Vsak sektor si prizadeva izboljšati svoje delovanje, produktivnost in varnost z uvedbo več avtomatizacije. Računalniški programi morajo biti sposobni razločevati vzorce in opravljati dela zanesljivo in varno, da jim pomagajo.
Vendar je svet nestrukturiran in spekter delovnih mest, ki jih ljudje izvajajo, obsega neskončno število scenarijev, ki jih je težko ustrezno izraziti v programih in pravilih.
Napredek Edge AI je omogočil, da računalniki in pripomočki delujejo z "inteligenco" človeškega spoznanja, ne glede na to, kje so. Pametne aplikacije, ki podpirajo AI, se naučijo opravljati primerljive naloge v različnih situacijah, tako kot ljudje v resničnem življenju.
V tej objavi si bomo podrobneje ogledali Edge AI, njegove prednosti, primere uporabe in še veliko več.
Kaj je Edge AI?
Ročno računanje uporabnikom omogoča lažji dostop do shranjevanja in obdelave podatkov. To se doseže z izvajanjem procesov na lokalnih napravah, kot so prenosniki, naprave IoT ali specializirani robni strežniki.
Zakasnitev in pasovna širina skrbita, da včasih ovira pri operacijah v oblaku ni težava za robne funkcije.
Mešanice Edge AI Umetna inteligenca in robno računalništvo (AI). To vključuje izvajanje algoritmov AI na lokalnih napravah s procesorsko močjo na robu.
Edge AI odpravlja potrebo po povezljivosti in integraciji sistema, kar uporabnikom omogoča obdelavo podatkov v realnem času na svojih napravah. Čeprav operacije umetne inteligence potrebujejo veliko računalniške moči, se jih večina zdaj izvaja v centrih v oblaku.
Pomanjkljivost je, da lahko pride do prekinitve storitve ali precejšnje počasnosti zaradi težav s povezavo ali omrežjem.
Z integracijo procesov AI v robne računalniške naprave, edge AI premaga te pomisleke. Z zbiranjem podatkov in servisiranjem uporabnikov, ne da bi jim bilo treba komunicirati z drugimi fizičnimi spletnimi mesti, lahko uporabniki prihranijo čas.
Kako deluje tehnologija Edge AI?
Stroji morajo biti sposobni videti, prepoznati predmete, upravljati avtomobile, razumeti govor, govoriti, se premikati in izvajati druge človeške naloge. Da bi podvojila človeško spoznanje, AI uporablja podatkovno strukturo, znano kot globina nevronska mreža.
Te DNN se naučijo odgovarjati na določene vrste poizvedb tako, da jim pokažejo več vzorcev tega vprašanja skupaj s točnimi odgovori.
Zaradi velike količine podatkov, potrebnih za usposabljanje natančnega modela, in zahteve po sodelovanju podatkovnih znanstvenikov pri gradnji modela, se ta proces usposabljanja, znan kot »globoko učenje«, na splošno izvaja v podatkovnem centru ali oblaku. Model se razvije v "motor sklepanja", ki lahko po usposabljanju odgovori na resnične težave.
Mehanizem sklepanja pri uvedbah robne umetne inteligence deluje na računalniku ali napravi na oddaljeni lokaciji, kot je tovarna, bolnišnica, avtomobil, satelit ali hiša osebe.
Ko AI naleti na težavo, se problematični podatki pogosto prenesejo v oblak za dodatno usposabljanje prvotnega modela AI, ki sčasoma nadomesti motor za sklepanje robov. Ko se implementirajo robni modeli AI, postanejo le še bolj in modrejši, zahvaljujoč tej povratni zanki.
prednosti
Algoritmi umetne inteligence so še posebej koristni na lokacijah, ki jih obiskujejo končni uporabniki z resničnimi težavami, saj lahko razlagajo jezik, znamenitosti, zvoke, vonjave, temperaturo, obraze in druge analogne vrste nestrukturiranih informacij.
Zaradi skrbi glede zakasnitve, pasovne širine in zasebnosti bi bilo nekatere aplikacije AI nepraktične ali celo nemogoče implementirati v centraliziranem oblaku ali poslovnem podatkovnem centru.
