τοπικά δίκτυα να διατηρούν τη λειτουργικότητα ακόμη και σε περιπτώσεις όπου οι κόμβοι upstream ή downstream αντιμετωπίζουν χρόνο διακοπής λειτουργίας.
Μειωμένο κόστος
Τα έξοδα που σχετίζονται με τις υπηρεσίες Τεχνητής Νοημοσύνης που φιλοξενούνται στο cloud μπορεί να είναι υψηλά. Η Edge AI προσφέρει την επιλογή χρήσης δαπανηρών πόρων cloud ως αποθετηρίου για τη συσσώρευση δεδομένων μετά την επεξεργασία, που προορίζονται για επακόλουθη ανάλυση και όχι για άμεσες επιτόπιες λειτουργίες. Αυτό μειώνει το φόρτο εργασίας των υπολογιστών και των δικτύων cloud. Η χρήση της CPU, της GPU και της μνήμης παρουσιάζει μεγάλη μείωση καθώς ο φόρτος εργασίας τους κατανέμεται μεταξύ των συσκευών edge, διακρίνοντας την edge AI ως την πιο οικονομική επιλογή μεταξύ των δύο.
Όταν το cloud computing χειρίζεται όλους τους υπολογισμούς για μια υπηρεσία, η κεντρική τοποθεσία φέρει σημαντικό φόρτο εργασίας. Τα δίκτυα υφίστανται υψηλή κίνηση για τη μετάδοση δεδομένων στην κεντρική πηγή. Καθώς οι μηχανές εκτελούν εργασίες, τα δίκτυα ενεργοποιούνται ξανά, μεταδίδοντας δεδομένα πίσω στον χρήστη. Οι συσκευές edge αφαιρούν αυτή τη συνεχή μεταφορά δεδομένων. Ως αποτέλεσμα, τόσο τα δίκτυα όσο και οι μηχανές βιώνουν μειωμένο άγχος όταν απαλλάσσονται από το βάρος του χειρισμού κάθε πτυχής.
Επιπλέον, τα αυτόνομα χαρακτηριστικά της edge AI εξαλείφουν την ανάγκη για συνεχή εποπτεία από τους επιστήμονες δεδομένων. Αν και η ανθρώπινη ερμηνεία θα παίζει σταθερά καθοριστικό ρόλο στον προσδιορισμό της τελικής αξίας των δεδομένων και των αποτελεσμάτων που αποδίδουν, οι πλατφόρμες edge AI αναλαμβάνουν μέρος αυτής της ευθύνης, οδηγώντας τελικά σε εξοικονόμηση κόστους για τις επιχειρήσεις.
Πως λειτουργεί η edge AI?
Η Edge AI χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση για να εκπαιδεύσει μοντέλα ώστε να αναγνωρίζουν, να ταξινομούν και να περιγράφουν με ακρίβεια αντικείμενα μέσα στα δεδομένα. Αυτή η διαδικασία εκπαίδευσης συνήθως χρησιμοποιεί ένα κεντρικό κέντρο δεδομένων ή το cloud για την επεξεργασία του σημαντικού όγκου δεδομένων που είναι απαραίτητα για την εκπαίδευση μοντέλων.
Μετά την ανάπτυξη, τα μοντέλα Edge AI βελτιώνονται προοδευτικά με την πάροδο του χρόνου. Σε περίπτωση που η Τεχνητή Νοημοσύνη αντιμετωπίσει κάποιο πρόβλημα, τα προβληματικά δεδομένα συχνά μεταφέρονται στο cloud για πρόσθετη εκπαίδευση του αρχικού μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης, το οποίο τελικά αντικαθιστά τη μηχανή συμπερασμάτων στην άκρη. Αυτός ο βρόχος ανατροφοδότησης συμβάλλει σημαντικά στη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.
Προς το παρόν, συνηθισμένα παραδείγματα Edge AI περιλαμβάνουν smartphones, ακουστικά αξεσουάρ παρακολούθησης υγείας (π.χ. έξυπνα ρολόγια), ενημερώσεις κυκλοφορίας σε πραγματικό χρόνο σε αυτόνομα οχήματα, συνδεδεμένες συσκευές και έξυπνες συσκευές. Διάφοροι κλάδοι εφαρμόζουν επίσης ολοένα και περισσότερο εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης αιχμής, προκειμένου να μειώσουν το κόστος, να αυτοματοποιήσουν τις διαδικασίες, να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων και να βελτιστοποιήσουν τις λειτουργίες.
Edge AI use cases by industry
Υγειονομική περίθαλψη
Οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης υφίστανται έναν ουσιαστικό μετασχηματισμό μέσω της πρακτικής εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης αιχμής και της εισαγωγής συσκευών τελευταίας τεχνολογίας. Σε συνδυασμό με περαιτέρω εξελίξεις στην τεχνολογία αιχμής, αυτή η τεχνολογία είναι έτοιμη να δημιουργήσει πιο έξυπνα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης, προστατεύοντας παράλληλα το απόρρητο των ασθενών και μειώνοντας τους χρόνους απόκρισης.
Χρησιμοποιώντας μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ενσωματωμένα τοπικά, οι φορητές οθόνες υγείας αξιολογούν μετρήσεις όπως ο καρδιακός ρυθμός, η αρτηριακή πίεση, τα επίπεδα γλυκόζης και η αναπνοή. Οι φορητές συσκευές τεχνητής νοημοσύνης αιχμής μπορούν επίσης να ανιχνεύσουν πότε ένας ασθενής πέφτει ξαφνικά και να ειδοποιήσουν τους φροντιστές, μια λειτουργία που ήδη περιλαμβάνεται στα κοινά έξυπνα ρολόγια στην αγορά.
