Kiekvienas sektorius siekia pagerinti savo veiklą, produktyvumą ir saugumą diegdamas daugiau automatizavimo. Kompiuterinės programos turi sugebėti atpažinti modelius ir patikimai bei saugiai atlikti darbus, kad galėtų joms padėti.
Tačiau pasaulis yra nestruktūrizuotas, o žmonių atliekamų darbų spektras apima begalę scenarijų, kuriuos sunku tinkamai išreikšti programose ir taisyklėse.
„Edge AI“ pažanga leido kompiuteriams ir programėlėms dirbti su žmogaus pažinimo „intelektu“, neatsižvelgiant į tai, kur jie yra. Išmaniosios AI palaikančios programos išmoksta atlikti panašias užduotis įvairiose situacijose, kaip tai daro žmonės realiame gyvenime.
Šiame įraše išsamiai apžvelgsime „Edge AI“, jo pranašumus, naudojimo atvejus ir dar daugiau.
Kas yra Edge AI?
Krašto skaičiavimas leidžia vartotojams lengviau pasiekti duomenų saugojimą ir apdorojimą. Tai pasiekiama vykdant procesus vietiniuose įrenginiuose, tokiuose kaip nešiojamieji kompiuteriai, daiktų interneto įrenginiai arba specializuoti krašto serveriai.
Dėl delsos ir pralaidumo kyla susirūpinimas dėl to, kad kartais debesyje pagrįstos operacijos nėra problema krašto funkcijoms.
Edge AI mišiniai dirbtinis intelektas ir kraštų skaičiavimas (AI). Tai apima AI algoritmų vykdymą vietiniuose įrenginiuose, kurių apdorojimo galia yra pakraštyje.
„Edge AI“ pašalina sistemos ryšio ir integravimo poreikį, todėl vartotojai gali apdoroti duomenis realiuoju laiku savo įrenginiuose. Nors dirbtinio intelekto operacijoms reikia daug skaičiavimo galios, dauguma jų dabar atliekamos debesų centruose.
Trūkumas yra tas, kad dėl ryšio ar tinklo sunkumų gali nutrūkti paslauga arba atsirasti didelis lėtumas.
Integruodamas AI procesus į krašto skaičiavimo įrenginius, krašto AI įveikia šias problemas. Rinkdami duomenis ir aptarnaudami vartotojus nebendraujant su kitomis fizinėmis svetainėmis, vartotojai gali sutaupyti laiko.
Kaip veikia Edge AI technologija?
Mašinos turi sugebėti matyti, identifikuoti objektus, valdyti automobilius, suprasti kalbą, kalbėti, judėti ir atlikti kitas į žmogų panašias užduotis. Siekdamas dubliuoti žmogaus pažinimą, AI naudoja duomenų struktūrą, vadinamą giluminiu neuroninis tinklas.
Šie DNN mokomi atsakyti į tam tikros rūšies užklausas, rodomi keli to klausimo pavyzdžiai kartu su tiksliais atsakymais.
Dėl didelio duomenų kiekio, reikalingo tiksliam modeliui parengti, ir reikalavimo duomenų mokslininkams bendradarbiauti kuriant modelį, šis mokymo procesas, žinomas kaip „gilus mokymasis“, paprastai atliekamas duomenų centre arba debesyje. Modelis išsivysto į „išvadų variklį“, kuris po apmokymo gali atsakyti į realias problemas.
Išvadų variklis diegiant krašto AI veikia kompiuteryje arba įrenginyje atokioje vietoje, pvz., gamykloje, ligoninėje, automobilyje, palydove ar žmogaus namuose.
Kai AI susiduria su problema, probleminiai duomenys dažnai perkeliami į debesį, kad būtų galima papildomai apmokyti pradinį AI modelį, kuris galiausiai pakeičia krašto išvados variklį. Įdiegę kraštinius AI modelius, jie tik dar labiau ir išmintingesni dėl šios grįžtamojo ryšio kilpos.
Privalumai
Dirbtinio intelekto algoritmai ypač naudingi tose vietose, kuriose lankosi galutiniai vartotojai, turintys realių problemų, nes jie gali interpretuoti kalbą, vaizdus, garsus, kvapus, temperatūrą, veidus ir kitą analogišką nestruktūrizuotą informaciją.
Dėl susirūpinimo delsos, pralaidumo ir privatumo kai kurias AI programas būtų nepraktiška arba net neįmanoma įdiegti centralizuotame debesies ar verslo duomenų centre.
