Todos os setores estão buscando melhorar suas operações, produtividade e segurança implementando mais automação. Os programas de computador devem ser capazes de discernir padrões e realizar trabalhos de forma confiável e segura para auxiliá-los.
No entanto, o mundo é desestruturado, e o espectro de tarefas que os humanos executam abrange uma infinidade de cenários difíceis de expressar adequadamente em programas e regras.
Os avanços da Edge AI tornaram possível que computadores e gadgets trabalhem com a “inteligência” da cognição humana, independentemente de onde estejam. Aplicativos inteligentes habilitados para IA aprendem a realizar tarefas comparáveis em várias situações, assim como os humanos fazem na vida real.
Vamos dar uma olhada profunda no Edge AI, seus benefícios, casos de uso e muito mais neste post.
O que é Edge AI?
Computação de borda permite que os usuários tenham acesso mais fácil ao armazenamento e processamento de dados. Isso é feito executando processos em dispositivos locais, como laptops, dispositivos IoT ou servidores de borda especializados.
A latência e a largura de banda preocupam que às vezes as operações baseadas em nuvem não são um problema para as funções de borda.
Combinações de IA de borda inteligência artificial e computação de borda (IA). Isso envolve a execução de algoritmos de IA em dispositivos locais com poder de processamento na borda.
O Edge AI elimina a necessidade de conectividade e integração do sistema, permitindo que os usuários processem dados em tempo real em seus dispositivos. Embora as operações de IA precisem de muito poder computacional, a maioria delas agora é realizada em centros baseados em nuvem.
A desvantagem é que a interrupção do serviço ou lentidão considerável pode ocorrer devido a dificuldades de conexão ou rede.
Ao integrar processos de IA em dispositivos de computação de ponta, a IA de ponta supera essas preocupações. Ao coletar dados e atender os usuários sem precisar se comunicar com outros sites físicos, os usuários podem economizar tempo.
Como funciona a tecnologia Edge AI?
As máquinas precisam ser capazes de ver, identificar objetos, operar automóveis, compreender a fala, falar, mover-se e executar outras tarefas semelhantes às humanas. Para duplicar a cognição humana, a IA usa uma estrutura de dados conhecida como deep rede neural.
Esses DNNs são ensinados a responder a certos tipos de consultas, mostrando várias amostras dessa pergunta junto com respostas precisas.
Devido à grande quantidade de dados necessários para treinar um modelo preciso e à exigência de que os cientistas de dados cooperem na construção do modelo, esse processo de treinamento, conhecido como “aprendizagem profunda”, geralmente é realizado em um data center ou na nuvem. O modelo se desenvolve em um “motor de inferência” que pode responder a problemas do mundo real após ser treinado.
O mecanismo de inferência nas implantações de IA de borda funciona em um computador ou dispositivo em um local remoto, como uma fábrica, um hospital, um automóvel, um satélite ou a casa de uma pessoa.
Quando a IA encontra um problema, os dados problemáticos são frequentemente transferidos para a nuvem para treinamento adicional do modelo original de IA, que eventualmente substitui o mecanismo de inferência de borda. Depois que os modelos de IA de ponta são implementados, eles se tornam cada vez mais sábios, graças a esse ciclo de feedback.
Benefícios
Os algoritmos de IA são particularmente benéficos em locais frequentados por usuários finais com problemas do mundo real porque podem interpretar linguagem, imagens, sons, cheiros, temperatura, rostos e outros tipos analógicos de informações não estruturadas.
Devido a preocupações com latência, largura de banda e privacidade, alguns aplicativos de IA seriam impraticáveis ou até impossíveis de implementar em uma nuvem centralizada ou data center de negócios.
A seguir estão algumas das vantagens da IA de borda:
- Informações em tempo real: como a tecnologia de ponta analisa os dados localmente, e não em uma nuvem distante, atrasada pela conectividade de longa distância, ela responde às solicitações do usuário em tempo real.
- Inteligência: os aplicativos de IA são mais poderosos e adaptáveis do que os programas tradicionais, que só podem responder às entradas que o programador previu. Uma IA rede neural, por outro lado, é treinado não para responder a uma pergunta específica, mas sim para responder a um tipo específico de pergunta, mesmo que a pergunta em si seja nova. Os aplicativos seriam incapazes de processar infinitamente várias entradas, como texto, palavras faladas ou vídeo sem IA.
- Privacidade aumentada: A IA pode estudar dados do mundo real sem nunca expô-los a um ser humano, aumentando consideravelmente a privacidade de qualquer pessoa cuja aparência, voz, imagem médica ou outras informações pessoais devam ser estudadas. O Edge AI melhora ainda mais a privacidade armazenando dados localmente e transferindo apenas as análises e insights para a nuvem.
- Custo reduzido: Ao mover o poder de computação para mais perto da borda, os aplicativos exigem menos largura de banda da Internet, resultando em economias significativas nas despesas de rede.
- Melhoria consistente: à medida que os modelos de IA são treinados com mais dados, eles se tornam mais precisos. Quando um aplicativo de IA de ponta encontra dados que não consegue manipular com precisão ou confiança, geralmente os carrega para que a IA possa treinar novamente e aprender com eles. Como resultado, quanto mais tempo um modelo estiver em produção na borda, mais preciso ele será.
Casos de uso de IA de borda
Maquinário industrial e gadgets de consumo são os dois principais segmentos do mercado de IA de ponta. Testes de demonstração estão mostrando melhorias em áreas como regulação e otimização de equipamentos e automação de habilidades de mão de obra qualificada.
