Кожны сектар імкнецца палепшыць свае аперацыі, прадукцыйнасць і бяспеку за кошт большай аўтаматызацыі. Камп'ютарныя праграмы павінны мець магчымасць распазнаваць заканамернасці і выконваць працу надзейна і бяспечна, каб дапамагчы ім.
Аднак свет неструктураваны, і спектр працоўных месцаў, якія выконваюць людзі, ахоплівае бясконцую колькасць сцэнарыяў, якія цяжка адэкватна выказаць у праграмах і правілах.
Дасягненні Edge AI дазволілі кампутарам і гаджэтам працаваць з «інтэлектам» чалавечага пазнання, незалежна ад таго, дзе яны знаходзяцца. Разумныя прыкладанні з падтрымкай штучнага інтэлекту вучацца выконваць супастаўныя задачы ў розных сітуацыях, як гэта робяць людзі ў рэальным жыцці.
У гэтай публікацыі мы падрабязна разгледзім Edge AI, яго перавагі, варыянты выкарыстання і многае іншае.
Што такое Edge AI?
Краёвыя вылічэнні дазваляе карыстальнікам мець больш лёгкі доступ да захоўвання і апрацоўкі дадзеных. Гэта дасягаецца шляхам выканання працэсаў на лакальных прыладах, такіх як ноўтбукі, прылады IoT або спецыялізаваныя краявыя серверы.
Затрымка і прапускная здольнасць часам перашкаджаюць воблачным аперацыям не з'яўляцца праблемай для краявых функцый.
Edge AI змешвае штучны інтэлект і краявыя вылічэнні (AI). Гэта цягне за сабой выкананне алгарытмаў штучнага інтэлекту на лакальных прыладах з максімальнай вылічальнай магутнасцю.
Edge AI пазбаўляе ад неабходнасці падключэння да сістэмы і інтэграцыі, дазваляючы карыстальнікам апрацоўваць даныя ў рэжыме рэальнага часу на сваіх прыладах. Нягледзячы на тое, што аперацыі штучнага інтэлекту патрабуюць вялікай вылічальнай магутнасці, большасць з іх зараз выконваюцца ў воблачных цэнтрах.
Недахопам з'яўляецца тое, што з-за праблем з падключэннем або сеткай можа адбыцца перапынак у абслугоўванні або значная павольнасць.
Дзякуючы інтэграцыі працэсаў штучнага інтэлекту ў краявыя вылічальныя прылады, краявы штучны інтэлект пераадольвае гэтыя праблемы. Збіраючы даныя і абслугоўваючы карыстальнікаў без неабходнасці ўзаемадзейнічаць з іншымі фізічнымі сайтамі, карыстальнікі могуць зэканоміць час.
Як працуе тэхналогія Edge AI?
Машыны павінны мець магчымасць бачыць, ідэнтыфікаваць аб'екты, кіраваць аўтамабілямі, разумець гаворка, гаварыць, рухацца і выконваць іншыя задачы, падобныя на чалавечыя. Каб дубляваць чалавечае пазнанне, штучны інтэлект выкарыстоўвае структуру даных, вядомую як deep нейронных сеткі.
Гэтыя DNN вучаць адказваць на пэўныя віды запытаў, паказваючы некалькі ўзораў гэтага пытання разам з дакладнымі адказамі.
З-за вялікай колькасці даных, неабходных для навучання дакладнай мадэлі, і патрабавання да навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных супрацоўнічаць пры стварэнні мадэлі гэты працэс навучання, вядомы як «глыбокае навучанне», звычайна выконваецца ў цэнтры апрацоўкі дадзеных або ў воблаку. Мадэль ператвараецца ў «машыну вываду», якая пасля навучання можа адказваць на рэальныя праблемы.
Механізм вываду ў разгортванні краявога штучнага інтэлекту працуе на камп'ютары або прыладзе ў аддаленым месцы, такім як фабрыка, бальніца, аўтамабіль, спадарожнік або дом чалавека.
Калі штучны інтэлект сутыкаецца з праблемай, праблемныя даныя часта перадаюцца ў воблака для дадатковага навучання арыгінальнай мадэлі штучнага інтэлекту, якая ў канчатковым выніку замяняе механізм пагранічнага вываду. Пасля ўкаранення краёвых мадэляў штучнага інтэлекту яны становяцца толькі больш мудрымі дзякуючы гэтай зваротнай сувязі.
льготы
Алгарытмы штучнага інтэлекту асабліва карысныя ў месцах, якія часта наведваюць канчатковыя карыстальнікі з рэальнымі праблемамі, таму што яны могуць інтэрпрэтаваць мову, славутасці, гукі, пахі, тэмпературу, твары і іншыя аналагавыя віды неструктураванай інфармацыі.
З-за праблем з затрымкай, прапускной здольнасцю і канфідэнцыяльнасцю некаторыя прыкладанні штучнага інтэлекту было б немэтазгодна ці нават немагчыма рэалізаваць у цэнтралізаваным воблаку або бізнес-цэнтры апрацоўкі дадзеных.