Toliau pateikiami kai kurie krašto AI pranašumai:
- Realaus laiko įžvalgos: Kadangi krašto technologija analizuoja duomenis vietoje, o ne tolimame debesyje, kurį vėluoja tolimojo ryšio ryšys, ji reaguoja į vartotojų užklausas realiuoju laiku.
- Žvalgybos: AI programos yra galingesnės ir pritaikomos nei tradicinės programos, kurios gali reaguoti tik į programuotojo numatytus įvestis. AI neuroninis tinklasKita vertus, yra išmokytas atsakyti ne į konkretų klausimą, o atsakyti į konkretų klausimą, net jei pats klausimas yra naujas. Programos negalėtų apdoroti begalės įvairių įvesties duomenų, pvz., teksto, ištartų žodžių ar vaizdo įrašų be AI.
- Privatumas padidintas: AI gali tyrinėti realaus pasaulio duomenis, niekada jų neatskleisdamas žmogui, taip žymiai padidindamas privatumą visiems, kurių išvaizda, balsas, medicininis vaizdas ar kita asmeninė informacija turi būti tiriama. „Edge AI“ dar labiau pagerina privatumą, saugodama duomenis vietoje ir perkeldama tik analizę ir įžvalgas į debesį.
- Sumažintos išlaidos: Perkeliant skaičiavimo galią arčiau krašto, programoms reikia mažesnio interneto pralaidumo, todėl žymiai sutaupoma tinklo išlaidų.
- Nuolatinis tobulėjimas: Kai dirbtinio intelekto modeliai mokomi gauti daugiau duomenų, jie tampa tikslesni. Kai krašto AI programa susiduria su duomenimis, kurių ji negali tiksliai ar užtikrintai apdoroti, ji dažnai juos įkelia, kad AI galėtų persikvalifikuoti ir iš jų pasimokyti. Todėl kuo ilgiau modelis bus gaminamas pakraštyje, tuo tikslesnis jis bus.
Edge AI naudojimo atvejai
Pramoninės mašinos ir plataus vartojimo prietaisai yra du pagrindiniai pažangios dirbtinio intelekto rinkos segmentai. Demonstraciniai testai rodo pagerėjimą tokiose srityse kaip įrangos reguliavimas ir optimizavimas bei kvalifikuotų darbo įgūdžių automatizavimas.
Vartotojams skirtos programėlės su AI palaikančiomis kameromis, kurios automatiškai aptinka fotografuojamus objektus, taip pat daro pažangą. Prognozuojama, kad vartotojų prietaisų rinka nuo 2021 m. smarkiai augs dėl to, kad įrenginių yra daugiau nei pramoninės įrangos. Toliau pateikiame keletą populiarių AI naudojimo atvejų:
- Autonominiai dronai – dronai Remiantis naujienomis, jie prarado kontrolę ir dingo vykdydami nuotolinio skraidymo testus. Autonominio drono pilotas bepiločio lėktuvo skraidime nedalyvauja. Jie viską stebi iš tolo ir droną naudoja tik tada, kai tai yra būtina. „Amazon Prime Air“, bepiločių orlaivių pristatymo įmonė, kurianti savarankiškai vairuojančius dronus daiktams pristatyti, yra žinomiausias to pavyzdys.
- Savarankiškai vairuojantys automobiliai – Įspūdingiausias krašto kompiuterijos panaudojimas yra savarankiškai važiuojantys automobiliai. Savarankiškai važiuojantys automobiliai daugeliu atvejų turi nedelsiant įvertinti situacijas, todėl duomenis reikia apdoroti realiuoju laiku. Japonijos Kelių eismo įstatymas ir Kelių transporto priemonių įstatymas buvo peržiūrėti 2019 m. gruodžio mėn., todėl 3 lygio savarankiškai vairuojančias transporto priemones buvo lengviau keliauti. Tarp jų yra saugos reikalavimai, kuriuos turi atitikti autonominiai automobiliai, taip pat vietos, kuriose jie gali važiuoti. Todėl automobilių gamintojai kuria šiuos reikalavimus atitinkančias savarankiškai važiuojančias transporto priemones. Pavyzdžiui, „Toyota“ TRI-P4 įveda visiškai automatizuotai (4 lygis).
- Išmanieji telefonai – tai yra DI įtaisas, su kuriuo mes visi esame labiausiai pažįstami. „Siri“ ir „Google Assistant“, kurių balsui valdyti naudojamas pažangiausias AI vartotojo sąsajos, yra idealūs krašto AI pavyzdžiai išmaniuosiuose telefonuose. Įrenginio AI pašalina poreikį siųsti įrenginio duomenis į debesį, nes apdorojimas vyksta įrenginyje (kraštyje). Tai padeda apsaugoti privatumą ir sumažinti srautą.
