Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Svaki sektor nastoji poboljšati svoje operacije, produktivnost i sigurnost uvođenjem više automatizacije. Računalni programi moraju moći prepoznati uzorke i obavljati poslove pouzdano i sigurno kako bi im pomogli.
Međutim, svijet je nestrukturiran, a spektar poslova koje ljudi obavljaju obuhvaća beskrajan broj scenarija koje je teško adekvatno izraziti u programima i pravilima.
Napredak Edge AI omogućio je računalima i napravama da rade s "inteligencijom" ljudske spoznaje, bez obzira gdje se nalaze. Pametne aplikacije s omogućenom umjetnom inteligencijom uče obavljati usporedive zadatke u različitim situacijama, baš kao što ljudi rade u stvarnom životu.
Detaljno ćemo pogledati Edge AI, njegove prednosti, slučajeve upotrebe i još mnogo toga u ovom postu.
Što je Edge AI?
Rubno računanje omogućuje korisnicima lakši pristup pohrani i obradi podataka. To se postiže izvršavanjem procesa na lokalnim uređajima kao što su prijenosna računala, IoT uređaji ili specijalizirani rubni poslužitelji.
Zabrinutost zbog kašnjenja i propusnosti koja ponekad smeta operacijama temeljenim na oblaku nije problem za rubne funkcije.
Edge AI se miješa umjetna inteligencija i rubno računalstvo (AI). To podrazumijeva izvršavanje AI algoritama na lokalnim uređajima s procesorskom snagom na rubu.
Edge AI eliminira potrebu za povezivanjem i integracijom sustava, omogućujući korisnicima obradu podataka u stvarnom vremenu na svojim uređajima. Iako operacije umjetne inteligencije zahtijevaju mnogo računalne snage, većina njih sada se provodi u centrima temeljenim na oblaku.
Nedostatak je što može doći do prekida usluge ili značajne sporosti zbog poteškoća s vezom ili mrežom.
Integracijom AI procesa u rubne računalne uređaje, rubna AI prevladava te probleme. Prikupljanjem podataka i pružanjem usluga korisnicima bez potrebe za komunikacijom s drugim fizičkim mjestima, korisnici mogu uštedjeti vrijeme.
Kako funkcionira Edge AI tehnologija?
Strojevi moraju moći vidjeti, identificirati objekte, upravljati automobilima, razumjeti govor, govoriti, kretati se i izvršavati druge zadatke slične ljudskim. Kako bi duplicirao ljudsku spoznaju, AI koristi podatkovnu strukturu poznatu kao deep neuronska mreža.
Ovi DNN-ovi su naučeni da odgovaraju na određene vrste upita pokazivanjem nekoliko uzoraka tog pitanja zajedno s točnim odgovorima.
Zbog velike količine podataka potrebnih za obuku preciznog modela i zahtjeva da znanstvenici koji se bave podacima surađuju na izgradnji modela, ovaj proces obuke, poznat kao "duboko učenje", općenito se izvodi u podatkovnom centru ili oblaku. Model se razvija u "motor zaključivanja" koji može odgovoriti na probleme iz stvarnog svijeta nakon što se obučava.
Mehanizam za zaključivanje u rubnim implementacijama umjetne inteligencije radi na računalu ili uređaju na udaljenoj lokaciji, kao što je tvornica, bolnica, automobil, satelit ili nečija kuća.
Kada umjetna inteligencija naiđe na problem, problematični podaci često se prenose u oblak radi dodatne obuke izvornog modela umjetne inteligencije, koji na kraju zamjenjuje mehanizam za zaključivanje rubova. Nakon što se implementiraju rubni AI modeli, oni samo postaju sve bolji i mudriji, zahvaljujući ovoj povratnoj petlji.
Prednosti
Algoritmi umjetne inteligencije osobito su korisni na lokacijama koje posjećuju krajnji korisnici s problemima iz stvarnog svijeta jer mogu interpretirati jezik, prizore, zvukove, mirise, temperaturu, lica i druge analogne vrste nestrukturiranih informacija.
Zbog problema s kašnjenjem, propusnošću i privatnošću, neke AI aplikacije bilo bi nepraktično ili čak nemoguće implementirati u centralizirani oblak ili poslovni podatkovni centar.
