Edukien aurkibidea[Ezkutatu][Erakutsi]
Sektore bakoitzak bere eragiketak, produktibitatea eta segurtasuna hobetu nahi ditu automatizazio gehiago ezarriz. Programa informatikoek ereduak hautematen eta lanak modu fidagarrian eta seguruan egiteko gai izan behar dute haiek laguntzeko.
Hala ere, mundua egituratu gabe dago, eta gizakiek exekutatzen dituzten lan-espektroak programa eta arauetan behar bezala adierazteko zailak diren eszenatoki kopuru amaigabea hartzen du barne.
Edge AIren aurrerapenei esker, ordenagailuek eta tramankuluek giza ezagutzaren "adimenarekin" lan egin dezakete, non dauden edozein dela ere. AI gaitutako aplikazio adimendunek hainbat egoeratan zeregin konparagarriak egiten ikasten dute, gizakiek bizitza errealean egiten duten bezala.
Edge AI, bere onurak, erabilera kasuak eta askoz gehiago aztertuko ditugu argitalpen honetan.
Zer da Edge AI?
Edge informatika erabiltzaileei datuak biltegiratzeko eta prozesatzeko errazago sartzeko aukera ematen die. Hau gailu lokaletan prozesuak exekutatzen dira, hala nola ordenagailu eramangarriak, IoT gailuak edo ertzeko zerbitzari espezializatuak.
Batzuetan hodeian oinarritutako eragiketak oztopatzen dituzten latentzia eta banda zabaleraren kezkak ez dira arazo ertzeko funtzioetarako.
Edge AI nahasten da adimen artifizialeko eta edge computing (AI). Horrek AI algoritmoak exekutatzea dakar ertzean prozesatzeko ahalmena duten tokiko gailuetan.
Edge AI-k sistemaren konektibitatea eta integrazioaren beharra ezabatzen du, erabiltzaileei datuak denbora errealean prozesatzeko aukera emanez euren gailuetan. AI operazioek konputazio-ahalmen handia behar duten arren, gaur egun horietako gehienak hodeian oinarritutako zentroetan egiten dira.
Desabantaila da zerbitzuaren etendura edo moteltasun handia gerta daitekeela konexio edo sareko zailtasunengatik.
AI prozesuak edge computing gailuetan integratuz, edge AI kezka horiek gainditzen ditu. Datuak bilduz eta erabiltzaileei zerbitzua emanez beste gune fisiko batzuekin komunikatu beharrik gabe, erabiltzaileek denbora aurreztu dezakete.
Nola funtzionatzen du Edge AI teknologiak?
Makinek gai izan behar dute ikusi, objektuak identifikatu, automobilak maneiatu, hizketa ulertu, hitz egin, mugitu eta gizakiaren antzeko beste zeregin batzuk exekutatzeko. Giza kognizioa bikoiztu ahal izateko, AIk sakona deitzen den datu-egitura bat erabiltzen du sare neural.
DNN hauei galdera mota batzuei erantzuten irakasten zaie, galdera horren hainbat lagin erakutsita erantzun zehatzekin batera.
Eredu zehatz bat trebatzeko beharrezkoak diren datu kopuru handia eta datu-zientzialariek eredua eraikitzeko lankidetzan aritzeko eskakizuna dela eta, "ikaskuntza sakona" deritzon prestakuntza-prozesu hau, oro har, datu-zentro batean edo hodeian egiten da. Eredua trebatu ondoren mundu errealeko arazoei erantzun diezaiekeen "inferentzia motor" bilakatzen da.
Edge AI inplementazioetako inferentzia-motorrak urruneko kokapen bateko ordenagailu edo gailu batean funtzionatzen du, hala nola fabrika batean, ospitalean, automobilean, satelite batean edo pertsona baten etxean.
AI-ak arazoren bat aurkitzen duenean, datu problematikoak maiz hodeira transferitzen dira jatorrizko AI ereduaren prestakuntza gehigarrirako, eta azkenean ertzeko inferentzia motorra ordezkatzen du. Edge AI ereduak inplementatzen direnean, gero eta jakintsuagoak izango dira, feedback begizta honi esker.
Abantailak
AI algoritmoak bereziki onuragarriak dira azken erabiltzaileek mundu errealeko arazoak dituzten tokietan, hizkuntza, ikusmenak, soinuak, usainak, tenperatura, aurpegiak eta egituratu gabeko beste informazio analogikoa interpreta ditzaketelako.
Latentzia, banda-zabalera eta pribatutasunari buruzko kezkak direla eta, AI aplikazio batzuk ez lirateke praktikoak edo are ezinezkoak izango hodei zentralizatu batean edo negozio datu-zentro batean inplementatzea.
