Iga sektor soovib suurendada oma tegevust, tootlikkust ja ohutust, rakendades rohkem automatiseerimist. Arvutiprogrammid peavad suutma tuvastada mustreid ning täitma töid usaldusväärselt ja turvaliselt, et neid aidata.
Maailm on aga struktureerimata ja inimeste töökohtade spekter hõlmab lõputu hulga stsenaariume, mida on raske programmides ja reeglites adekvaatselt väljendada.
Edge AI edusammud on võimaldanud arvutitel ja vidinatel töötada inimese tunnetuse "intelligentsusega", olenemata nende asukohast. Nutikad AI-toega rakendused õpivad tegema võrreldavaid ülesandeid erinevates olukordades, täpselt nagu inimesed seda päriselus teevad.
Selles postituses vaatleme põhjalikult Edge AI-d, selle eeliseid, kasutusjuhtumeid ja palju muud.
Mis on Edge AI?
Servade arvutamine võimaldab kasutajatel hõlpsamini juurdepääsu andmete salvestamisele ja töötlemisele. See saavutatakse protsesside käivitamisega kohalikes seadmetes, näiteks sülearvutites, asjade Interneti-seadmetes või spetsiaalsetes servaserverites.
Latentsus ja ribalaius on mures, et mõnikord ei ole pilvepõhised toimingud servafunktsioonide jaoks probleemiks.
Edge AI segud tehisintellekti ja servaarvutus (AI). See hõlmab AI-algoritmide täitmist kohalikes seadmetes, mille töötlemisvõimsus on äärel.
Edge AI välistab vajaduse süsteemi ühenduvuse ja integreerimise järele, võimaldades kasutajatel oma seadmetes andmeid reaalajas töödelda. Kuigi tehisintellekti toimingud nõuavad palju arvutusvõimsust, tehakse enamik neist nüüd pilvepõhistes keskustes.
Puuduseks on see, et ühenduse või võrgu raskuste tõttu võib tekkida teenuse katkestus või märkimisväärne aeglus.
Integreerides AI protsessid servaarvutusseadmetesse, saab edge AI need probleemid üle. Andmeid kogudes ja kasutajaid teenindades ilma teiste füüsiliste saitidega suhtlemiseta saavad kasutajad aega kokku hoida.
Kuidas Edge AI tehnoloogia töötab?
Masinad peavad suutma nägema, tuvastama objekte, juhtima autosid, mõistma kõnet, rääkima, liikuma ja täitma muid inimesesarnaseid ülesandeid. Inimese tunnetuse dubleerimiseks kasutab AI andmestruktuuri, mida tuntakse sügavana Närvivõrgus.
Neid DNN-e õpetatakse vastama teatud tüüpi päringutele, näidates neile mitut selle küsimuse näidist koos täpsete vastustega.
Täpse mudeli väljaõpetamiseks vajalike andmete suure hulga ja andmeteadlaste koostöönõude tõttu mudeli koostamisel toimub see koolitusprotsess, mida nimetatakse süvaõppeks, tavaliselt andmekeskuses või pilves. Mudel areneb "järeldusmootoriks", mis suudab pärast koolitamist vastata reaalsetele probleemidele.
Äärepealsete tehisintellekti juurutuste järeldamismootor töötab arvutis või seadmes, mis asub kauges kohas, näiteks tehases, haiglas, autos, satelliidil või inimese majas.
Kui tehisintellektiga tekib probleem, kantakse probleemsed andmed sageli üle pilve algse tehisintellekti mudeli täiendavaks väljaõppeks, mis lõpuks asendab serva järeldamismootori. Kui AI mudelid on kasutusele võetud, muutuvad need tänu sellele tagasisideahelale ainult rohkem ja targemaks.
kasu
AI-algoritmid on eriti kasulikud kohtades, kus lõppkasutajad sagedased tegelike probleemidega, kuna nad suudavad tõlgendada keelt, vaatamisväärsusi, helisid, lõhnu, temperatuuri, nägusid ja muud analoogset tüüpi struktureerimata teavet.
Latentsuse, ribalaiuse ja privaatsusega seotud murede tõttu oleks mõnda AI-rakendust tsentraliseeritud pilve- või äriandmekeskuses ebapraktiline või isegi võimatu rakendada.