- Pramogos – virtualios realybė, papildyta realybė ir mišrios realybės programos pramogoms apima vaizdo medžiagos srautinį perdavimą į virtualios realybės akinius. Perdavus apdorojimą iš akinių į krašto serverius, esančius šalia galutinio įrenginio, tokių akinių dydį galima sumažinti. Pavyzdžiui, „Microsoft“ ką tik pristatė „HoloLens“ – holografinį kompiuterį, įtaisytą į galvos apdangalą, leidžiantį vartotojams patirti papildytą realybę. „Microsoft“ planuoja naudoti „HoloLens“. teikti įprastines skaičiavimo, duomenų analizės, medicininio vaizdo gavimo ir žaidimų programas.
- Veido atpažinimas – veido atpažinimo sistemos yra stebėjimo kamerų, kurios gali išmokti atpažinti asmenis pagal jų veidus, pažanga. Dirbtinio intelekto kameros modulis, kuris naudoja pažangiausius AI kompiuterinius metodus veido charakteristikoms įvertinti realiuoju laiku. Jis gali greitai ir tiksliai aptikti veidus, todėl idealiai tinka rinkodaros priemonėms, skirtoms tam tikriems požymiams, pvz., amžiui, ir veido atpažinimo įrenginiams atrakinti.
5G ir Edge AI
Esminis 5G reikalavimas sparčiai augančiose srityse, tokiose kaip visiškai savarankiškai važiuojantys automobiliai, realiojo laiko virtualios realybės patirtis ir svarbios programos, skatina daugiau naujovių krašto kompiuterijos ir Edge AI srityse.
5G yra naujos kartos korinis tinklas kuriuo siekiama žymiai pagerinti paslaugų kokybę, pvz., didesnį pralaidumą ir sumažintą delsą – tai suteikia 10 kartų didesnį duomenų perdavimo spartą nei esami 5G tinklai.
Apsvarstykite galimybę savarankiškai vairuojamuose automobiliuose pristatyti paketus realiuoju laiku, o tam reikalingas trumpesnis nei 10 ms vėlavimas nuo galo iki galo, kad būtų galima įvertinti greito duomenų perdavimo ir vietinio skaičiavimo įrenginyje reikalavimą.
Minimalus tiesioginis debesies prieigos delsa yra didesnis nei 80 ms, o tai nepriimtina daugeliui realaus pasaulio programų. Krašto skaičiavimas atitinka submilisekundžių reikalavimus, taikomus 5G programoms, tuo pačiu sumažinant energijos suvartojimą 30–40%, todėl energijos suvartojimas yra iki 5 kartų mažesnis, palyginti su prieiga prie debesies.
Kraštų skaičiavimas ir 5G padidina tinklo greitį, leidžiantį įdiegti ir diegti įvairias realaus laiko AI programas, pvz., AI pagrįstą realaus laiko vaizdo analizę, kuri priklauso nuo mažo delsos duomenų perdavimo.
Ateitis
„Edge AI“ populiarėja, į šią sritį investuota nemažai. Pavyzdžiui, 2020 m. sausio mėn. buvo paskelbta, kad „Apple“ sumokėjo 200 mln. USD, kad įsigytų Sietle įsikūrusią AI įmonę „Xnor.ai“.
Kraštų apdorojimą naudoja Xnor.ai AI technologija, kad apdorotų duomenis vartotojo išmaniajame telefone. Turėtume tikėtis, kad išmaniuosiuose telefonuose integruotas dirbtinis intelektas, balso apdorojimo, veido atpažinimo technologijos ir privatumo patobulinimai.
Įdiegus 5G, galime tikėtis žemesnių kainų ir didesnės pažangių AI paslaugų paklausos visame pasaulyje.
Išvada
Žmonėms praleidžiant daugiau laiko prie savo mobiliųjų įrenginių, vis daugiau įmonių ir kūrėjų mato Edge technologijos diegimo vertę, kad būtų galima teikti greitesnes, efektyvesnes paslaugas ir didinti pelno maržas.
Kalbant apie įmonės lygio AI pagrįstas paslaugas, taip pat vartotojų patogumą ir laimę, tai atvers visiškai naują galimybių visatą.
Didelės įmonės, tokios kaip „Amazon“ ir „Google“, investavo milijonus į savo „Edge AI“ sistemų kūrimą, todėl perimti lyderystę ir investuoti į šias technologijas yra vienintelis būdas išlikti konkurencingiems.
Kita vertus, dėl padidėjusios daiktų interneto įrenginių paklausos 5G tinklai ir „Edge Computing“ bus naudojami plačiau.
Palikti atsakymą