Всеки сектор се стреми да подобри своите операции, производителност и безопасност чрез внедряване на повече автоматизация. Компютърните програми трябва да могат да разпознават модели и да изпълняват задачи надеждно и сигурно, за да им помогнат.
Светът обаче е неструктуриран и спектърът от задачи, които хората изпълняват, обхваща безкраен брой сценарии, които е трудно да бъдат адекватно изразени в програми и правила.
Напредъкът на Edge AI направи възможно компютрите и джаджите да работят с „интелигентността“ на човешкото познание, независимо къде се намират. Приложенията с активиран интелигентен изкуствен интелект се научават да изпълняват сравними задачи в различни ситуации, точно както правят хората в реалния живот.
Ще разгледаме задълбочено Edge AI, неговите предимства, случаи на употреба и много повече в тази публикация.
Какво е Edge AI?
Крайни изчисления позволява на потребителите по-лесен достъп до съхранение и обработка на данни. Това се постига чрез изпълнение на процеси на локални устройства като лаптопи, IoT устройства или специализирани крайни сървъри.
Опасенията за латентността и честотната лента, които понякога възпрепятстват операциите, базирани на облак, не са проблем за крайните функции.
Edge AI се смесва изкуствен интелект и периферни изчисления (AI). Това включва изпълнение на AI алгоритми на локални устройства с процесорна мощност на ръба.
Edge AI елиминира необходимостта от системна свързаност и интеграция, позволявайки на потребителите да обработват данни в реално време на своите устройства. Въпреки че операциите с ИИ се нуждаят от много изчислителна мощност, по-голямата част от тях сега се извършват в центрове, базирани на облак.
Недостатъкът е, че може да възникне прекъсване на услугата или значително забавяне поради проблеми с връзката или мрежата.
Чрез интегриране на AI процеси в периферни изчислителни устройства, edge AI преодолява тези проблеми. Като събират данни и обслужват потребителите, без да се налага да комуникират с други физически сайтове, потребителите могат да спестят време.
Как работи технологията Edge AI?
Машините трябва да могат да виждат, идентифицират обекти, да управляват автомобили, да разбират речта, да говорят, да се движат и да изпълняват други човешки задачи. За да дублира човешкото познание, AI използва структура от данни, известна като deep невронна мрежа.
Тези DNN се научават да отговарят на определени видове запитвания, като им се показват няколко примера от този въпрос заедно с точни отговори.
Поради голямото количество данни, необходими за обучение на точен модел, и изискването специалистите по данни да си сътрудничат при изграждането на модела, този процес на обучение, известен като „задълбочено обучение“, обикновено се извършва в център за данни или облак. Моделът се развива в „двигател за изводи“, който може да отговори на проблеми от реалния свят, след като бъде обучен.
Механизмът за изводи при крайни внедрявания на AI работи на компютър или устройство на отдалечено място, като например фабрика, болница, автомобил, сателит или къща на човек.
Когато изкуственият интелект срещне проблем, проблемните данни често се прехвърлят в облака за допълнително обучение на оригиналния модел на изкуствен интелект, който в крайна сметка заменя механизма за извеждане на границите. След като моделите на edge AI бъдат внедрени, те стават само повече и по-мъдри, благодарение на тази верига за обратна връзка.
Ползи
Алгоритмите с изкуствен интелект са особено полезни на места, посещавани от крайни потребители с проблеми от реалния свят, защото могат да интерпретират език, гледки, звуци, аромати, температура, лица и други аналогови видове неструктурирана информация.
Поради проблеми с латентността, честотната лента и поверителността, някои AI приложения биха били непрактични или дори невъзможни за внедряване в централизиран облак или бизнес център за данни.
Следват някои от предимствата на edge AI:
- Прозрения в реално време: Тъй като технологията edge анализира данните локално, а не в отдалечен облак, който се забавя от връзката на дълги разстояния, тя отговаря на потребителските заявки в реално време.
- Интелигентност: AI приложенията са по-мощни и адаптивни от традиционните програми, които могат да реагират само на входове, които програмистът е предвидил. AI невронна мрежа, от друга страна, е обучен не да отговаря на конкретен въпрос, а по-скоро да отговаря на конкретен вид въпрос, дори ако самият въпрос е нов. Приложенията не биха могли да обработват безкрайно много различни входове, като текст, изговорени думи или видео без AI.
- Поверителността е повишена: AI може да изучава данни от реалния свят, без изобщо да ги излага на човек, което значително повишава поверителността на всеки, чийто външен вид, глас, медицинско изображение или друга лична информация трябва да бъдат изследвани. Edge AI подобрява поверителността още повече, като съхранява данни локално и прехвърля само анализа и прозренията в облака.
- Намалена цена: Чрез преместване на изчислителната мощност по-близо до ръба, приложенията изискват по-малко интернет честотна лента, което води до значителни спестявания в мрежови разходи.
- Последователно подобрение: Тъй като AI моделите се обучават на повече данни, те стават по-точни. Когато крайно AI приложение се натъкне на данни, които не е в състояние да обработва прецизно или уверено, то често ги качва, така че AI да може да се преквалифицира и да се учи от тях. В резултат на това колкото по-дълго се произвежда модел на ръба, толкова по-точен ще бъде той.
Случаи на използване на Edge AI
Индустриалните машини и потребителските джаджи са двата основни сегмента на пазара на Edge AI. Демонстрационните тестове показват подобрение в области като регулиране и оптимизиране на оборудването и автоматизиране на квалифицирани работни умения.
