Edge AI: Menjalankan Model di Perangkat – Perspektif Global

Kecerdasan buatan (AI) dengan cepat mengubah industri di seluruh dunia. Meskipun solusi AI berbasis cloud telah mendominasi lanskap, paradigma baru sedang muncul: Edge AI. Pendekatan ini melibatkan penerapan model AI langsung di perangkat, membawa kekuatan pemrosesan lebih dekat ke sumber data. Postingan blog ini memberikan gambaran komprehensif tentang Edge AI, mengeksplorasi manfaat, tantangan, beragam aplikasi di seluruh dunia, dan tren masa depan.

Apa itu Edge AI?

Edge AI, juga dikenal sebagai AI di perangkat atau AI tertanam, merujuk pada eksekusi algoritma dan model AI secara lokal di perangkat edge daripada mengandalkan server cloud terpusat. Perangkat edge mencakup berbagai macam perangkat keras, termasuk ponsel cerdas, sensor, mesin industri, kendaraan otonom, dan bahkan perangkat medis. Karakteristik utamanya adalah bahwa perangkat ini melakukan tugas terkait AI secara mandiri, tanpa komunikasi konstan dengan cloud.

Pertimbangkan aplikasi kota pintar. Alih-alih mengirim umpan video dari kamera pengawas ke server jarak jauh untuk deteksi objek, sistem Edge AI dapat memproses video langsung di kamera itu sendiri, mengidentifikasi potensi ancaman keamanan secara real-time. Ini secara signifikan mengurangi latensi dan kebutuhan bandwidth.

Manfaat Edge AI

Edge AI menawarkan banyak keunggulan dibandingkan AI berbasis cloud tradisional, menjadikannya pilihan yang semakin menarik untuk berbagai aplikasi:

Mengurangi Latensi: Memproses data secara lokal menghilangkan kebutuhan untuk mengirimkan data ke cloud dan kembali, menghasilkan latensi yang jauh lebih rendah. Ini sangat penting untuk aplikasi real-time seperti mengemudi otonom, robotika, dan otomasi industri di mana milidetik dapat membuat perbedaan. Misalnya, mobil self-driving di Jerman yang menggunakan Edge AI dapat bereaksi seketika terhadap rintangan tak terduga di Autobahn, tanpa mengandalkan koneksi cloud yang mungkin terpengaruh oleh kemacetan jaringan.
Peningkatan Privasi dan Keamanan Data: Edge AI memungkinkan data diproses dan dianalisis secara lokal, mengurangi risiko data sensitif terekspos selama transmisi atau penyimpanan di cloud. Ini sangat penting untuk industri seperti perawatan kesehatan dan keuangan, di mana peraturan privasi data sangat ketat. Sebuah rumah sakit di Jepang yang menggunakan Edge AI untuk analisis citra medis dapat memastikan data pasien tetap aman di dalam jaringan rumah sakit.
Peningkatan Keandalan: Sistem Edge AI dapat terus berfungsi bahkan ketika tidak ada koneksi internet. Ini sangat penting untuk aplikasi di lokasi terpencil atau lingkungan dengan konektivitas jaringan yang tidak dapat diandalkan, seperti anjungan minyak lepas pantai atau tambang bawah tanah. Pertimbangkan operasi penambangan di Australia, di mana konektivitas internet yang andal bisa menjadi tantangan; sensor bertenaga Edge AI dapat terus memantau kesehatan peralatan dan memprediksi potensi kegagalan, bahkan tanpa koneksi konstan ke server pusat.
Biaya Bandwidth Lebih Rendah: Dengan memproses data secara lokal, Edge AI mengurangi jumlah data yang perlu ditransmisikan ke cloud, menghasilkan biaya bandwidth yang lebih rendah. Ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang menghasilkan volume data besar, seperti pengawasan video dan pemantauan lingkungan. Sebuah pertanian di Brasil yang menggunakan drone yang dilengkapi dengan Edge AI dapat menganalisis kesehatan tanaman secara real-time, mengurangi kebutuhan untuk mengirimkan gambar udara dalam jumlah besar ke cloud.
Efisiensi Energi yang Ditingkatkan: Perangkat edge sering dirancang untuk konsumsi daya rendah. Dengan melakukan pemrosesan AI pada perangkat ini, Edge AI dapat secara signifikan mengurangi konsumsi energi dibandingkan dengan AI berbasis cloud, yang membutuhkan server yang kuat dan infrastruktur pendinginan yang ekstensif. Ini sangat penting untuk perangkat bertenaga baterai seperti sensor yang dapat dikenakan dan perangkat IoT. Jaringan sensor jarak jauh di Antartika yang memantau ketebalan lapisan es menggunakan Edge AI dapat beroperasi untuk periode yang lama dengan daya baterai terbatas.