Honako hauek dira edge AIren abantailetako batzuk:
- Denbora errealeko ikuspegiak: ertz-teknologiak datuak lokalean aztertzen dituenez, distantzia luzeko konektibitateak atzeratzen duen urrutiko hodei batean baino, denbora errealean erantzuten die erabiltzaileen eskaerei.
- Adimen: AI aplikazioak ohiko programak baino indartsuagoak eta moldagarriagoak dira, programatzaileak aurreikusitako sarrerei soilik erantzun diezaiekete. AI bat sare neural, berriz, galdera zehatz bati erantzuteko ez, galdera mota zehatz bati erantzuteko trebatua dago, nahiz eta galdera bera eleberria izan. Aplikazioek ezin izango lukete etengabe prozesatu hainbat sarrera, hala nola testua, ahozko hitzak edo bideoa AI gabe.
- Pribatutasuna handitu da: AI-ak mundu errealeko datuak iker ditzake gizaki baten aurrean inoiz erakutsi gabe, eta pribatutasuna nabarmen areagotzen du bere itxura, ahotsa, irudi medikoa edo bestelako informazio pertsonala aztertu behar duen edonorentzat. Edge AI-k pribatutasuna are gehiago hobetzen du datuak lokalean gordeta eta analisiak eta ikuspegiak hodeira transferituz.
- Kostua Murriztua: Konputazio-potentzia ertzetik hurbilduz, aplikazioek Interneteko banda-zabalera gutxiago behar dute, eta ondorioz, sareko gastuetan aurrezpen handia dakar.
- Hobekuntza koherentea: AI ereduak datu gehiagotan trebatzen diren heinean, zehatzagoak dira. Edge AI aplikazio batek zehatz-mehatz edo konfiantzaz kudeatu ezin dituen datuak aurkitzen dituenean, askotan kargatzen ditu, AI-ak berriro trebatzeko eta bertatik ikas dezan. Ondorioz, zenbat eta denbora gehiago egon modelo bat ertzean, orduan eta zehatzagoa izango da.
Edge AI erabilera kasuak
Makineria industriala eta kontsumo-tresnak dira ertzeko AI merkatuaren bi segmentu nagusiak. Froga probak hobekuntza erakusten ari dira, besteak beste, ekipamenduak erregulatu eta optimizatzea eta lan trebetasunak automatizatzea.
Argazki-gaiak automatikoki detektatzen dituzten AI gaitutako kamerak dituzten kontsumo-tresnak ere aurrera egiten ari dira. Kontsumoko gailuen merkatua izugarri haziko dela aurreikusten da 2021etik aurrera, gailuen kopurua industria-ekipamendu kopurua baino handiagoa delako. Behean zerrendatu ditugu AIaren ertzeko erabilera kasu ezagun batzuk:
- Drones autonomoak – Drones kontrola galtzen eta desagertzen ari dira urruneko hegan probak egiten ari zirela, albistearen arabera. Drone autonomo baten pilotua ez da parte hartzen dronearen hegan. Urrutiko gauzei begiratzen diete eta dronea guztiz ezinbestekoa denean soilik erabiltzen dute. Amazon Prime Air, droneen bidalketa-enpresa bat da, bere burua gidatzeko droneak garatzen dituena, elementuak entregatzeko, horren adibiderik ezagunena.
- Norberak gidatzen dituen autoak - The Edge computing-en erabilera zirraragarriena auto gidatzen duten automobilak dira. Norberak gidatzen diren autoek egoera askotan berehalako ebaluazioak egin behar dituzte, eta horrek denbora errealean datuak prozesatzea eskatzen du. Japoniako Errepideko Trafiko Legea eta Errepideko Garraioko Ibilgailuen Legea 2019ko abenduan berrikusi ziren, 3. mailako ibilgailu autonomoak errepidean sartzea erraztuz. Auto autonomoek bete behar dituzten segurtasun-baldintzak, baita gidatzeko lekuak ere, horien artean daude. Ondorioz, auto-fabrikatzaileak baldintza horiek betetzen dituzten ibilgailu autonomoak garatzen ari dira. Toyota, adibidez, TRI-P4-a bere erritmoan jartzen ari da automatizazio osoz (4. maila).
- Smartphones - Hau denok gehien ezagutzen dugun ertzeko AI gadgeta da. Siri eta Google Assistant, beren ahotsa indartzeko AI-a erabiltzen dute erabiltzaile-interfazeak, ertzeko AIaren adibide ezin hobeak dira telefonoetan. Gailuko IAk gailuaren datuak hodera bidaltzeko beharra ezabatzen du, prozesatzea gailuan (ertzean) egiten delako. Horrek pribatutasuna babesten laguntzen du, eta trafikoa murrizten du.