Naslednje je nekaj prednosti edge AI:
- Vpogledi v realnem času: Ker tehnologija edge analizira podatke lokalno in ne v oddaljenem oblaku, ki je zakasnjen zaradi povezljivosti na velike razdalje, se odziva na zahteve uporabnikov v realnem času.
- Intelligence: Aplikacije AI so zmogljivejše in prilagodljivejše od tradicionalnih programov, ki se lahko odzovejo le na vnose, ki jih je predvidel programer. AI nevronska mrežapo drugi strani pa je usposobljen, da ne odgovori na določeno vprašanje, ampak da odgovori na določeno vrsto vprašanja, tudi če je samo vprašanje novo. Aplikacije ne bi mogle obdelovati neskončno različnih vnosov, kot so besedilo, izgovorjene besede ali video brez umetne inteligence.
- Povečana zasebnost: AI lahko preučuje podatke iz resničnega sveta, ne da bi jih kdaj izpostavil človeku, kar znatno poveča zasebnost za vsakogar, katerega videz, glas, medicinsko podobo ali druge osebne podatke je treba preučiti. Edge AI še bolj izboljšuje zasebnost s shranjevanjem podatkov lokalno in prenosom samo analize in vpogledov v oblak.
- Znižani stroški: S premikanjem računalniške moči bližje robu, aplikacije zahtevajo manj internetne pasovne širine, kar ima za posledico znatne prihranke pri omrežnih stroških.
- Dosledno izboljšanje: Ker se modeli umetne inteligence usposobijo za več podatkov, postanejo natančnejši. Ko aplikacija edge AI naleti na podatke, ki jih ne more natančno ali samozavestno obdelati, jih pogosto naloži, da se lahko AI ponovno usposobi in se iz njih uči. Posledično, dlje ko je model v proizvodnji na robu, bolj natančen bo.
Primeri uporabe Edge AI
Industrijski stroji in potrošniški pripomočki sta dva glavna segmenta trga robne umetne inteligence. Demonstracijski testi kažejo izboljšave na področjih, kot so regulacija in optimizacija opreme ter avtomatizacija veščin kvalificiranega dela.
Napredujejo tudi potrošniški pripomočki s kamerami, ki podpirajo umetno inteligenco, ki samodejno zaznavajo motive na sliki. Predvideva se, da bo trg potrošniških naprav od leta 2021 drastično rasel zaradi dejstva, da je število naprav večje od števila industrijske opreme. Spodaj smo našteli nekaj priljubljenih primerov uporabe edge AI:
- Avtonomni droni – Droni so po novicah izgubljali nadzor in izginjali med izvajanjem testov letenja na daljavo. Pilot avtonomnega drona ne sodeluje pri letenju z dronom. Pazijo na stvari od daleč in uporabljajo dron le, kadar je to nujno potrebno. Najbolj znan primer tega je Amazon Prime Air, podjetje za dostavo z droni, ki razvija samovozeča drona za dostavo predmetov.
- Samovozeči avtomobili – The najbolj vznemirljiva uporaba robnega računalništva so samovozeči avtomobili. Samovozeči avtomobili morajo v številnih okoliščinah nemudoma oceniti situacije, kar zahteva obdelavo podatkov v realnem času. Japonski zakon o cestnem prometu in zakon o vozilih v cestnem prometu sta bila spremenjena decembra 2019, kar je poenostavilo dostop do samovozečih vozil stopnje 3 na cesti. Med njimi so varnostne zahteve, ki jih morajo izpolnjevati avtonomni avtomobili, pa tudi lokacije, na katerih se lahko vozijo. Posledično proizvajalci avtomobilov razvijajo samovozeča vozila, ki izpolnjujejo te zahteve. Toyota, na primer, s popolno avtomatizacijo (stopnja 4) postavlja TRI-P4 skozi svoj korak.
- Pametni telefoni – to je pripomoček edge AI, ki ga vsi najbolj poznamo. Siri in Google Assistant, ki uporabljata edge AI za napajanje svojega glasu uporabniški vmesniki, so idealni primeri edge AI na pametnih telefonih. AI v napravi odpravlja potrebo po pošiljanju podatkov naprave v oblak, ker obdelava poteka na napravi (robu). To pomaga zaščititi zasebnost, hkrati pa zmanjša promet.