Ніжэй прыведзены некаторыя з пераваг edge AI:
- Інфармацыя ў рэжыме рэальнага часу: Паколькі тэхналогія edge аналізуе дадзеныя лакальна, а не ў аддаленым воблаку, якое затрымліваецца з-за міжгародняй сувязі, яна адказвае на запыты карыстальнікаў у рэжыме рэальнага часу.
- Інтэлект: Прыкладанні штучнага інтэлекту больш магутныя і адаптыўныя, чым традыцыйныя праграмы, якія могуць рэагаваць толькі на ўвод, прадказаны праграмістам. ШІ нейронных сеткі, з іншага боку, навучаны не адказваць на канкрэтнае пытанне, а хутчэй адказваць на канкрэтнае пытанне, нават калі пытанне само па сабе новае. Прыкладанні не змаглі б апрацоўваць бясконцыя розныя ўводы, такія як тэкст, прамоўленыя словы або відэа без штучнага інтэлекту.
- Прыватнасць павялічана: штучны інтэлект можа вывучаць рэальныя даныя, ніколі не даючы іх чалавеку, што значна павышае канфідэнцыяльнасць для любога чалавека, чый выгляд, голас, медыцынская выява або іншая асабістая інфармацыя павінна быць вывучана. Edge AI яшчэ больш паляпшае канфідэнцыяльнасць, захоўваючы даныя лакальна і перадаючы толькі аналіз і разуменне ў воблака.
- Кошт зніжаны: Набліжаючы вылічальную магутнасць да мяжы, прыкладанні патрабуюць меншай прапускной здольнасці інтэрнэту, што прыводзіць да значнай эканоміі сеткавых выдаткаў.
- Паслядоўнае паляпшэнне: Калі мадэлі штучнага інтэлекту навучаюцца на большай колькасці даных, яны становяцца больш дакладнымі. Калі прыкладанне edge AI сутыкаецца з дадзенымі, з якімі яно не можа дакладна або ўпэўнена апрацоўваць, яно часта загружае іх, каб штучны інтэлект мог перавучвацца і вучыцца на іх. У выніку, чым даўжэй мадэль знаходзіцца ў вытворчасці на краі, тым больш дакладнай яна будзе.
Выпадкі выкарыстання Edge AI
Прамысловыя машыны і спажывецкія гаджэты - гэта два асноўныя сегменты рынку сучаснага штучнага інтэлекту. Дэманстрацыйныя выпрабаванні паказваюць паляпшэнне ў такіх галінах, як рэгуляванне і аптымізацыя абсталявання і аўтаматызацыя кваліфікаваных працоўных навыкаў.
Спажывецкія гаджэты з камерамі з падтрымкай штучнага інтэлекту, якія аўтаматычна вызначаюць аб'екты здымкаў, таксама дабіваюцца прагрэсу. Прагназуецца, што рынак спажывецкіх прылад рэзка вырасце з 2021 года з-за таго, што колькасць прылад перавышае колькасць прамысловага абсталявання. Ніжэй мы пералічылі некаторыя папулярныя варыянты выкарыстання AI:
- Аўтаномныя дроны – беспілотнікі гублялі кантроль і знікалі падчас дыстанцыйных палётных выпрабаванняў, паведамляюць навіны. Пілот аўтаномнага беспілотніка не ўдзельнічае ў палёце. Яны сочаць за рэчамі здалёк і выкарыстоўваюць беспілотнік толькі тады, калі гэта абсалютна неабходна. Amazon Prime Air, бізнес па дастаўцы беспілотнікаў, які распрацоўвае беспілотныя лятальныя апараты для дастаўкі грузаў, з'яўляецца найбольш вядомым прыкладам гэтага.
- Самастойныя аўтамабілі - The Самае цікавае прымяненне периферийных вылічэнняў - беспілотныя аўтамабілі. Самастойныя аўтамабілі павінны неадкладна ацэньваць сітуацыі ў многіх абставінах, што патрабуе апрацоўкі даных у рэжыме рэальнага часу. Закон Японіі аб дарожным руху і Закон аб дарожным транспартным сродку былі перагледжаны ў снежні 2019 года, што спрашчае выкарыстанне беспілотных транспартных сродкаў 3-га ўзроўню ў дарозе. Сярод іх патрабаванні бяспекі, якім павінны адпавядаць аўтаномныя аўтамабілі, а таксама месцы, у якіх яны могуць ездзіць. У выніку аўтавытворцы распрацоўваюць беспілотныя аўтамабілі, якія адпавядаюць гэтым патрабаванням. Кампанія Toyota, напрыклад, правярае TRI-P4 з поўнай аўтаматызацыяй (узровень 4).
- Смартфоны - гэта гэта гаджэт edge AI, з якім мы ўсе найбольш знаёмыя. Siri і Google Assistant, якія выкарыстоўваюць перадавы штучны інтэлект для ўзмацнення голасу карыстацкія інтэрфейсы, з'яўляюцца ідэальнымі асобнікамі edge AI на смартфонах. AI на прыладзе пазбаўляе ад неабходнасці адпраўляць даныя прылады ў воблака, таму што апрацоўка адбываецца на прыладзе (край). Гэта дапамагае абараніць канфідэнцыяльнасць, адначасова зніжаючы трафік.
