Edge AI: Изпълнение на модели върху устройства – глобална перспектива

Изкуственият интелект (AI) бързо трансформира индустриите по целия свят. Докато облачно-базираните AI решения доминираха в тази сфера, се появява нова парадигма: Edge AI. Този подход включва внедряване на AI модели директно на устройства, приближавайки изчислителната мощ до източника на данни. Тази блог публикация предоставя подробен преглед на Edge AI, като разглежда неговите предимства, предизвикателства, разнообразни приложения по света и бъдещи тенденции.

Какво е Edge AI?

Edge AI, известен още като AI на устройството или вграден AI, се отнася до изпълнението на AI алгоритми и модели локално на периферни устройства, вместо да се разчита на централизирани облачни сървъри. Периферните устройства обхващат широк спектър от хардуер, включително смартфони, сензори, индустриални машини, автономни превозни средства и дори медицински устройства. Ключовата характеристика е, че тези устройства изпълняват задачи, свързани с AI, независимо, без постоянна комуникация с облака.

Да разгледаме приложение за интелигентен град. Вместо да изпраща видео потоци от камери за наблюдение до отдалечен сървър за разпознаване на обекти, една Edge AI система може да обработва видеото директно на самата камера, идентифицирайки потенциални заплахи за сигурността в реално време. Това значително намалява латентността и изискванията за честотна лента.

Предимства на Edge AI

Edge AI предлага множество предимства пред традиционния облачно-базиран AI, което го прави все по-привлекателна опция за различни приложения:

• Намалена латентност: Обработката на данни локално елиминира необходимостта от предаване на данни до облака и обратно, което води до значително по-ниска латентност. Това е от решаващо значение за приложения в реално време като автономно шофиране, роботика и индустриална автоматизация, където милисекундите могат да имат значение. Например, самоуправляващ се автомобил в Германия, използващ Edge AI, може да реагира незабавно на неочаквани препятствия на аутобана, без да разчита на облачна връзка, която може да бъде засегната от претоварване на мрежата.
• Подобрена поверителност и сигурност на данните: Edge AI позволява данните да се обработват и анализират локално, намалявайки риска от излагане на чувствителни данни по време на предаване или съхранение в облака. Това е особено важно за индустрии като здравеопазването и финансите, където регулациите за поверителност на данните са строги. Болница в Япония, използваща Edge AI за анализ на медицински изображения, може да гарантира, че данните на пациентите остават защитени в рамките на болничната мрежа.
• Повишена надеждност: Edge AI системите могат да продължат да функционират дори когато няма интернет връзка. Това е критично за приложения в отдалечени места или среди с ненадеждна мрежова свързаност, като офшорни нефтени платформи или подземни мини. Да разгледаме минна операция в Австралия, където надеждната интернет свързаност може да бъде предизвикателство; сензори, задвижвани от Edge AI, могат непрекъснато да наблюдават състоянието на оборудването и да предвиждат потенциални повреди, дори без постоянна връзка с централен сървър.
• По-ниски разходи за честотна лента: Чрез обработка на данни локално, Edge AI намалява количеството данни, които трябва да се предават към облака, което води до по-ниски разходи за честотна лента. Това е особено полезно за приложения, които генерират големи обеми данни, като видеонаблюдение и мониторинг на околната среда. Ферма в Бразилия, използваща дронове, оборудвани с Edge AI, може да анализира здравето на реколтата в реално време, намалявайки необходимостта от предаване на големи количества въздушни изображения към облака.
• Подобрена енергийна ефективност: Периферните устройства често са проектирани за ниска консумация на енергия. Чрез извършване на AI обработка на тези устройства, Edge AI може значително да намали консумацията на енергия в сравнение с облачно-базирания AI, който изисква мощни сървъри и обширна охладителна инфраструктура. Това е особено важно за устройства, захранвани от батерии, като носими сензори и IoT устройства. Отдалечена сензорна мрежа в Антарктида, която следи дебелината на ледената покривка с помощта на Edge AI, може да работи за продължителни периоди с ограничена мощност на батерията.

Предизвикателства пред Edge AI

Въпреки многобройните си предимства, Edge AI също така представя няколко предизвикателства, които трябва да бъдат решени за успешно внедряване:

• Ограничени изчислителни ресурси: Периферните устройства обикновено имат ограничена изчислителна мощност, памет и място за съхранение в сравнение с облачните сървъри. Това налага разработването на леки и ефективни AI модели, които могат да работят ефективно на устройства с ограничени ресурси. Това е често срещано предизвикателство, пред което са изправени разработчиците в развиващите се икономики, които работят с по-стар или по-малко мощен хардуер.
• Оптимизация и компресия на модели: Внедряването на AI модели на периферни устройства изисква внимателна оптимизация и компресия, за да се намали техният размер и изчислителна сложност. Техники като квантуване, подрязване и дестилация на знания се използват често за постигане на тази цел.
• Хардуерна и софтуерна съвместимост: Хетерогенният характер на периферните устройства, с различни хардуерни архитектури и операционни системи, представлява значително предизвикателство за осигуряване на съвместимост и оперативна съвместимост.
• Уязвимости в сигурността: Периферните устройства могат да бъдат уязвими на различни заплахи за сигурността, като зловреден софтуер и физическа намеса. Надеждните мерки за сигурност са от съществено значение за защита на чувствителни данни и предотвратяване на неоторизиран достъп.
• Безжични актуализации (OTA): Ефективните механизми за актуализиране на AI модели и софтуер на периферни устройства са от решаващо значение за поддържане на производителността и сигурността. OTA актуализациите трябва да бъдат надеждни и сигурни, за да се предотвратят прекъсвания и уязвимости.
• Ограничения в захранването: Много периферни устройства се захранват от батерии. Изпълнението на сложни AI модели може да бъде енергоемко. Следователно алгоритмите трябва да бъдат оптимизирани за енергийна ефективност.

