Každý sektor se snaží zlepšit svůj provoz, produktivitu a bezpečnost zavedením větší automatizace. Počítačové programy musí být schopny rozeznat vzorce a vykonávat úlohy spolehlivě a bezpečně, aby jim pomohly.
Svět je však nestrukturovaný a spektrum prací, které lidé vykonávají, zahrnuje nekonečné množství scénářů, které je těžké adekvátně vyjádřit v programech a pravidlech.
Pokroky Edge AI umožnily počítačům a gadgetům pracovat s „inteligencí“ lidského poznání, bez ohledu na to, kde se nacházejí. Inteligentní aplikace s umělou inteligencí se učí dělat srovnatelné úkoly v různých situacích, stejně jako to dělají lidé v reálném životě.
V tomto příspěvku se podrobně podíváme na Edge AI, její výhody, případy použití a mnoho dalšího.
Co je Edge AI?
edge computing umožňuje uživatelům snadnější přístup k ukládání a zpracování dat. Toho je dosaženo spouštěním procesů na místních zařízeních, jako jsou notebooky, zařízení IoT nebo specializované okrajové servery.
Problémy s latencí a šířkou pásma, které někdy brání cloudovým operacím, nejsou pro okrajové funkce problémem.
Směsi Edge AI umělá inteligence a edge computing (AI). To znamená spouštění algoritmů umělé inteligence na místních zařízeních s procesorovým výkonem na hranici.
Edge AI eliminuje potřebu systémové konektivity a integrace a umožňuje uživatelům zpracovávat data na svých zařízeních v reálném čase. Přestože operace umělé inteligence vyžadují velký výpočetní výkon, většina z nich se nyní provádí v cloudových centrech.
Nevýhodou je, že může dojít k přerušení služby nebo značné zpomalení kvůli potížím s připojením nebo sítí.
Integrací procesů umělé inteligence do zařízení edge computing překonává edge AI tyto obavy. Shromažďováním dat a poskytováním služeb uživatelům bez nutnosti komunikovat s jinými fyzickými weby mohou uživatelé ušetřit čas.
Jak funguje technologie Edge AI?
Stroje musí být schopny vidět, identifikovat předměty, ovládat automobily, rozumět řeči, mluvit, pohybovat se a vykonávat další lidské úkoly. Aby umělá inteligence duplikovala lidské poznání, používá datovou strukturu známou jako hloubka nervová síť.
Tyto DNN se učí reagovat na určité druhy dotazů tím, že se jim zobrazí několik vzorků této otázky spolu s přesnými odpověďmi.
Vzhledem k velkému množství dat nezbytných k trénování přesného modelu a požadavku, aby datoví vědci spolupracovali na sestavování modelu, se tento tréninkový proces, známý jako „hluboké učení“, obvykle provádí v datovém centru nebo cloudu. Model se rozvine do „inferenčního motoru“, který může po proškolení odpovídat na skutečné problémy.
Inferenční engine v okrajových nasazeních AI funguje na počítači nebo zařízení na vzdáleném místě, jako je továrna, nemocnice, automobil, satelit nebo dům člověka.
Když AI narazí na problém, problematická data se často přenesou do cloudu pro další trénování původního modelu AI, který nakonec nahradí okrajový inferenční engine. Jakmile jsou modely edge AI implementovány, díky této smyčce zpětné vazby se stávají pouze více a moudřejšími.
Výhody
Algoritmy umělé inteligence jsou zvláště výhodné v místech, která navštěvují koncoví uživatelé s problémy v reálném světě, protože dokážou interpretovat jazyk, pohledy, zvuky, vůně, teplotu, tváře a další analogové druhy nestrukturovaných informací.
Kvůli obavám z latence, šířky pásma a soukromí by některé aplikace AI bylo nepraktické nebo dokonce nemožné implementovat v centralizovaném cloudu nebo obchodním datovém centru.