Gadgets de consumo com câmeras habilitadas para IA que detectam automaticamente assuntos de imagem também estão progredindo. Prevê-se que o mercado de dispositivos de consumo cresça drasticamente a partir de 2021, devido ao fato de que o número de dispositivos é maior que o número de equipamentos industriais. Listamos alguns casos de uso de IA de borda populares abaixo:
- Drones Autônomos – Drones vêm perdendo o controle e desaparecendo durante a realização de testes remotos de voo, de acordo com a notícia. O piloto de um drone autônomo não está envolvido no voo do drone. Eles ficam de olho nas coisas de longe e só usam o drone quando é absolutamente essencial. A Amazon Prime Air, uma empresa de entrega de drones que está desenvolvendo drones autônomos para entregar itens, é o exemplo mais conhecido disso.
- Carros autônomos - O O uso mais empolgante da computação de borda são os automóveis autônomos. Carros autônomos devem fazer avaliações imediatas de situações em muitas circunstâncias, o que exige processamento de dados em tempo real. A Lei de Trânsito Rodoviário e a Lei de Veículos de Transporte Rodoviário do Japão foram revisadas em dezembro de 2019, tornando mais simples colocar veículos autônomos de nível 3 na estrada. Os requisitos de segurança que os carros autônomos devem atender, bem como os locais em que podem dirigir, estão entre eles. Como resultado, as montadoras estão desenvolvendo veículos autônomos que atendem a esses requisitos. A Toyota, por exemplo, está testando o TRI-P4 com automação completa (nível 4).
- Smartphones – Este é o gadget de IA de ponta com o qual todos estamos mais familiarizados. Siri e Google Assistant, que empregam IA de ponta para alimentar sua voz interfaces de usuário, são instâncias ideais de IA de ponta em smartphones. A IA no dispositivo elimina a necessidade de enviar dados do dispositivo para a nuvem porque o processamento ocorre no dispositivo (borda). Isso ajuda a proteger a privacidade e ao mesmo tempo reduz o tráfego.
- Entretenimento – Virtual aplicativos de realidade, realidade aumentada e realidade mista para entretenimento incluem streaming de material de vídeo para óculos de realidade virtual. Ao terceirizar o processamento dos óculos para servidores de borda próximos ao dispositivo final, o tamanho desses óculos pode ser minimizado. A Microsoft, por exemplo, acaba de lançar o HoloLens, um computador holográfico encaixado em um capacete que permite aos usuários experimentar a realidade aumentada. Microsoft planeja usar o HoloLens para fornecer computação convencional, análise de dados, imagens médicas e aplicativos de jogos de ponta.
- Reconhecimento facial – Facial os sistemas de reconhecimento são um avanço nas câmeras de vigilância que podem aprender a reconhecer indivíduos com base em seus rostos. Módulo de câmera de IA que usa técnicas de computação de IA de ponta para avaliar as características do rosto em tempo real. Ele pode detectar rostos com rapidez e precisão, tornando-o ideal para ferramentas de marketing que visam certas características, como idade, bem como reconhecimento facial para desbloqueio de dispositivos.
5G e IA de borda
O requisito vital para 5G em áreas de alto crescimento, como carros totalmente autônomos, experiências de realidade virtual em tempo real e aplicativos de missão crítica, impulsiona mais inovação na computação de ponta e IA de ponta.
5G é a rede celular de última geração que busca melhorar significativamente a qualidade do serviço, como melhor taxa de transferência e latência reduzida, oferecendo taxas de dados 10 vezes mais rápidas do que as redes 5G existentes.
Considere a entrega de pacotes em tempo real em automóveis autônomos, que exigem um atraso de ponta a ponta de menos de 10 ms para apreciar a necessidade de transferência rápida de dados e computação local no dispositivo.
O atraso mínimo de ponta a ponta para acesso à nuvem é maior que 80 ms, o que é inaceitável para muitos aplicativos do mundo real. Computação de borda atende aos requisitos de menos de um milissegundo de aplicativos 5G enquanto reduz o uso de energia em 30-40%, resultando em até 5x menos consumo de energia em comparação com o acesso à nuvem.
A computação de borda e o 5G aumentam a velocidade da rede, permitindo a implementação e implantação de vários aplicativos de IA em tempo real, como análises de vídeo em tempo real baseadas em IA, que dependem de transferência de dados de baixa latência.
promissor
O Edge AI está se tornando mais popular e investimentos significativos foram feitos no campo. Por exemplo, em janeiro de 2020, foi anunciado que a Apple pagou US$ 200 milhões para comprar a empresa de IA Xnor.ai, com sede em Seattle.
O processamento de borda é usado pela tecnologia de IA do Xnor.ai para processar dados no smartphone do usuário. Com IA integrada em smartphones, devemos esperar melhorias no processamento de voz, tecnologia de reconhecimento facial e privacidade.
Com a introdução do 5G, podemos esperar preços mais baixos e mais demanda por serviços de IA de ponta em todo o mundo.
Conclusão
À medida que as pessoas passam mais tempo em seus dispositivos móveis, mais empresas e desenvolvedores estão vendo o valor da implementação da tecnologia Edge para oferecer um serviço mais rápido e eficiente, ao mesmo tempo em que aumentam as margens de lucro.
Em termos de serviços baseados em IA de nível empresarial, bem como conforto e felicidade do consumidor, isso abrirá um universo totalmente novo de possibilidades.
Grandes empresas como Amazon e Google investiram milhões no desenvolvimento de seus sistemas Edge AI, portanto, assumir a liderança e investir nessas tecnologias é a única maneira de se manter competitivo.
O aumento da demanda por dispositivos IoT, por outro lado, tornará as redes 5G e o Edge Computing mais amplamente utilizados.
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