Slijede neke od prednosti edge AI:
- Uvidi u stvarnom vremenu: Budući da rubna tehnologija analizira podatke lokalno, a ne u udaljenom oblaku koji je odgođen zbog povezivanja na velike udaljenosti, ona odgovara na zahtjeve korisnika u stvarnom vremenu.
- Inteligencija: AI aplikacije su snažnije i prilagodljivije od tradicionalnih programa, koji mogu odgovoriti samo na unose koje je programer predvidio. AI neuronska mreža, s druge strane, obučen je ne da odgovori na određeno pitanje, već da odgovori na određenu vrstu pitanja, čak i ako je samo pitanje novo. Aplikacije ne bi mogle obraditi beskrajno različite unose kao što su tekst, izgovorene riječi ili video bez umjetne inteligencije.
- Privatnost povećana: AI može proučavati podatke iz stvarnog svijeta, a da ih nikada ne izloži čovjeku, znatno povećavajući privatnost za svakoga čiji se izgled, glas, medicinska slika ili drugi osobni podaci moraju proučavati. Edge AI još više poboljšava privatnost pohranjujući podatke lokalno i prenoseći samo analize i uvide u oblak.
- Smanjeni troškovi: Pomicanjem računalne snage bliže rubu, aplikacije zahtijevaju manju internetsku propusnost, što rezultira značajnim uštedama u troškovima umrežavanja.
- Dosljedno poboljšanje: Kako se AI modeli obučavaju na više podataka, postaju točniji. Kada rubna AI aplikacija naiđe na podatke s kojima ne može precizno ili pouzdano rukovati, često ih prenosi kako bi se AI mogla ponovno obučiti i učiti iz njih. Kao rezultat toga, što je model dulje u proizvodnji na rubu, to će biti precizniji.
Slučajevi upotrebe Edge AI
Industrijski strojevi i potrošački gadgeti dva su glavna segmenta rubnog tržišta umjetne inteligencije. Demonstracijski testovi pokazuju napredak u područjima kao što su regulacija i optimizacija opreme i automatizacija vještina kvalificirane radne snage.
Potrošački gadgeti s kamerama s AI-om koje automatski detektiraju objekte na slici također napreduju. Predviđa se da će tržište potrošačkih uređaja dramatično rasti od 2021. nadalje, zahvaljujući činjenici da je broj uređaja veći od broja industrijske opreme. U nastavku smo naveli neke popularne slučajeve upotrebe rubne umjetne inteligencije:
- Autonomni dronovi – dronovi su gubili kontrolu i nestajali dok su provodili testove letenja na daljinu, prema vijestima. Pilot autonomnog drona ne sudjeluje u letenju drona. Oni promatraju stvari izdaleka i koriste dron samo kada je to prijeko potrebno. Amazon Prime Air, tvrtka za dostavu bespilotnim letjelicama koja razvija samovozeće dronove za dostavu predmeta, najpoznatiji je primjer za to.
- Samovozeći automobili – The najuzbudljivija upotreba rubnog računalstva su automobili koji se sami voze. Samovozeći automobili moraju izvršiti trenutnu procjenu situacija u mnogim okolnostima, što zahtijeva obradu podataka u stvarnom vremenu. Japanski Zakon o cestovnom prometu i Zakon o vozilima u cestovnom prijevozu revidirani su u prosincu 2019., čime je postalo jednostavnije postaviti samovozeća vozila razine 3 na ceste. Među njima su i sigurnosni zahtjevi koje moraju zadovoljiti autonomni automobili, kao i lokacije na kojima se mogu voziti. Kao rezultat toga, proizvođači automobila razvijaju samovozeća vozila koja ispunjavaju ove zahtjeve. Toyota, na primjer, testira TRI-P4 s potpunom automatizacijom (razina 4).
- Pametni telefoni – ovo je rubni AI gadget s kojim smo svi najpoznatiji. Siri i Google Assistant, koji koriste edge AI za osnaživanje svog glasa korisnička sučelja, idealne su instance edge AI na pametnim telefonima. AI na uređaju eliminira potrebu slanja podataka uređaja u oblak jer se obrada odvija na uređaju (rub). To pomaže u zaštiti privatnosti, a istovremeno smanjuje promet.