- Забавы – віртуальныя дадаткі рэальнасці, дапоўненай рэальнасці і змешанай рэальнасці для забавы ўключаюць струменевую перадачу відэаматэрыялаў у акуляры віртуальнай рэальнасці. Пераносячы апрацоўку з акуляраў на краявыя серверы побач з канчатковай прыладай, можна звесці да мінімуму памер такіх акуляраў. Microsoft, напрыклад, толькі што прадставіла HoloLens, галаграфічны кампутар, усталяваны ў галаўны ўбор, які дазваляе карыстальнікам адчуваць дапоўненую рэальнасць. Microsoft плануе выкарыстоўваць HoloLens для забеспячэння звычайных вылічэнняў, аналізу даных, медыцынскай візуалізацыі і гульнявых прыкладанняў на мяжы.
- Распазнаванне твараў – Facial сістэмы распазнання - гэта прагрэс у камерах назірання, якія могуць навучыцца распазнаваць людзей па іх тварах. Модуль камеры AI, які выкарыстоўвае камп'ютэрныя метады AI для ацэнкі характарыстык твару ў рэжыме рэальнага часу. Ён можа хутка і дакладна вызначаць твары, што робіць яго ідэальным для маркетынгавых інструментаў, арыентаваных на пэўныя рысы, такія як узрост, а таксама для распазнавання твараў для разблакіроўкі прылад.
5G і Edge AI
Жыццёва важнае патрабаванне да 5G у галінах з высокім узроўнем росту, такіх як цалкам беспілотныя аўтамабілі, віртуальная рэальнасць у рэжыме рэальнага часу і крытычна важныя прыкладанні, стымулюе больш інавацый у краявых вылічэннях і Edge AI.
5G - гэта сотавая сетка наступнага пакалення які імкнецца істотна палепшыць якасць абслугоўвання, напрыклад, лепшую прапускную здольнасць і паменшаную затрымку, забяспечваючы ў 10 разоў больш высокую хуткасць перадачы дадзеных, чым існуючыя сеткі 5G.
Разгледзім магчымасць дастаўкі пакетаў у рэжыме рэальнага часу ў беспілотных аўтамабілях, якая патрабуе скразной затрымкі менш за 10 мс, каб ацаніць патрабаванне хуткай перадачы даных і лакальных вылічэнняў на прыладзе.
Мінімальная скразная затрымка для доступу да воблака перавышае 80 мс, што недапушчальна для многіх рэальных прыкладанняў. Краёвыя вылічэнні адпавядае патрабаванням прыкладанняў 5G да меншай мілісекунды, адначасова зніжаючы спажыванне энергіі на 30-40%, што прыводзіць да спажывання энергіі да 5 разоў меншага ў параўнанні з воблачным доступам.
Гранічныя вылічэнні і 5G павялічваюць хуткасць сеткі, дазваляючы ўкараняць і разгортваць розныя прыкладанні штучнага інтэлекту ў рэжыме рэальнага часу, такія як аналітыка відэа ў рэжыме рэальнага часу на аснове штучнага інтэлекту, якая абапіраецца на перадачу даных з нізкай затрымкай.
будучыню
Edge AI становіцца ўсё больш папулярным, і ў гэтай галіне былі зроблены значныя інвестыцыі. Напрыклад, у студзені 2020 года было абвешчана, што Apple заплаціла 200 мільёнаў долараў за куплю кампаніі Xnor.ai, якая займаецца штучным інтэлектам у Сіэтле.
Апрацоўка краёў выкарыстоўваецца тэхналогіяй AI Xnor.ai для апрацоўкі даных на смартфоне карыстальніка. З убудаваным штучным інтэлектам у смартфоны мы павінны чакаць паляпшэння апрацоўкі галасы, тэхналогіі распазнання твараў і прыватнасці.
З увядзеннем 5G мы можам чакаць зніжэння коштаў і павелічэння попыту на перадавыя паслугі штучнага інтэлекту ва ўсім свеце.
заключэнне
Паколькі людзі праводзяць больш часу на сваіх мабільных прыладах, усё больш прадпрыемстваў і распрацоўшчыкаў бачаць каштоўнасць укаранення тэхналогіі Edge для прадастаўлення больш хуткіх і эфектыўных паслуг пры адначасовым павелічэнні прыбытку.
З пункту гледжання карпаратыўных паслуг на аснове штучнага інтэлекту, а таксама спажывецкага камфорту і шчасця, гэта адкрые цэлы новы свет магчымасцей.
Буйныя фірмы, такія як Amazon і Google, уклалі мільёны ў распрацоўку сваіх сістэм Edge AI, такім чынам, узяўшы на сябе ініцыятыву, і інвестыцыі ў гэтыя тэхналогіі - адзіны спосаб заставацца канкурэнтаздольнымі.
З іншага боку, павелічэнне попыту на прылады IoT прывядзе да больш шырокага выкарыстання сетак 5G і памежных вылічэнняў.
Пакінуць каментар