Μέσω του εξοπλισμού των οχημάτων έκτακτης ανάγκης με δυνατότητες ταχείας επεξεργασίας δεδομένων, οι παραϊατρικοί μπορούν να εξάγουν πληροφορίες από συσκευές παρακολούθησης της υγείας και να συμβουλεύονται γιατρούς για να καθορίσουν αποτελεσματικές στρατηγικές σταθεροποίησης των ασθενών. Ταυτόχρονα, το προσωπικό των επειγόντων περιστατικών μπορεί να προετοιμαστεί για την αντιμετώπιση των μοναδικών απαιτήσεων φροντίδας των ασθενών. Η ενσωμάτωση της τεχνολογίας edge AI σε τέτοιες περιπτώσεις θα βοηθήσει στη διευκόλυνση της ανταλλαγής κρίσιμων πληροφοριών υγείας σε πραγματικό χρόνο.
Κατασκευές
Οι κατασκευαστές παγκοσμίως έχουν ξεκινήσει την ενσωμάτωση της τεχνολογίας edge AI για να φέρουν επανάσταση στις παραγωγικές τους δραστηριότητες, ενισχύοντας έτσι την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα στη διαδικασία.
Τα δεδομένα αισθητήρων μπορούν να αξιοποιηθούν για την προληπτική αναγνώριση ανωμαλιών και την πρόβλεψη βλαβών μηχανημάτων, γνωστή και ως προγνωστική συντήρηση. Οι αισθητήρες εξοπλισμού εντοπίζουν ατέλειες και ειδοποιούν άμεσα τη διοίκηση για κρίσιμες επισκευές, επιτρέποντας την έγκαιρη επίλυση και αποτρέποντας τον χρόνο διακοπής λειτουργίας.
Η τεχνολογία edge AI μπορεί επίσης να εφαρμοστεί σε άλλους τομείς ανάγκης σε αυτόν τον κλάδο, όπως ο ποιοτικός έλεγχος, η ασφάλεια των εργαζομένων, η βελτιστοποίηση της απόδοσης, η ανάλυση της αλυσίδας εφοδιασμού και η βελτιστοποίηση του δαπέδου.
Λιανικό εμπόριο
Δεν είναι μυστικό ότι οι επιχειρήσεις έχουν βιώσει μια τεράστια τάση με την αύξηση της δημοτικότητας του ηλεκτρονικού εμπορίου και των ηλεκτρονικών αγορών. Τα παραδοσιακά φυσικά καταστήματα λιανικής πώλησης έχουν αναγκαστεί να καινοτομήσουν προκειμένου να δημιουργήσουν μια απρόσκοπτη εμπειρία αγορών και να προσελκύσουν πελάτες. Με αυτή την αλλαγή, έχουν αναδυθεί νέες τεχνολογίες, όπως καταστήματα «pick-and-go», έξυπνα καροτσάκια αγορών με αισθητήρες και έξυπνα ταμεία. Αυτές οι λύσεις χρησιμοποιούν τεχνολογία edge AI για να αναβαθμίσουν και να επιταχύνουν την συμβατική εμπειρία των πελατών στο κατάστημα.
Έξυπνα σπίτια
Το σύγχρονο τοπίο είναι κορεσμένο με «έξυπνες» συσκευές όπως κουδούνια, θερμοστάτες, ψυγεία, συστήματα ψυχαγωγίας και ελεγχόμενες λάμπες. Αυτά τα έξυπνα σπίτια περιέχουν οικοσυστήματα συσκευών που χρησιμοποιούν edge AI για να βελτιώσουν την ποιότητα ζωής των κατοίκων. Είτε ένας κάτοικος χρειάζεται να αναγνωρίσει κάποιον στην πόρτα του είτε να ελέγξει τη θερμοκρασία του σπιτιού του μέσω της συσκευής του, η τεχνολογία edge μπορεί να επεξεργάζεται γρήγορα δεδομένα επί τόπου χωρίς την ανάγκη μετάδοσης πληροφοριών σε έναν κεντρικό απομακρυσμένο διακομιστή. Αυτό βοηθά στη διατήρηση του απορρήτου του κατοίκου και μειώνει τον κίνδυνο μη εξουσιοδοτημένης πρόσβασης σε προσωπικά δεδομένα.
Ασφάλεια και επιτήρηση
Η ταχύτητα είναι ύψιστης σημασίας για την ανάλυση βίντεο ασφαλείας. Πολλά συστήματα υπολογιστικής όρασης δεν διαθέτουν την κατάλληλη ταχύτητα που απαιτείται για ανάλυση σε πραγματικό χρόνο και αντί να επεξεργάζονται τοπικά τις εικόνες ή τα βίντεο που έχουν ληφθεί από κάμερες ασφαλείας, αυτά τα συστήματα μεταδίδουν σε μια μηχανή που βασίζεται στο cloud, εξοπλισμένη με δυνατότητες επεξεργασίας υψηλής απόδοσης. Χωρίς την τοπική επεξεργασία των δεδομένων, αυτά τα συστήματα που βασίζονται στο cloud αντιμετωπίζουν εμπόδια λόγω προβλημάτων καθυστέρησης, τα οποία χαρακτηρίζονται από καθυστερήσεις στην αποστολή και επεξεργασία δεδομένων.
Οι εφαρμογές υπολογιστικής όρασης και οι δυνατότητες ανίχνευσης αντικειμένων του Edge AI σε έξυπνες συσκευές ασφαλείας εντοπίζουν ύποπτη δραστηριότητα, ειδοποιούν τους χρήστες και ενεργοποιούν συναγερμούς. Αυτές οι δυνατότητες παρέχουν στους κατοίκους ένα ισχυρότερο αίσθημα ασφάλειας και ηρεμίας.