Tantangan Edge AI

Meskipun memiliki banyak manfaat, Edge AI juga menghadirkan beberapa tantangan yang perlu diatasi untuk penerapan yang sukses:

Sumber Daya Komputasi Terbatas: Perangkat edge biasanya memiliki daya pemrosesan, memori, dan penyimpanan yang terbatas dibandingkan dengan server cloud. Ini mengharuskan pengembangan model AI yang ringan dan efisien yang dapat berjalan secara efektif pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Ini adalah tantangan umum yang dihadapi oleh pengembang di negara berkembang yang bekerja dengan perangkat keras yang lebih tua atau kurang bertenaga.
Optimalisasi dan Kompresi Model: Menerapkan model AI pada perangkat edge memerlukan optimalisasi dan kompresi yang cermat untuk mengurangi ukuran dan kompleksitas komputasionalnya. Teknik seperti kuantisasi, pruning, dan distilasi pengetahuan umum digunakan untuk mencapai ini.
Kompatibilitas Perangkat Keras dan Lunak: Sifat heterogen dari perangkat edge, dengan arsitektur perangkat keras dan sistem operasi yang bervariasi, menimbulkan tantangan signifikan untuk memastikan kompatibilitas dan interoperabilitas.
Kerentanan Keamanan: Perangkat edge dapat rentan terhadap berbagai ancaman keamanan, seperti malware dan perusakan fisik. Langkah-langkah keamanan yang kuat sangat penting untuk melindungi data sensitif dan mencegah akses tidak sah.
Pembaruan Over-the-Air (OTA): Mekanisme yang efisien untuk memperbarui model AI dan perangkat lunak pada perangkat edge sangat penting untuk menjaga kinerja dan keamanan. Pembaruan OTA harus andal dan aman untuk mencegah gangguan dan kerentanan.
Keterbatasan Daya: Banyak perangkat edge bertenaga baterai. Menjalankan model AI yang kompleks bisa boros daya. Oleh karena itu, algoritma perlu dioptimalkan untuk efisiensi energi.

Aplikasi Edge AI di Berbagai Industri

Edge AI sedang diadopsi di berbagai industri, mengubah berbagai aspek bisnis dan kehidupan sehari-hari:

Kendaraan Otonom: Edge AI sangat penting untuk memungkinkan mengemudi otonom dengan memungkinkan kendaraan memproses data sensor (misalnya, kamera, lidar, radar) secara real-time dan membuat keputusan segera. Ini termasuk tugas-tugas seperti deteksi objek, menjaga jalur, dan perencanaan jalur. Misalnya, Tesla menggunakan AI di perangkat untuk sistem Autopilot-nya, memproses data dari jajaran sensornya untuk menavigasi jalan dan menghindari tabrakan. Aplikasi serupa sedang dikembangkan oleh produsen otomotif di Jerman, Tiongkok, dan Amerika Serikat.
Otomasi Industri: Edge AI digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas di bidang manufaktur dan pengaturan industri lainnya. Ini memungkinkan pemeliharaan prediktif, kontrol kualitas, dan kontrol robot, mengurangi waktu henti dan meningkatkan kinerja operasional secara keseluruhan. Sebuah pabrik di Korea Selatan dapat menggunakan Edge AI untuk menganalisis umpan video dari kamera yang memantau lini produksi, mengidentifikasi cacat secara real-time dan memicu peringatan untuk mencegah masalah lebih lanjut.
Perawatan Kesehatan: Edge AI merevolusi perawatan kesehatan dengan memungkinkan pemantauan pasien jarak jauh, analisis citra medis, dan pengobatan yang dipersonalisasi. Ini memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memberikan perawatan yang lebih baik dengan biaya lebih rendah. Sensor yang dapat dikenakan yang dilengkapi dengan Edge AI dapat memantau tanda-tanda vital dan mendeteksi anomali, memberi tahu para profesional kesehatan tentang potensi masalah kesehatan sebelum menjadi kritis. Penyedia layanan telemedis di India dapat menggunakan Edge AI untuk menganalisis data pasien yang dikumpulkan melalui perangkat seluler, memberikan rekomendasi kesehatan yang dipersonalisasi dan peringatan dini tentang potensi risiko kesehatan.
Ritel: Edge AI mengubah pengalaman ritel dengan memungkinkan rekomendasi yang dipersonalisasi, manajemen inventaris, dan deteksi penipuan. Ini memungkinkan pengecer untuk lebih memahami perilaku pelanggan dan mengoptimalkan operasi mereka. Sebuah jaringan supermarket di Inggris dapat menggunakan Edge AI untuk menganalisis umpan video dari kamera untuk melacak pergerakan pelanggan dan mengoptimalkan tata letak toko, memaksimalkan penjualan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
Kota Pintar: Edge AI memainkan peran kunci dalam menciptakan kota yang cerdas dan berkelanjutan. Ini memungkinkan manajemen lalu lintas yang cerdas, pemantauan lingkungan, dan keselamatan publik. Sebuah kota di Singapura dapat menggunakan Edge AI untuk menganalisis data dari sensor dan kamera untuk mengoptimalkan aliran lalu lintas, mengurangi kemacetan, dan meningkatkan kualitas udara.
Pertanian: Pertanian presisi sangat bergantung pada edge AI. Sensor dan drone yang dilengkapi dengan AI dapat memantau kesehatan tanaman, mengoptimalkan irigasi, dan mendeteksi hama, yang mengarah pada peningkatan hasil dan pengurangan konsumsi sumber daya. Petani di Argentina dapat menggunakan drone bertenaga AI untuk menilai kesehatan tanaman dan mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian, mengoptimalkan penggunaan pupuk dan pestisida.
Keamanan dan Pengawasan: AI di perangkat meningkatkan sistem keamanan dengan memungkinkan deteksi objek, pengenalan wajah, dan deteksi anomali secara real-time. Ini sangat penting untuk mengamankan infrastruktur kritis, ruang publik, dan properti pribadi. Edge AI dapat digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan di bandara dan stasiun kereta, meningkatkan keamanan dan mencegah potensi ancaman.
Telekomunikasi: Edge AI digunakan untuk mengoptimalkan kinerja jaringan, mengurangi latensi, dan meningkatkan kualitas layanan bagi pengguna seluler. Ini memungkinkan alokasi sumber daya yang cerdas dan pemeliharaan prediktif, memastikan pengalaman pengguna yang mulus. Penyedia telekomunikasi di Afrika menggunakan Edge AI untuk mengoptimalkan alokasi bandwidth jaringan berdasarkan permintaan real-time, meningkatkan kinerja layanan internet seluler di area dengan infrastruktur terbatas.