Níže jsou uvedeny některé z výhod edge AI:
- Statistiky v reálném čase: Protože technologie edge analyzuje data lokálně, nikoli ve vzdáleném cloudu, který je zdržován připojením na velké vzdálenosti, reaguje na požadavky uživatelů v reálném čase.
- Inteligence: Aplikace AI jsou výkonnější a přizpůsobivější než tradiční programy, které mohou reagovat pouze na vstupy, které programátor předpověděl. AI nervová síť, na druhé straně, je trénován tak, aby neodpovídal na konkrétní otázku, ale spíše odpovídal na konkrétní druh otázky, i když je otázka sama o sobě nová. Aplikace by bez umělé inteligence nebyly schopny zpracovávat nekonečné množství různých vstupů, jako je text, mluvená slova nebo video.
- Ochrana soukromí zvýšena: Umělá inteligence může studovat data v reálném světě, aniž by je kdy vystavila člověku, což výrazně zvyšuje soukromí každého, jehož vzhled, hlas, lékařský obraz nebo jiné osobní údaje musí být studovány. Edge AI ještě více vylepšuje soukromí tím, že ukládá data lokálně a do cloudu přenáší pouze analýzy a statistiky.
- Snížení nákladů: Přesunutím výpočetního výkonu blíže k hranici vyžadují aplikace menší šířku pásma internetu, což vede k významným úsporám síťových nákladů.
- Důsledné zlepšování: Jak jsou modely umělé inteligence trénovány na více datech, stávají se přesnějšími. Když aplikace edge AI narazí na data, se kterými není schopna zpracovat přesně nebo sebevědomě, často je nahraje, aby se AI mohla přeškolit a poučit se z nich. Výsledkem je, že čím déle je model ve výrobě na okraji, tím přesnější bude.
Případy použití Edge AI
Průmyslové stroje a spotřebiče pro spotřebitele jsou dva hlavní segmenty trhu s umělou inteligencí. Demonstrační testy ukazují zlepšení v oblastech, jako je regulace a optimalizace zařízení a automatizace dovedností kvalifikovaných pracovníků.
Spotřebitelské gadgety s kamerami s umělou inteligencí, které automaticky detekují objekty na snímcích, také dosahují pokroku. Očekává se, že trh se spotřebitelskými zařízeními od roku 2021 dramaticky poroste, a to kvůli skutečnosti, že počet zařízení je větší než počet průmyslových zařízení. Níže uvádíme některé populární případy použití okrajové umělé inteligence:
- Autonomní drony – drony podle zpráv ztrácejí kontrolu a mizí při provádění dálkových letových testů. Pilot autonomního dronu není zapojen do létání s dronem. Dohlížejí na věci z dálky a dron používají, jen když je to naprosto nezbytné. Amazon Prime Air, společnost zabývající se doručováním dronů, která vyvíjí samořídící drony pro doručování zásilek, je toho nejznámějším příkladem.
- Samořídící auta – The Nejzajímavějším využitím edge computingu jsou samořídící automobily. Samořízená auta musí za mnoha okolností okamžitě vyhodnocovat situace, což vyžaduje zpracování dat v reálném čase. Japonský zákon o silničním provozu a zákon o silničních vozidlech byly revidovány v prosinci 2019, což zjednodušuje uvedení samořiditelných vozidel úrovně 3 na silnice. Bezpečnostní požadavky, které musí autonomní auta splňovat, a také lokality, ve kterých mohou jezdit, jsou mezi nimi. V důsledku toho automobilky vyvíjejí samořídící vozidla, která tyto požadavky splňují. Toyota například zkouší TRI-P4 s kompletní automatizací (úroveň 4).
- Smartphony – toto je okrajový gadget AI, který všichni známe. Siri a Google Assistant, které využívají edge AI k podpoře jejich hlasu uživatelská rozhraní, jsou ideální příklady edge AI na chytrých telefonech. On-device AI eliminuje potřebu odesílat data zařízení do cloudu, protože zpracování probíhá na zařízení (edge). To pomáhá chránit soukromí a zároveň snižuje provoz.
