İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Her sektör, daha fazla otomasyon uygulayarak operasyonlarını, üretkenliğini ve güvenliğini artırmaya çalışıyor. Bilgisayar programları, kalıpları ayırt edebilmeli ve onlara yardımcı olmak için işleri güvenilir ve güvenli bir şekilde gerçekleştirebilmelidir.
Bununla birlikte, dünya yapılandırılmamış ve insanların yürüttüğü işlerin yelpazesi, programlarda ve kurallarda yeterince ifade edilmesi zor olan sonsuz sayıda senaryoyu kapsamaktadır.
Edge AI ilerlemeleri, bilgisayarların ve gadget'ların, nerede olurlarsa olsunlar, insan bilişinin "zekası" ile çalışmasını mümkün kıldı. Akıllı AI özellikli uygulamalar, tıpkı insanların gerçek hayatta yaptığı gibi, çeşitli durumlarda karşılaştırılabilir görevleri yapmayı öğrenir.
Bu yazıda Edge AI'ya, faydalarına, kullanım örneklerine ve çok daha fazlasına derinlemesine bakacağız.
Edge AI nedir?
Kenar hesaplama kullanıcıların veri depolama ve işlemeye daha kolay erişmesini sağlar. Bu, dizüstü bilgisayarlar, IoT cihazları veya özel uç sunucular gibi yerel cihazlarda işlemler yürütülerek gerçekleştirilir.
Gecikme ve bant genişliği endişeleri, bazen bulut tabanlı işlemlerin uç işlevler için bir sorun olmamasıdır.
Edge AI karışımları yapay zeka ve uç bilgi işlem (AI). Bu, uçta işlem gücü olan yerel cihazlarda AI algoritmalarının yürütülmesini gerektirir.
Edge AI, sistem bağlantısı ve entegrasyonu ihtiyacını ortadan kaldırarak kullanıcıların cihazlarında gerçek zamanlı olarak verileri işlemesine olanak tanır. Yapay zeka operasyonları çok fazla hesaplama gücüne ihtiyaç duysa da bunların çoğu artık bulut tabanlı merkezlerde yürütülüyor.
Dezavantajı, bağlantı veya ağ sorunları nedeniyle hizmet kesintisi veya önemli ölçüde yavaşlamanın meydana gelmesidir.
AI süreçlerini uç bilgi işlem cihazlarına entegre ederek, uç AI bu endişelerin üstesinden gelir. Kullanıcılar, diğer fiziksel sitelerle iletişim kurmak zorunda kalmadan veri toplayarak ve kullanıcılara hizmet vererek zamandan tasarruf edebilir.
Edge AI teknolojisi nasıl çalışır?
Makinelerin görebilmesi, nesneleri tanımlayabilmesi, otomobilleri kullanabilmesi, konuşmaları anlayabilmesi, konuşabilmesi, hareket edebilmesi ve insan benzeri diğer görevleri yerine getirebilmesi gerekir. Yapay zeka, insan bilişini çoğaltmak için derin veri yapısı olarak bilinen bir veri yapısı kullanır. sinir ağı.
Bu DNN'lere, doğru yanıtlarla birlikte o sorunun birkaç örneğini göstererek belirli türdeki sorgulara yanıt vermeleri öğretilir.
Doğru bir modeli eğitmek için gerekli olan büyük miktarda veri ve veri bilimcilerinin modeli oluşturmak için işbirliği yapma gereksinimi nedeniyle, "derin öğrenme" olarak bilinen bu eğitim süreci genellikle bir veri merkezinde veya bulutta gerçekleştirilir. Model, eğitildikten sonra gerçek dünya problemlerine cevap verebilecek bir "çıkarım motoru"na dönüşüyor.
Uç AI dağıtımlarındaki çıkarım motoru, fabrika, hastane, otomobil, uydu veya bir kişinin evi gibi uzak bir konumdaki bir bilgisayar veya cihaz üzerinde çalışır.
AI bir sorunla karşılaştığında, sorunlu veriler, orijinal AI modelinin ek eğitimi için sıklıkla buluta aktarılır ve bu, sonunda uç çıkarım motorunun yerini alır. Uç AI modelleri bir kez uygulandığında, bu geri bildirim döngüsü sayesinde yalnızca daha fazla ve daha akıllı hale gelirler.
Faydaları
Yapay zeka algoritmaları, dil, manzaralar, sesler, kokular, sıcaklık, yüzler ve diğer analog tür yapılandırılmamış bilgileri yorumlayabildikleri için, gerçek dünya sorunları olan son kullanıcıların uğrak yerlerinde özellikle faydalıdır.
Gecikme, bant genişliği ve gizlilikle ilgili endişeler nedeniyle, bazı AI uygulamalarının merkezi bir bulutta veya iş veri merkezinde uygulanması pratik veya hatta imkansız olabilir.
