Fiecare sector caută să-și îmbunătățească operațiunile, productivitatea și siguranța prin implementarea mai multor automatizări. Programele de calculator trebuie să fie capabile să discearnă tipare și să efectueze sarcini în mod fiabil și sigur pentru a le ajuta.
Cu toate acestea, lumea este nestructurată, iar spectrul de locuri de muncă pe care oamenii le execută cuprinde un număr nesfârșit de scenarii greu de exprimat în mod adecvat în programe și reguli.
Progresele Edge AI au făcut posibil ca computerele și gadgeturile să lucreze cu „inteligenta” cogniției umane, indiferent de locul în care se află. Aplicațiile inteligente compatibile cu inteligența artificială învață să facă sarcini comparabile într-o varietate de situații, la fel cum fac oamenii în viața reală.
Vom arunca o privire profundă asupra Edge AI, beneficiile sale, cazurile de utilizare și multe altele în această postare.
Ce este Edge AI?
Calcul de margine permite utilizatorilor să aibă acces mai ușor la stocarea și procesarea datelor. Acest lucru se realizează prin executarea proceselor pe dispozitive locale, cum ar fi laptopuri, dispozitive IoT sau servere edge specializate.
Preocupările legate de latența și lățimea de bandă care împiedică uneori operațiunile bazate pe cloud nu reprezintă o problemă pentru funcțiile edge.
Edge AI se îmbină inteligență artificială și edge computing (AI). Aceasta presupune executarea algoritmilor AI pe dispozitive locale cu putere de procesare la margine.
Edge AI elimină nevoia de conectivitate și integrare a sistemului, permițând utilizatorilor să proceseze datele în timp real pe dispozitivele lor. Deși operațiunile de inteligență artificială au nevoie de multă putere de calcul, majoritatea acestora sunt acum efectuate în centre bazate pe cloud.
Dezavantajul este că întreruperea serviciului sau o încetinire considerabilă poate apărea din cauza dificultăților de conectare sau de rețea.
Prin integrarea proceselor AI în dispozitivele edge computing, edge AI depășește aceste preocupări. Prin colectarea datelor și deservirea utilizatorilor fără a fi nevoiți să comunice cu alte site-uri fizice, utilizatorii pot economisi timp.
Cum funcționează tehnologia Edge AI?
Mașinile trebuie să fie capabile să vadă, să identifice obiecte, să conducă mașini, să înțeleagă vorbirea, să vorbească, să se miște și să execute alte sarcini asemănătoare omului. Pentru a duplica cogniția umană, AI folosește o structură de date cunoscută sub numele de deep rețele neuronale.
Acești DNN-uri sunt învățați să răspundă la anumite tipuri de interogări, arătându-le mai multe mostre ale acelei întrebări, împreună cu răspunsuri precise.
Datorită cantității mari de date necesare pentru a antrena un model precis și a cerinței ca oamenii de știință de date să coopereze la construirea modelului, acest proces de instruire, cunoscut sub numele de „învățare profundă”, este în general efectuat într-un centru de date sau în cloud. Modelul se dezvoltă într-un „motor de inferență” care poate răspunde problemelor din lumea reală după ce a fost antrenat.
Motorul de inferență din implementările de IA de vârf funcționează pe un computer sau dispozitiv dintr-o locație la distanță, cum ar fi o fabrică, un spital, un automobil, un satelit sau casa unei persoane.
Când AI întâmpină o problemă, datele problematice sunt transferate frecvent în cloud pentru instruire suplimentară a modelului AI original, care în cele din urmă înlocuiește motorul de inferență de margine. Odată ce modelele de IA de vârf sunt implementate, ele devin doar mai mult și mai înțelepte, datorită acestei bucle de feedback.
Beneficii
Algoritmii AI sunt deosebit de benefici în locații frecventate de utilizatorii finali cu probleme din lumea reală, deoarece pot interpreta limbajul, imaginile, sunete, mirosuri, temperatura, fețele și alte tipuri analogice de informații nestructurate.
Din cauza preocupărilor legate de latență, lățime de bandă și confidențialitate, unele aplicații AI ar fi impracticabile sau chiar imposibil de implementat într-un cloud centralizat sau un centru de date de afaceri.