- Entretenimendua – Birtuala entretenimendurako errealitatea, errealitate areagotua eta errealitate mistoko aplikazioak bideo-materiala errealitate birtualeko betaurrekoetara transmititzen ditu. Betaurrekoetatik amaierako gailutik gertu dauden ertz zerbitzarietara prozesatzea azpikontratatuz, betaurreko horien tamaina gutxitu egin daiteke. Microsoft-ek, esaterako, HoloLens aurkeztu berri du, erabiltzaileei errealitate areagotua bizitzeko aukera ematen dien buruko buru batean sartutako ordenagailu holografikoa. Microsoft-ek HoloLens erabiltzeko asmoa du informatika konbentzionala, datuen analisia, irudi medikoa eta joko-muineko aplikazioak eskaintzeko.
- Aurpegi-ezagutza – Aurpegia ezagutze-sistemak zaintza-kameren aurrerapen bat dira, norbanakoak beren aurpegietan oinarrituta ezagutzen ikas ditzaketenak. AI kameraren modulua, aurpegien ezaugarriak denbora errealean ebaluatzeko AI informatiko teknikak erabiltzen dituena. Aurpegiak azkar eta zehatz detektatu ditzake, eta aproposa da ezaugarri jakin batzuei zuzenduta dauden marketin-tresnetarako, hala nola adina, baita gailuak desblokeatzeko aurpegi-ezagutzarako ere.
5G eta Edge AI
5G-ren ezinbesteko eskakizunak hazkuntza handiko eremuetan, hala nola autoak guztiz gidatzen diren autoetan, denbora errealeko errealitate birtualeko esperientziak eta misio kritikoen aplikazioetan, berrikuntza gehiago bultzatzen du edge informatikan eta Edge AIan.
5G hurrengo belaunaldiko sare zelularra da zerbitzuaren kalitatea nabarmen hobetu nahi du, hala nola errendimendu hobea eta latentzia murriztua, lehendik dauden 10G sareak baino 5 aldiz datu-tasa azkarragoak emanez.
Demagun denbora errealeko paketeen entrega norberak gidatzen dituen automobiletan, eta horrek 10 ms baino gutxiagoko atzerapena eskatzen du amaierako muturreraino, datuen transferentzia azkarraren eta gailuko tokiko konputazioaren eskakizuna aintzat hartzeko.
Hodeirako sarbidearen amaiera-muturreko atzerapena 80 ms baino handiagoa da, eta hori onartezina da mundu errealeko aplikazio askotan. Edge informatika 5G aplikazioen milisegundo azpiko eskakizunak betetzen ditu, energiaren erabilera % 30-40 murrizten duen bitartean, eta, ondorioz, energia-kontsumoa 5 aldiz txikiagoa da hodeiko sarbidearekin alderatuta.
Edge computing-ek eta 5G-k sarearen abiadura areagotzen dute, denbora errealeko AI aplikazio desberdinak inplementatzeko eta zabaltzeko aukera emanez, hala nola AI-n oinarritutako denbora errealeko bideo-analisiak, latentzia baxuko datu-transferentzian oinarritzen direnak.
Etorkizuna
Edge AI gero eta ezagunagoa da, eta inbertsio handiak egin dira alorrean. Esaterako, 2020ko urtarrilean, Applek 200 milioi dolar ordaindu zituela iragarri zen Seattlen oinarritutako Xnor.ai AI enpresa erosteko.
Edge prozesatzea Xnor.ai-ren AI teknologiak erabiltzen du erabiltzailearen telefonoan datuak prozesatzeko. Smartphoneetan AI integratuta dagoenez, hobekuntzak espero beharko genituzke ahots-prozesamenduan, aurpegi-ezagutze teknologian eta pribatutasunean.
5G sartzearekin batera, mundu osoan prezio baxuagoak eta mugako AI zerbitzuen eskari handiagoa espero dezakegu.
Ondorioa
Jendeak gailu mugikorretan denbora gehiago ematen duen heinean, negozio eta garatzaile gehiagok ikusten dute Edge teknologia ezartzearen balioa zerbitzu azkarrago eta eraginkorragoa emateko, irabazien marjinak areagotuz.
Enpresa-mailako AI-n oinarritutako zerbitzuei dagokienez, baita kontsumitzaileen erosotasunari eta zoriontasunari dagokionez, aukera unibertso berri bat irekiko da.
Amazon eta Google bezalako enpresa handiek milioika inbertitu dituzte Edge AI sistemen garapenean, eta, beraz, lidergoa hartzea eta teknologia hauetan inbertitzea da lehiakorra izaten jarraitzeko modu bakarra.
IoT gailuen eskaera handitzeak, bestalde, 5G sareak eta Edge Computing gehiago erabiliko ditu.
Utzi erantzun bat