Järgmised on mõned serva AI eelised:
- Reaalajas ülevaade: Kuna servatehnoloogia analüüsib andmeid pigem lokaalselt, mitte kauges pilves, mis kaugühenduse tõttu viibib, vastab see kasutajate päringutele reaalajas.
- Intelligentsus: AI rakendused on võimsamad ja kohandatavamad kui traditsioonilised programmid, mis suudavad reageerida ainult programmeerija ennustatud sisenditele. AI Närvivõrgus, teisalt on koolitatud mitte vastama konkreetsele küsimusele, vaid pigem vastama teatud tüüpi küsimusele, isegi kui küsimus ise on uudne. Rakendused ei suudaks ilma tehisintellektita töödelda lõputult erinevaid sisendeid, nagu tekst, kõnesõnad või video.
- Privaatsus on suurenenud: AI saab uurida reaalse maailma andmeid ilma neid kunagi inimesele paljastamata, suurendades märkimisväärselt kõigi privaatsust, kelle välimust, häält, meditsiinilist kujutist või muud isiklikku teavet tuleb uurida. Edge AI parandab privaatsust veelgi, salvestades andmeid kohapeal ning edastades ainult analüüsi ja ülevaated pilve.
- Kulud vähendatud: Arvutusvõimsuse servale lähemale viimisel vajavad rakendused väiksemat Interneti ribalaiust, mille tulemuseks on oluline võrgukulude kokkuhoid.
- Järjepidev paranemine: Kuna tehisintellekti mudeleid õpetatakse kasutama rohkem andmeid, muutuvad need täpsemaks. Kui AI-rakendus leiab andmeid, mida ta ei saa täpselt või kindlalt käsitleda, laadib see need sageli üles, et tehisintellekt saaks neist ümber õppida ja õppida. Selle tulemusel, mida kauem mudel on servas tootmises, seda täpsem see on.
Edge AI kasutusjuhtumid
Tööstuslikud masinad ja tarbevidinad on AI-turu kaks peamist segmenti. Näidistestid näitavad paranemist sellistes valdkondades nagu seadmete reguleerimine ja optimeerimine ning oskustööliste oskuste automatiseerimine.
Edusamme teevad ka AI-toega kaameratega tarbevidinad, mis tuvastavad pildiobjekte automaatselt. Tarbijaseadmete turg peaks alates 2021. aastast hüppeliselt kasvama, kuna seadmete arv on suurem kui tööstusseadmete arv. Allpool on loetletud mõned populaarsed AI kasutusjuhtumid:
- Autonoomsed droonid – droonid on uudiste kohaselt kaotanud kontrolli ja kadunud kauglennukatsete läbiviimisel. Autonoomse drooni piloot drooni lennutamisega seotud ei ole. Nad hoiavad asjadel kaugelt silma peal ja kasutavad drooni vaid siis, kui see on hädavajalik. Selle tuntuim näide on droonide kohaletoimetamise ettevõte Amazon Prime Air, mis arendab isejuhtivaid droone kaupade kohaletoimetamiseks.
- Isejuhtivad autod – äärearvutite kõige põnevam kasutusala on isejuhtivad autod. Isejuhtivad autod peavad paljudel asjaoludel olukordadele viivitamatult hinnanguid andma, mistõttu on vaja reaalajas andmetöötlust. Jaapani maanteeliiklusseadust ja maanteetranspordisõidukite seadust vaadati üle 2019. aasta detsembris, muutes 3. taseme isejuhtivate sõidukite teele viimise lihtsamaks. Ohutusnõuded, millele autonoomsed autod peavad vastama, ja ka asukohad, kus nad võivad sõita, on nende hulgas. Selle tulemusena arendavad autotootjad isejuhtivaid sõidukeid, mis vastavad neile nõuetele. Näiteks Toyota paneb TRI-P4 läbi täieliku automatiseerimisega (tase 4).
- Nutitelefonid – see on AI-vidin, millega me kõik kõige paremini tuttavad. Siri ja Google Assistant, mis kasutavad oma hääle edastamiseks AI-d kasutajaliidesed, on nutitelefonide serva AI ideaalsed näited. Seadmesisene AI välistab vajaduse saata seadme andmeid pilve, sest töötlemine toimub seadmes (servas). See aitab kaitsta privaatsust, vähendades samal ajal liiklust.