- Zabava – virtualna aplikacije za stvarnost, proširenu stvarnost i mješovitu stvarnost za zabavu uključuju strujanje video materijala na naočale za virtualnu stvarnost. Outsourcingom obrade s naočala na rubne poslužitelje blizu krajnjeg uređaja, veličina takvih naočala može se minimizirati. Microsoft je, primjerice, upravo predstavio HoloLens, holografsko računalo postavljeno u pokrivalo za glavu koje korisnicima omogućuje iskustvo proširene stvarnosti. Microsoft planira koristiti HoloLens za pružanje konvencionalnih aplikacija za računalstvo, analizu podataka, medicinskih slika i igrica na rubu.
- Prepoznavanje lica – Facial sustavi prepoznavanja napredak su u nadzornim kamerama koje mogu naučiti prepoznavati pojedince na temelju njihovih lica. Modul AI kamere koji koristi rubne računalne tehnike AI za procjenu karakteristika lica u stvarnom vremenu. Može detektirati lica brzo i precizno, što ga čini idealnim za marketinške alate koji ciljaju određene osobine kao što je dob, kao i prepoznavanje lica za otključavanje uređaja.
5G i Edge AI
Vitalni zahtjev za 5G u područjima visokog rasta kao što su potpuno samovozeći automobili, iskustva virtualne stvarnosti u stvarnom vremenu i aplikacije kritične za misiju pokreće više inovacija u rubnom računalstvu i Edge AI.
5G je mobilna mreža sljedeće generacije koji nastoji značajno poboljšati kvalitetu usluge, kao što je bolja propusnost i smanjena latencija — dajući 10x brže podatkovne brzine od postojećih 5G mreža.
Razmotrite isporuku paketa u stvarnom vremenu u samovozećim automobilima, što zahtijeva odgodu od kraja do kraja manje od 10 ms kako biste cijenili zahtjev za brzim prijenosom podataka i lokalnim računanjem na uređaju.
Minimalno kašnjenje s kraja na kraj za pristup oblaku je veće od 80 ms, što je neprihvatljivo za mnoge aplikacije u stvarnom svijetu. Rubno računanje ispunjava zahtjeve 5G aplikacija za manje od milisekunde dok smanjuje potrošnju energije za 30-40%, što rezultira do 5x manjom potrošnjom energije u usporedbi s pristupom oblaku.
Rubno računalstvo i 5G povećavaju brzinu mreže, omogućujući implementaciju i implementaciju raznih AI aplikacija u stvarnom vremenu, kao što je video analitika u stvarnom vremenu temeljena na AI, koja se oslanja na prijenos podataka s malom latencijom.
Budućnost
Edge AI postaje sve popularniji, au to su polje uložena značajna ulaganja. Na primjer, u siječnju 2020. objavljeno je da je Apple platio 200 milijuna dolara za kupnju AI tvrtke Xnor.ai sa sjedištem u Seattleu.
Edge obradu koristi Xnor.ai AI tehnologija za obradu podataka na korisnikovom pametnom telefonu. Uz ugrađenu umjetnu inteligenciju na pametnim telefonima, trebali bismo očekivati poboljšanja u obradi glasa, tehnologiji prepoznavanja lica i privatnosti.
S uvođenjem 5G, možemo očekivati niže cijene i veću potražnju za edge AI uslugama diljem svijeta.
Zaključak
Kako ljudi provode više vremena na svojim mobilnim uređajima, sve više tvrtki i programera uviđa vrijednost implementacije Edge tehnologije za pružanje brže, učinkovitije usluge uz povećanje profitnih marži.
U smislu usluga temeljenih na umjetnoj inteligenciji na razini poduzeća, kao i udobnosti i zadovoljstva potrošača, ovo će otvoriti cijeli novi svemir mogućnosti.
Velike tvrtke poput Amazona i Googlea uložile su milijune u razvoj svojih Edge AI sustava, preuzimajući tako vodstvo, a ulaganje u te tehnologije jedini je način da ostanete konkurentni.
Povećana potražnja za IoT uređajima, s druge strane, učinit će 5G mreže i Edge Computing sve širom upotrebom.
Ostavi odgovor