Приложения на Edge AI в различните индустрии

Edge AI се възприема в широк спектър от индустрии, трансформирайки различни аспекти на бизнеса и ежедневието:

• Автономни превозни средства: Edge AI е от решаващо значение за осъществяването на автономното шофиране, като позволява на превозните средства да обработват данни от сензори (напр. камери, лидар, радар) в реално време и да вземат незабавни решения. Това включва задачи като разпознаване на обекти, поддържане на лентата и планиране на маршрут. Например, Tesla използва AI на устройството за своята система Autopilot, обработвайки данни от своя набор сензори, за да се движи по пътищата и да избягва сблъсъци. Подобни приложения се разработват от производители на автомобили в Германия, Китай и САЩ.
• Индустриална автоматизация: Edge AI се използва за подобряване на ефективността и производителността в производството и други индустриални среди. Той позволява предсказуема поддръжка, контрол на качеството и управление на роботи, намалявайки времето на престой и подобрявайки общата оперативна производителност. Фабрика в Южна Корея би могла да използва Edge AI, за да анализира видео потоци от камери, наблюдаващи производствените линии, идентифицирайки дефекти в реално време и задействайки предупреждения за предотвратяване на по-нататъшни проблеми.
• Здравеопазване: Edge AI революционизира здравеопазването, като позволява дистанционно наблюдение на пациенти, анализ на медицински изображения и персонализирана медицина. Той позволява на доставчиците на здравни услуги да предоставят по-добри грижи на по-ниски цени. Носими сензори, оборудвани с Edge AI, могат да наблюдават жизненоважни показатели и да откриват аномалии, предупреждавайки здравните специалисти за потенциални здравословни проблеми, преди те да станат критични. Доставчик на телемедицински услуги в Индия би могъл да използва Edge AI за анализ на данни за пациенти, събрани чрез мобилни устройства, предоставяйки персонализирани здравни препоръки и ранни предупреждения за потенциални рискове за здравето.
• Търговия на дребно: Edge AI трансформира изживяването в търговията на дребно, като позволява персонализирани препоръки, управление на инвентара и откриване на измами. Той позволява на търговците да разбират по-добре поведението на клиентите и да оптимизират своите операции. Верига супермаркети в Обединеното кралство би могла да използва Edge AI, за да анализира видео потоци от камери, за да проследява движението на клиентите и да оптимизира оформлението на магазина, увеличавайки продажбите и подобрявайки клиентското изживяване.
• Интелигентни градове: Edge AI играе ключова роля в създаването на интелигентни и устойчиви градове. Той позволява интелигентно управление на трафика, мониторинг на околната среда и обществена безопасност. Град в Сингапур би могъл да използва Edge AI, за да анализира данни от сензори и камери, за да оптимизира потока на трафика, да намали задръстванията и да подобри качеството на въздуха.
• Земеделие: Прецизното земеделие разчита до голяма степен на Edge AI. Сензори и дронове, оборудвани с AI, могат да наблюдават здравето на реколтата, да оптимизират напояването и да откриват вредители, което води до увеличени добиви и намалена консумация на ресурси. Фермери в Аржентина могат да използват дронове с AI, за да оценят здравето на реколтата и да идентифицират зони, които изискват внимание, оптимизирайки използването на торове и пестициди.
• Сигурност и наблюдение: AI на устройството подобрява системите за сигурност, като позволява разпознаване на обекти в реално време, разпознаване на лица и откриване на аномалии. Това е от решаващо значение за обезопасяването на критична инфраструктура, обществени пространства и частни имоти. Edge AI може да се използва за откриване на подозрителни дейности на летища и гари, повишавайки сигурността и предотвратявайки потенциални заплахи.
• Телекомуникации: Edge AI се използва за оптимизиране на производителността на мрежата, намаляване на латентността и подобряване на качеството на услугата за мобилните потребители. Той позволява интелигентно разпределение на ресурси и предсказуема поддръжка, осигурявайки безпроблемно потребителско изживяване. Телекомуникационни доставчици в Африка използват Edge AI, за да оптимизират разпределението на честотната лента на мрежата въз основа на търсенето в реално време, подобрявайки производителността на мобилните интернет услуги в райони с ограничена инфраструктура.