- Zabava – virtualna aplikacije resničnosti, razširjene resničnosti in mešane resničnosti za zabavo vključujejo pretakanje video materiala v očala za navidezno resničnost. Z oddajanjem obdelave iz očal v zunanje strežnike v bližini končne naprave je mogoče zmanjšati velikost takšnih očal. Microsoft je na primer pravkar predstavil HoloLens, holografski računalnik, nameščen v pokrivala, ki uporabnikom omogoča izkušnjo razširjene resničnosti. Microsoft namerava uporabiti HoloLens za zagotavljanje običajnih aplikacij za računalništvo, analizo podatkov, medicinsko slikanje in igre na vrhuncu.
- Prepoznavanje obraza – obraz Sistemi za prepoznavanje so napredek v nadzornih kamerah, ki se lahko naučijo prepoznati posameznike na podlagi njihovih obrazov. Modul kamere z umetno inteligenco, ki uporablja računalniške tehnike z umetno inteligenco za oceno značilnosti obraza v realnem času. Hitro in natančno lahko zazna obraze, zaradi česar je idealen za marketinška orodja, ki ciljajo na določene lastnosti, kot je starost, pa tudi za prepoznavanje obrazov za naprave za odklepanje.
5G & Edge AI
Bistvena zahteva za 5G na območjih z visoko rastjo, kot so popolnoma samovozeči avtomobili, izkušnje z virtualno resničnostjo v realnem času in kritične aplikacije, spodbuja več inovacij na področju računalništva na robovih in umetne inteligence Edge.
5G je mobilno omrežje naslednje generacije ki si prizadeva bistveno izboljšati kakovost storitev, kot sta boljša prepustnost in zmanjšana zamuda, kar daje 10-krat hitrejše prenosne hitrosti kot obstoječa omrežja 5G.
Razmislite o dostavi paketov v realnem času v samovozečih avtomobilih, ki zahtevajo zamudo od konca do konca, manjšo od 10 ms, da bi razumeli zahtevo po hitrem prenosu podatkov in lokalnem izračunu v napravi.
Minimalna zakasnitev od konca do konca za dostop do oblaka je večja od 80 ms, kar je nesprejemljivo za številne aplikacije v realnem svetu. Ročno računanje izpolnjuje zahteve pod milisekunde aplikacij 5G, hkrati pa zmanjša porabo energije za 30-40 %, kar povzroči do 5x manjšo porabo energije v primerjavi z dostopom v oblaku.
Edge računalništvo in 5G povečata hitrost omrežja, kar omogoča implementacijo in uvajanje različnih aplikacij umetne inteligence v realnem času, kot je videoanalitika v realnem času, ki temelji na AI, ki se zanaša na prenos podatkov z nizko zamudo.
Prihodnost
Edge AI postaja vse bolj priljubljen in na tem področju so bile narejene znatne naložbe. Na primer, januarja 2020 je bilo objavljeno, da je Apple plačal 200 milijonov dolarjev za nakup podjetja Xnor.ai s sedežem v Seattlu.
Obdelovanje robov uporablja tehnologija AI podjetja Xnor.ai za obdelavo podatkov na pametnem telefonu uporabnika. Z vgrajeno umetno inteligenco v pametnih telefonih bi morali pričakovati izboljšave pri obdelavi glasu, tehnologiji za prepoznavanje obrazov in zasebnosti.
Z uvedbo 5G lahko pričakujemo nižje cene in večje povpraševanje po robnih storitvah AI po vsem svetu.
zaključek
Ker ljudje več časa preživijo na svojih mobilnih napravah, več podjetij in razvijalcev vidi vrednost implementacije tehnologije Edge za zagotavljanje hitrejše in učinkovitejše storitve ob povečanju dobička.
Kar zadeva storitve, ki temeljijo na umetni inteligenci na ravni podjetja, pa tudi udobje in srečo potrošnikov, bo to odprlo popolnoma novo vesolje možnosti.
Velika podjetja, kot sta Amazon in Google, so vložila milijone v razvoj svojih sistemov Edge AI, tako da prevzamejo vodilno vlogo in vlaganje v te tehnologije je edini način, da ostanemo konkurenčni.
Povečano povpraševanje po napravah IoT pa bo povečalo uporabo omrežij 5G in Edge Computing.
Pustite Odgovori