- Zábava – virtuální Zábavní aplikace pro realitu, rozšířenou realitu a smíšenou realitu zahrnují streamování video materiálu do brýlí pro virtuální realitu. Outsourcingem zpracování z brýlí na okrajové servery v blízkosti koncového zařízení lze velikost těchto brýlí minimalizovat. Microsoft například právě odhalil HoloLens, holografický počítač vestavěný do pokrývky hlavy, který uživatelům umožňuje zažít rozšířenou realitu. Microsoft plánuje používat HoloLens poskytovat konvenční výpočetní techniku, analýzu dat, lékařské zobrazování a špičkové aplikace pro hraní her.
- Rozpoznání obličeje – obličeje rozpoznávací systémy jsou pokrokem v sledovacích kamerách, které se mohou naučit rozpoznávat jednotlivce na základě jejich tváří. Modul kamery s umělou inteligencí, který využívá počítačové techniky okrajové umělé inteligence k posouzení charakteristik obličeje v reálném čase. Dokáže rychle a přesně detekovat obličeje, takže je ideální pro marketingové nástroje, které se zaměřují na určité vlastnosti, jako je věk, a také pro rozpoznávání obličeje pro odemykání zařízení.
5G a Edge AI
Zásadní požadavek na 5G v rychle rostoucích oblastech, jako jsou plně samořídící auta, virtuální realita v reálném čase a kritické aplikace, pohání další inovace v oblasti edge computingu a Edge AI.
5G je mobilní síť nové generace která se snaží výrazně zvýšit kvalitu služeb, jako je lepší propustnost a snížená latence – poskytuje 10x rychlejší přenos dat než stávající sítě 5G.
Zvažte doručování paketů v reálném čase v automobilech s vlastním pohonem, které vyžaduje zpoždění mezi koncovými body méně než 10 ms, abyste ocenili požadavek na rychlý přenos dat a místní výpočet na zařízení.
Minimální end-to-end zpoždění pro cloudový přístup je větší než 80 ms, což je pro mnoho aplikací v reálném světě nepřijatelné. edge computing splňuje požadavky na méně než milisekundy aplikací 5G a zároveň snižuje spotřebu energie o 30–40 %, což má za následek až 5x nižší spotřebu energie ve srovnání s cloudovým přístupem.
Edge computing a 5G zvyšují rychlost sítě a umožňují implementaci a nasazení různých aplikací umělé inteligence v reálném čase, jako je například analýza videa v reálném čase založená na AI, které se spoléhají na přenos dat s nízkou latencí.
Budoucnost
Edge AI je stále populárnější a v této oblasti byly provedeny významné investice. Například v lednu 2020 bylo oznámeno, že Apple zaplatil 200 milionů dolarů za nákup společnosti Xnor.ai se sídlem v Seattlu pro umělou inteligenci.
Zpracování hran využívá technologie AI Xnor.ai ke zpracování dat na smartphonu uživatele. Díky vestavěné AI na chytrých telefonech bychom měli očekávat vylepšení v oblasti zpracování hlasu, technologie rozpoznávání obličeje a soukromí.
Se zavedením 5G můžeme očekávat nižší ceny a větší poptávku po okrajových službách AI po celém světě.
Proč investovat do čističky vzduchu?
S tím, jak lidé tráví více času na svých mobilních zařízeních, stále více firem a vývojářů vidí hodnotu implementace technologie Edge pro poskytování rychlejších a efektivnějších služeb a zároveň zvýšení ziskových marží.
Pokud jde o služby založené na AI na podnikové úrovni, stejně jako pohodlí a spokojenost spotřebitelů, to otevře zcela nový vesmír možností.
Velké firmy jako Amazon a Google investovaly miliony do vývoje svých systémů Edge AI, takže se ujali vedení a investice do těchto technologií je jediný způsob, jak zůstat konkurenceschopní.
Na druhou stranu zvýšená poptávka po zařízeních IoT způsobí, že sítě 5G a Edge Computing budou více využívány.
Napsat komentář