Ключови технологии, които правят Edge AI възможен

Няколко ключови технологии стимулират растежа и възприемането на Edge AI:

• Специализиран хардуер: Разработването на специализирани хардуерни ускорители, като невронни процесори (NPU) и тензорни процесори (TPU), е предназначено за ефективно изпълнение на AI модели на периферни устройства. Компании като NVIDIA, Intel и Qualcomm са в челните редици на разработването на тези процесори.
• Леки AI модели: Техниките за разработване на леки и ефективни AI модели, като квантуване, подрязване и дестилация на знания, са от съществено значение за внедряването на AI на устройства с ограничени ресурси. Платформи като TensorFlow Lite и PyTorch Mobile са предназначени за създаване и внедряване на такива модели.
• Платформи за периферни изчисления: Платформите за периферни изчисления предоставят инфраструктурата и инструментите, необходими за управление и внедряване на AI приложения на периферни устройства. Тези платформи предлагат функции като управление на устройства, поглъщане на данни и внедряване на модели. Примери за това са AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge и Google Cloud IoT Edge.
• 5G и усъвършенствана свързаност: Появата на 5G и други усъвършенствани технологии за свързване позволява по-бърза и по-надеждна комуникация между периферните устройства и облака, улеснявайки внедряването на по-сложни AI приложения.
• TinyML: Подполе на машинното обучение, което се фокусира върху внедряването на модели на микроконтролери с изключително ограничени ресурси.

Тенденции на глобалния пазар на Edge AI

Глобалният пазар на Edge AI преживява бърз растеж, движен от нарастващото търсене на AI решения с ниска латентност, сигурни и надеждни. Няколко ключови тенденции оформят пазара:

• Увеличени инвестиции: Фирми за рисков капитал и утвърдени технологични компании инвестират сериозно в стартъпи и технологии за Edge AI. Това подхранва иновациите и ускорява разработването на нови Edge AI решения.
• Нарастващо възприемане в индустриите: Edge AI се възприема в широк спектър от индустрии, от автомобилостроене и производство до здравеопазване и търговия на дребно. Това стимулира търсенето на специализирани Edge AI решения, съобразени с конкретните нужди на индустрията.
• Разработване на инструменти с отворен код: Разработването на инструменти и платформи с отворен код улеснява разработчиците да създават и внедряват Edge AI приложения. Това понижава бариерата за навлизане и ускорява възприемането на Edge AI.
• Фокус върху сигурността и поверителността: С нарастването на разпространението на Edge AI, се увеличава и фокусът върху сигурността и поверителността. Компаниите разработват надеждни мерки за сигурност за защита на чувствителни данни и предотвратяване на неоторизиран достъп до периферни устройства.
• Интеграция с облачни платформи: Edge AI все повече се интегрира с облачни платформи, създавайки хибридни AI решения, които използват силните страни както на периферните, така и на облачните изчисления. Това позволява на компаниите да обработват данни локално на периферни устройства, като същевременно използват облака за задачи като обучение на модели и анализ на данни.

Бъдещето на Edge AI

Edge AI е на път да играе все по-важна роля в бъдещето на изкуствения интелект. С напредването на технологиите и намаляването на разходите, Edge AI ще стане по-достъпен и широко разпространен. Ето някои ключови тенденции, които да следите:

• По-мощни периферни устройства: Периферните устройства ще продължат да стават по-мощни, което ще им позволи да изпълняват по-сложни AI модели.
• Оптимизация на AI модели: Напредъкът в техниките за оптимизация на AI модели ще направи възможно внедряването на все по-сложни AI модели на устройства с ограничени ресурси.
• Подобрена сигурност: Мерките за сигурност за периферни устройства ще продължат да се подобряват, защитавайки чувствителни данни и предотвратявайки неоторизиран достъп.
• По-широко възприемане: Edge AI ще бъде възприет в още повече индустрии и приложения, трансформирайки различни аспекти на бизнеса и ежедневието.
• Сътрудничество между човек и AI: Edge AI ще улесни по-безпроблемното сътрудничество между човек и AI, давайки възможност на хората да вземат по-добри решения и да автоматизират задачи по-ефективно. Представете си строителен работник в Дубай, който използва очила с добавена реалност, задвижвани от Edge AI, за да получава насоки и инструкции в реално време за сложни задачи.

Заключение

Edge AI представлява значителна промяна в пейзажа на изкуствения интелект, приближавайки изчислителната мощ до източника на данни и позволявайки широк спектър от нови приложения. Като се справят с предизвикателствата и се възползват от възможностите, организациите могат да използват Edge AI, за да получат конкурентно предимство, да подобрят ефективността и да подобрят клиентското изживяване. С узряването на технологията и разширяването на екосистемата, Edge AI е на път да революционизира индустриите по целия свят, правейки AI по-достъпен, ефективен и сигурен за всички.

Независимо дали сте разработчик, бизнес лидер или просто човек, който се интересува от бъдещето на технологиите, разбирането на Edge AI е от съществено значение за навигацията в бързо развиващия се свят на изкуствения интелект. Продължавайте да изследвате и да бъдете информирани за най-новите разработки в тази вълнуваща област.