- Meelelahutus – virtuaalne reaalsus, liitreaalsus ja segareaalsuse rakendused meelelahutuseks hõlmavad videomaterjali voogesitust virtuaalreaalsuse prillidele. Tellides töötlemise prillidelt lõppseadme lähedal asuvatesse servaserveritesse, saab selliste klaaside suurust minimeerida. Näiteks Microsoft avalikustas äsja HoloLensi – peakattega varustatud holograafilise arvuti, mis võimaldab kasutajatel kogeda liitreaalsust. Microsoft kavatseb kasutada HoloLensi tavapäraste andmetöötluse, andmeanalüüsi, meditsiinilise pildistamise ja mängude tipptasemel rakenduste pakkumiseks.
- Näotuvastus – näohooldus tuvastussüsteemid on edasiminek seirekaamerate vallas, mis võivad õppida inimesi nende näo järgi ära tundma. AI-kaamera moodul, mis kasutab näoomaduste reaalajas hindamiseks AI-arvutitehnikaid. See tuvastab näod kiiresti ja täpselt, muutes selle ideaalseks turundustööriistade jaoks, mis sihivad teatud tunnuseid, nagu vanus, ja ka näotuvastuse jaoks seadmete avamiseks.
5G ja Edge AI
5G ülitähtis nõue kiiresti arenevates piirkondades, nagu täielikult isejuhtivad autod, reaalajas virtuaalreaalsuse kogemused ja missioonikriitilised rakendused, soodustavad rohkem uuendusi äärearvutites ja Edge AI-s.
5G on järgmise põlvkonna mobiilsidevõrk mille eesmärk on märkimisväärselt parandada teenuse kvaliteeti, näiteks paremat läbilaskevõimet ja väiksemat latentsust – andes 10 korda suurema andmeedastuskiiruse kui olemasolevad 5G võrgud.
Kaaluge reaalajas pakettide edastamist isejuhtivates autodes, mis nõuab otspunkti viivitust alla 10 ms, et hinnata kiire andmeedastuse ja kohaliku seadmesisese arvutuse nõuet.
Pilvejuurdepääsu minimaalne ots-otsa viivitus on suurem kui 80 ms, mis on paljude reaalrakenduste jaoks vastuvõetamatu. Servade arvutamine vastab 5G-rakenduste alla-millisekundi nõuetele, vähendades samal ajal energiakasutust 30–40%, mille tulemuseks on kuni 5 korda väiksem energiatarbimine võrreldes pilvejuurdepääsuga.
Edge andmetöötlus ja 5G suurendavad võrgu kiirust, võimaldades rakendada ja juurutada erinevaid reaalajas tehisintellekti rakendusi, nagu AI-põhine reaalajas videoanalüütika, mis põhinevad madala latentsusajaga andmeedastusel.
Tulevik
Edge AI on muutumas populaarsemaks ning sellesse valdkonda on tehtud märkimisväärseid investeeringuid. Näiteks 2020. aasta jaanuaris teatati, et Apple maksis Seattle'is asuva tehisintellektiettevõtte Xnor.ai ostmiseks 200 miljonit dollarit.
Servatöötlust kasutab Xnor.ai AI tehnoloogia kasutaja nutitelefonis olevate andmete töötlemiseks. Nutitelefonide sisseehitatud tehisintellektiga peaksime ootama hääletöötluse, näotuvastustehnoloogia ja privaatsuse paranemist.
5G kasutuselevõtuga võime oodata madalamaid hindu ja suuremat nõudlust AI-teenuste järele kogu maailmas.
Järeldus
Kuna inimesed veedavad rohkem aega oma mobiilseadmetes, mõistavad rohkem ettevõtteid ja arendajaid Edge'i tehnoloogia juurutamise väärtust, et pakkuda kiiremat ja tõhusamat teenust, suurendades samas kasumimarginaali.
Ettevõtlustasemel tehisintellektil põhinevate teenuste ning tarbijate mugavuse ja õnnelikkuse osas avab see täiesti uue võimaluste universumi.
Suured ettevõtted, nagu Amazon ja Google, on investeerinud miljoneid oma Edge AI süsteemide arendamisse, seega on juhtpositsiooni asumine ja nendesse tehnoloogiatesse investeerimine ainus viis konkurentsis püsimiseks.
Suurenenud nõudlus asjade Interneti-seadmete järele muudab seevastu 5G-võrke ja Edge Computingut laialdasemalt kasutatavaks.
Jäta vastus