Edge AI'nın avantajlarından bazıları şunlardır:
- Gerçek zamanlı bilgiler: Uç teknoloji, verileri uzun mesafeli bağlantılarla ertelenen uzak bir bulut yerine yerel olarak analiz ettiğinden, kullanıcı isteklerine gerçek zamanlı olarak yanıt verir.
- İstihbarat: Yapay zeka uygulamaları, yalnızca programcının öngördüğü girdilere yanıt verebilen geleneksel programlardan daha güçlü ve uyarlanabilir. bir yapay zeka sinir ağıÖte yandan, belirli bir soruyu yanıtlamak için değil, sorunun kendisi yeni olsa bile belirli bir tür soruyu yanıtlamak üzere eğitilmiştir. Uygulamalar, yapay zeka olmadan metin, konuşulan kelimeler veya video gibi sonsuz çeşitli girdileri işleyemezdi.
- Gizlilik Arttırıldı: Yapay zeka, gerçek dünya verilerini bir insana ifşa etmeden inceleyebilir ve görünüşü, sesi, tıbbi görüntüsü veya diğer kişisel bilgilerinin incelenmesi gereken herkes için gizliliği önemli ölçüde artırır. Edge AI, verileri yerel olarak depolayarak ve yalnızca analiz ve öngörüleri buluta aktararak gizliliği daha da iyileştirir.
- Maliyet Düşürüldü: Bilgi işlem gücünü uç noktalara yaklaştırarak uygulamalar daha az internet bant genişliği gerektirir ve bu da ağ maliyetlerinde önemli tasarruflar sağlar.
- Sürekli iyileştirme: Yapay zeka modelleri daha fazla veri üzerinde eğitildikçe daha doğru hale gelirler. Bir uç AI uygulaması, tam olarak veya güvenle işleyemediği verilerle karşılaştığında, AI'nın yeniden eğitmesi ve ondan öğrenmesi için genellikle bunları yükler. Sonuç olarak, bir model kenarda ne kadar uzun süre üretimde kalırsa, o kadar doğru olur.
Edge AI kullanım senaryoları
Endüstriyel makineler ve tüketici cihazları, uç AI pazarının iki ana bölümüdür. Gösteri testleri, ekipmanın düzenlenmesi ve optimize edilmesi ve vasıflı işgücü becerilerinin otomatikleştirilmesi gibi alanlarda gelişme gösteriyor.
Resim konularını otomatik olarak algılayan AI özellikli kameralara sahip tüketici aygıtları da ilerleme kaydediyor. Cihaz sayısının endüstriyel ekipman sayısından fazla olması nedeniyle, tüketici cihaz pazarının 2021'den itibaren çarpıcı bir şekilde büyümesi bekleniyor. Aşağıda bazı popüler uç AI kullanım örneklerini listeledik:
- Otonom Dronlar – Dronlar Habere göre, uzaktan uçuş testleri yaparken kontrolünü kaybediyor ve ortadan kayboluyor. Otonom bir dronun pilotu, dronun uçmasına dahil değildir. Her şeye uzaktan bakarlar ve drone'u yalnızca kesinlikle gerekli olduğunda kullanırlar. Öğeleri teslim etmek için kendi kendini süren dronlar geliştiren bir drone teslimat şirketi olan Amazon Prime Air, bunun en iyi bilinen örneğidir.
- Kendi Kendini Süren Arabalar – The Edge bilişimin en heyecan verici kullanımı sürücüsüz otomobillerdir. Kendi kendine giden arabalar, birçok durumda gerçek zamanlı veri işlemeyi gerektiren durumların anında değerlendirmesini yapmalıdır. Japonya'nın Karayolu Trafik Yasası ve Karayolu Taşıma Araçları Yasası, Aralık 2019'da revize edilerek 3. seviye sürücüsüz araçların yollara çıkması daha kolay hale getirildi. Otonom araçların karşılaması gereken güvenlik gereksinimleri ve araç kullanabilecekleri yerler bunlar arasında. Sonuç olarak, otomobil üreticileri bu gereksinimleri karşılayan kendi kendine giden araçlar geliştiriyor. Örneğin Toyota, tam otomasyonla (seviye 4) TRI-P4'ü adım adım ilerletiyor.
- Akıllı telefonlar – Bu hepimizin en aşina olduğu uç yapay zeka aygıtıdır. Seslerini güçlendirmek için uç AI kullanan Siri ve Google Asistan Kullanıcı arayüzleri, akıllı telefonlarda uç AI'nın ideal örnekleridir. Cihaz üzerinde AI, işleme cihazda (uç) gerçekleştiği için cihaz verilerini buluta gönderme ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu, trafiği azaltırken gizliliğin korunmasına da yardımcı olur.