Următoarele sunt câteva dintre avantajele edge AI:
- Informații în timp real: Deoarece tehnologia de vârf analizează datele la nivel local, mai degrabă decât într-un nor îndepărtat, care este întârziat de conexiunea la distanță lungă, ea răspunde solicitărilor utilizatorilor în timp real.
- Inteligență: Aplicațiile AI sunt mai puternice și mai adaptabile decât programele tradiționale, care pot răspunde doar la intrările pe care programatorul le-a prezis. Un AI rețele neuronale, pe de altă parte, este antrenat să nu răspundă la o anumită întrebare, ci mai degrabă să răspundă la un anumit tip de întrebare, chiar dacă întrebarea în sine este nouă. Aplicațiile nu ar putea procesa la nesfârșit diverse intrări, cum ar fi text, cuvinte rostite sau video fără AI.
- Confidențialitate crescută: AI poate studia datele din lumea reală fără a le expune vreodată unui om, sporind considerabil confidențialitatea pentru oricine al cărui aspect, voce, imagine medicală sau alte informații personale trebuie studiate. Edge AI îmbunătățește și mai mult confidențialitatea prin stocarea datelor la nivel local și prin transferul doar a analizelor și a informațiilor în cloud.
- Cost redus: Prin mutarea puterii de calcul mai aproape de margine, aplicațiile necesită mai puțină lățime de bandă de internet, ceea ce duce la economii semnificative ale cheltuielilor de rețea.
- Îmbunătățire constantă: Pe măsură ce modelele AI sunt instruite pe mai multe date, acestea devin mai precise. Atunci când o aplicație AI de vârf întâlnește date pe care nu le poate gestiona cu precizie sau cu încredere, adesea le încarcă, astfel încât AI să se poată reinstrui și să învețe din ele. Drept urmare, cu cât un model este în producție mai lung la margine, cu atât va fi mai precis.
Cazuri de utilizare Edge AI
Mașinile industriale și gadgeturile de consum sunt cele două segmente principale ale pieței AI de vârf. Testele demonstrative arată îmbunătățiri în domenii precum reglementarea și optimizarea echipamentelor și automatizarea competențelor profesionale calificate.
Înregistrează progrese și gadgeturile pentru consumatori cu camere cu AI care detectează automat subiectele din imagine. Piața dispozitivelor de consum este prevăzută să crească dramatic începând cu 2021, datorită faptului că numărul de dispozitive este mai mare decât numărul de echipamente industriale. Am enumerat mai jos câteva cazuri de utilizare populare ale IA de vârf:
- Drones autonome – Drones au pierdut controlul și au dispărut în timp ce efectuau teste de zbor de la distanță, potrivit știrilor. Pilotul unei drone autonome nu este implicat în zborul dronei. Ei supraveghează lucrurile de la distanță și folosesc drona doar atunci când este absolut esențial. Amazon Prime Air, o companie de livrare cu drone care dezvoltă drone autonome pentru a livra articole, este cel mai cunoscut exemplu în acest sens.
- Mașini care se conduc singure – The cea mai interesantă utilizare a edge computing este automobilele care se conduc singure. Mașinile cu conducere autonomă trebuie să facă evaluări imediate ale situațiilor în multe circumstanțe, ceea ce necesită prelucrarea datelor în timp real. Legea privind traficul rutier și Legea privind vehiculele de transport rutier din Japonia au fost revizuite în decembrie 2019, facilitând introducerea pe șosea a vehiculelor cu conducere autonomă de nivelul 3. Printre acestea se numără cerințele de siguranță pe care trebuie să le îndeplinească mașinile autonome, precum și locațiile în care pot circula. Drept urmare, producătorii de automobile dezvoltă vehicule autonome care îndeplinesc aceste cerințe. Toyota, de exemplu, pune TRI-P4 la încercare cu automatizare completă (nivelul 4).
- Smartphone-uri – Asta este gadgetul AI de vârf cu care suntem cu toții cel mai familiar. Siri și Google Assistant, care folosesc AI de vârf pentru a-și alimenta vocea interfețe de utilizator, sunt exemple ideale de AI de vârf pe smartphone-uri. AI pe dispozitiv elimină necesitatea de a trimite datele dispozitivului în cloud, deoarece procesarea are loc pe dispozitiv (margine). Acest lucru ajută la protejarea confidențialității, reducând în același timp traficul.