Потребителските джаджи с камери с AI, които автоматично разпознават обекти на снимката, също напредват. Предвижда се пазарът на потребителски устройства да нарасне драматично от 2021 г. нататък, поради факта, че броят на устройствата е по-голям от броя на индустриалното оборудване. По-долу сме изброили някои популярни случаи на използване на edge AI:
- Автономни дронове – дронове губят контрол и изчезват, докато провеждат тестове за дистанционно летене, според новините. Пилотът на автономния дрон не участва в управлението на дрона. Те следят нещата отдалеч и използват дрона само когато е абсолютно необходимо. Amazon Prime Air, бизнес за доставка с дронове, който разработва самоуправляващи се дронове за доставка на артикули, е най-известният пример за това.
- Самоуправляващи се автомобили – The най-вълнуващото приложение на крайните компютри са самоуправляващите се автомобили. Самоуправляващите се автомобили трябва да правят незабавни оценки на ситуации при много обстоятелства, което налага обработка на данни в реално време. Законът за движение по пътищата и Законът за автомобилния транспорт на Япония бяха преразгледани през декември 2019 г., което улесни пускането на безпилотни превозни средства от ниво 3 на пътя. Изискванията за безопасност, на които трябва да отговарят автономните автомобили, както и местата, в които могат да се движат, са сред тях. В резултат на това производителите на автомобили разработват самоуправляващи се превозни средства, които отговарят на тези изисквания. Toyota, например, изпробва TRI-P4 с пълна автоматизация (ниво 4).
- Смартфони – това е най-добрата джаджа с изкуствен интелект, с която всички сме най-добре запознати. Siri и Google Assistant, които използват edge AI, за да захранват своя глас потребителски интерфейси, са идеални примери за edge AI на смартфони. AI на устройството елиминира необходимостта от изпращане на данни на устройството в облака, тъй като обработката се извършва на устройството (край). Това помага за защита на поверителността, като същевременно намалява трафика.
- Забавление – виртуално приложенията за реалност, добавена реалност и смесена реалност за забавление включват стрийминг на видео материал към очила за виртуална реалност. Чрез изнасяне на обработката от очилата към крайните сървъри близо до крайното устройство, размерът на такива очила може да бъде сведен до минимум. Microsoft, например, току-що представи HoloLens, холографски компютър, монтиран в шапка, който позволява на потребителите да изпитат добавена реалност. Microsoft планира да използва HoloLens за предоставяне на конвенционални изчисления, анализ на данни, медицински изображения и приложения за игри на ръба.
- Лицево разпознаване – лицево системите за разпознаване са напредък в камерите за наблюдение, които могат да се научат да разпознават хора въз основа на техните лица. Модул за камера с изкуствен интелект, който използва компютърни техники с изкуствен интелект за оценка на характеристиките на лицето в реално време. Той може да разпознава лица бързо и прецизно, което го прави идеален за маркетингови инструменти, насочени към определени черти като възраст, както и разпознаване на лица за отключване на устройства.
5G и Edge AI
Жизненоважното изискване за 5G в области с висок растеж, като напълно самоуправляващи се автомобили, изживявания с виртуална реалност в реално време и критични за мисията приложения, води до повече иновации в периферните изчисления и Edge AI.
5G е клетъчната мрежа от следващо поколение който се стреми да подобри значително качеството на услугата, като по-добра пропускателна способност и намалена латентност - предоставяйки 10 пъти по-високи скорости на данни от съществуващите 5G мрежи.
Помислете за доставка на пакети в реално време в самоуправляващи се автомобили, което изисква забавяне от край до край от по-малко от 10 ms, за да оцените изискването за бърз трансфер на данни и локално изчисление на устройството.
Минималното забавяне от край до край за достъп до облак е по-голямо от 80 ms, което е неприемливо за много приложения от реалния свят. Крайни изчисления отговаря на изискванията за субмилисекунди на 5G приложения, като същевременно намалява потреблението на енергия с 30-40%, което води до до 5 пъти по-малко потребление на енергия в сравнение с достъпа в облак.
Edge computing и 5G увеличават скоростта на мрежата, позволявайки внедряването и внедряването на различни AI приложения в реално време, като базирани на AI видео анализи в реално време, които разчитат на пренос на данни с ниска латентност.
Бъдеще
Edge AI става все по-популярен и в тази област са направени значителни инвестиции. Например през януари 2020 г. беше обявено, че Apple е платила 200 милиона долара за закупуването на базираната в Сиатъл фирма за изкуствен интелект Xnor.ai.
Edge обработката се използва от AI технологията на Xnor.ai за обработка на данни на смартфона на потребителя. С вграден AI в смартфоните трябва да очакваме подобрения в обработката на гласа, технологията за разпознаване на лица и поверителността.
С въвеждането на 5G можем да очакваме по-ниски цени и повече търсене на периферни AI услуги по целия свят.
Заключение
Тъй като хората прекарват повече време на своите мобилни устройства, повече фирми и разработчици виждат стойността на внедряването на технологията Edge за предоставяне на по-бързи и по-ефективни услуги, като същевременно увеличават маржовете на печалба.
По отношение на базираните на AI услуги на корпоративно ниво, както и комфорта и щастието на потребителите, това ще отвори цяла нова вселена от възможности.
Големи фирми като Amazon и Google са инвестирали милиони в разработването на своите Edge AI системи, като по този начин поемат водеща роля и инвестирането в тези технологии е единственият начин да останете конкурентоспособни.
Повишеното търсене на IoT устройства, от друга страна, ще направи 5G мрежите и Edge Computing по-широко използвани.
Оставете коментар