- Eğlence – Sanal eğlence için gerçeklik, artırılmış gerçeklik ve karma gerçeklik uygulamaları, video materyalinin sanal gerçeklik gözlüklerine akışını içerir. İşlemleri gözlüklerden uç cihaza yakın uç sunuculara dış kaynak sağlayarak, bu tür gözlüklerin boyutu en aza indirilebilir. Örneğin Microsoft, kullanıcıların artırılmış gerçekliği deneyimlemelerini sağlayan bir başlığa takılan holografik bir bilgisayar olan HoloLens'i piyasaya sürdü. Microsoft, HoloLens'i kullanmayı planlıyor geleneksel bilgi işlem, veri analizi, tıbbi görüntüleme ve son teknoloji oyun uygulamaları sağlamak.
- Yüz tanıma – Yüz tanıma sistemleri, kişileri yüzlerine göre tanımayı öğrenebilen güvenlik kameralarındaki bir gelişmedir. Yüz özelliklerini gerçek zamanlı olarak değerlendirmek için uç AI bilgisayar tekniklerini kullanan AI kamera modülü. Yüzleri hızlı ve hassas bir şekilde algılayarak, cihazların kilidini açmak için yüz tanımanın yanı sıra yaş gibi belirli özellikleri hedefleyen pazarlama araçları için ideal hale getirir.
5G ve Uç Yapay Zeka
Tamamen kendi kendini süren arabalar, gerçek zamanlı sanal gerçeklik deneyimleri ve kritik görev uygulamaları gibi yüksek büyüme alanlarındaki 5G'ye yönelik hayati gereksinim, uç bilgi işlem ve Edge AI'da daha fazla inovasyonu teşvik ediyor.
5G, yeni nesil hücresel ağdır mevcut 10G ağlarından 5 kat daha hızlı veri hızları sağlayarak, daha iyi verim ve azaltılmış gecikme gibi hizmet kalitesini önemli ölçüde artırmayı amaçlayan bir sistemdir.
Hızlı veri aktarımı ve yerel cihaz üzerinde hesaplama gereksinimini değerlendirmek için uçtan uca 10 ms'den daha az gecikme gerektiren kendi kendini süren otomobillerde gerçek zamanlı paket teslimini düşünün.
Bulut erişimi için minimum uçtan uca gecikme 80 ms'den fazladır ve bu, birçok gerçek dünya uygulaması için kabul edilemez. Kenar hesaplama 5G uygulamalarının milisaniyenin altındaki gereksinimlerini karşılarken, enerji kullanımını %30-40 oranında azaltarak bulut erişimine kıyasla 5 kata kadar daha az enerji tüketimi sağlar.
Uç bilgi işlem ve 5G, düşük gecikmeli veri aktarımına dayanan yapay zeka tabanlı gerçek zamanlı video analitiği gibi çeşitli gerçek zamanlı yapay zeka uygulamalarının uygulanmasına ve devreye alınmasına izin vererek ağ hızını artırır.
gelecek
Edge AI daha popüler hale geliyor ve bu alana önemli yatırımlar yapıldı. Örneğin Ocak 2020'de Apple'ın Seattle merkezli yapay zeka firması Xnor.ai'yi satın almak için 200 milyon dolar ödediği açıklandı.
Kenar işleme, kullanıcının akıllı telefonundaki verileri işlemek için Xnor.ai'nin AI teknolojisi tarafından kullanılır. Akıllı telefonlarda yerleşik AI ile ses işleme, yüz tanıma teknolojisi ve gizlilikte iyileştirmeler beklemeliyiz.
5G'nin kullanıma sunulmasıyla birlikte, dünya genelinde uç AI hizmetleri için daha düşük fiyatlar ve daha fazla talep bekleyebiliriz.
Sonuç
İnsanlar mobil cihazlarında daha fazla zaman harcadıkça, daha fazla işletme ve geliştirici, kâr marjlarını artırırken daha hızlı ve daha verimli hizmet sunmak için Edge teknolojisini uygulamanın değerini görüyor.
Kurumsal düzeyde yapay zeka tabanlı hizmetlerin yanı sıra tüketici konforu ve mutluluğu açısından bu, yepyeni bir olasılıklar evreni açacaktır.
Amazon ve Google gibi büyük firmalar, Edge AI sistemlerinin geliştirilmesine milyonlarca yatırım yaptı, bu nedenle liderliği ele geçirmek ve bu teknolojilere yatırım yapmak, rekabetçi kalmanın tek yoludur.
IoT cihazlarına olan talebin artması ise 5G ağlarının ve Edge Computing'in daha yaygın olarak kullanılmasını sağlayacaktır.
Yorum bırak