- Divertisment – Virtual aplicațiile de realitate, realitate augmentată și realitate mixtă pentru divertisment includ streaming de material video către ochelari de realitate virtuală. Prin externalizarea procesării de la ochelari la servere edge din apropierea dispozitivului final, dimensiunea unor astfel de ochelari poate fi redusă la minimum. Microsoft, de exemplu, tocmai a dezvăluit HoloLens, un computer holografic atașat într-un accesoriu care permite utilizatorilor să experimenteze realitatea augmentată. Microsoft intenționează să folosească HoloLens pentru a oferi calculatoare convenționale, analiză de date, imagistică medicală și aplicații de gaming-at-the-edge.
- Recunoaștere facială – Facial sistemele de recunoaștere reprezintă un progres în camerele de supraveghere care pot învăța să recunoască indivizi pe baza fețelor lor. Modul de cameră AI care utilizează tehnici computerizate AI de vârf pentru a evalua caracteristicile feței în timp real. Poate detecta fețele rapid și precis, făcându-l ideal pentru instrumentele de marketing care vizează anumite trăsături, cum ar fi vârsta, precum și recunoașterea facială pentru deblocarea dispozitivelor.
5G și Edge AI
Cerința vitală pentru 5G în zonele cu creștere ridicată, cum ar fi mașinile complet autonome, experiențele de realitate virtuală în timp real și aplicațiile critice determină mai multă inovație în edge computing și Edge AI.
5G este rețeaua celulară de ultimă generație care urmărește să îmbunătățească semnificativ calitatea serviciilor, cum ar fi un debit mai bun și o latență redusă - oferind rate de date de 10 ori mai rapide decât rețelele 5G existente.
Luați în considerare livrarea de pachete în timp real în mașinile cu conducere autonomă, care necesită o întârziere end-to-end de mai puțin de 10 ms pentru a aprecia cerința de transfer rapid de date și de calcul local pe dispozitiv.
Întârzierea minimă de la capăt la capăt pentru accesul la cloud este mai mare de 80 ms, ceea ce este inacceptabil pentru multe aplicații din lumea reală. Calcul de margine îndeplinește cerințele sub-milisecunde ale aplicațiilor 5G, reducând în același timp consumul de energie cu 30-40%, rezultând un consum de energie de până la 5 ori mai mic în comparație cu accesul la cloud.
Edge computing și 5G măresc viteza rețelei, permițând implementarea și implementarea diferitelor aplicații AI în timp real, cum ar fi analiza video în timp real bazată pe AI, care se bazează pe transferul de date cu latență scăzută.
Viitor
Edge AI devine din ce în ce mai popular și s-au făcut investiții semnificative în domeniu. De exemplu, în ianuarie 2020, a fost anunțat că Apple a plătit 200 de milioane de dolari pentru a achiziționa firma de inteligență artificială Xnor.ai din Seattle.
Procesarea Edge este utilizată de tehnologia AI a Xnor.ai pentru a procesa date pe smartphone-ul utilizatorului. Cu inteligența artificială încorporată pe smartphone-uri, ar trebui să ne așteptăm la îmbunătățiri în procesarea vocii, tehnologia de recunoaștere facială și confidențialitate.
Odată cu introducerea 5G, ne putem aștepta la prețuri mai mici și la o cerere mai mare de servicii AI de vârf în întreaga lume.
Concluzie
Pe măsură ce oamenii petrec mai mult timp pe dispozitivele lor mobile, tot mai multe companii și dezvoltatori văd valoarea implementării tehnologiei Edge pentru a oferi servicii mai rapide și mai eficiente, crescând în același timp marjele de profit.
În ceea ce privește serviciile bazate pe inteligență artificială la nivel de întreprindere, precum și confortul și fericirea consumatorilor, acest lucru va deschide un univers cu totul nou de posibilități.
Companiile mari precum Amazon și Google au investit milioane în dezvoltarea sistemelor lor Edge AI, luând astfel conducerea, iar investiția în aceste tehnologii este singura modalitate de a rămâne competitivi.
Cererea crescută pentru dispozitive IoT, pe de altă parte, va face ca rețelele 5G și Edge Computing să fie mai utilizate pe scară largă.
Lasă un comentariu