Teknologi Kunci yang Mendukung Edge AI

Beberapa teknologi kunci mendorong pertumbuhan dan adopsi Edge AI:

Perangkat Keras Khusus: Pengembangan akselerator perangkat keras khusus, seperti unit pemrosesan saraf (NPU) dan unit pemrosesan tensor (TPU), dirancang untuk secara efisien mengeksekusi model AI pada perangkat edge. Perusahaan seperti NVIDIA, Intel, dan Qualcomm berada di garis depan dalam mengembangkan prosesor ini.
Model AI Ringan: Teknik untuk mengembangkan model AI yang ringan dan efisien, seperti kuantisasi, pruning, dan distilasi pengetahuan, sangat penting untuk menerapkan AI pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Kerangka kerja seperti TensorFlow Lite dan PyTorch Mobile dirancang untuk membuat dan menerapkan model semacam itu.
Platform Komputasi Tepi: Platform komputasi tepi menyediakan infrastruktur dan alat yang diperlukan untuk mengelola dan menerapkan aplikasi AI pada perangkat edge. Platform ini menawarkan fitur seperti manajemen perangkat, penyerapan data, dan penerapan model. Contohnya termasuk AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge, dan Google Cloud IoT Edge.
5G dan Konektivitas Lanjutan: Munculnya 5G dan teknologi konektivitas canggih lainnya memungkinkan komunikasi yang lebih cepat dan lebih andal antara perangkat edge dan cloud, memfasilitasi penerapan aplikasi AI yang lebih kompleks.
TinyML: Sub-bidang machine learning yang berfokus pada penerapan model pada mikrokontroler dengan sumber daya yang sangat terbatas.

Tren Pasar Edge AI Global

Pasar Edge AI global mengalami pertumbuhan pesat, didorong oleh meningkatnya permintaan untuk solusi AI yang andal, aman, dan berlatensi rendah. Beberapa tren utama sedang membentuk pasar:

Peningkatan Investasi: Perusahaan modal ventura dan perusahaan teknologi yang sudah mapan berinvestasi besar-besaran di startup dan teknologi Edge AI. Hal ini mendorong inovasi dan mempercepat pengembangan solusi Edge AI baru.
Peningkatan Adopsi di Berbagai Industri: Edge AI sedang diadopsi di berbagai industri, dari otomotif dan manufaktur hingga perawatan kesehatan dan ritel. Hal ini mendorong permintaan untuk solusi Edge AI khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan industri tertentu.
Pengembangan Alat Sumber Terbuka: Pengembangan alat dan kerangka kerja sumber terbuka memudahkan pengembang untuk membangun dan menerapkan aplikasi Edge AI. Ini menurunkan hambatan masuk dan mempercepat adopsi Edge AI.
Fokus pada Keamanan dan Privasi: Seiring dengan semakin meluasnya Edge AI, ada peningkatan fokus pada keamanan dan privasi. Perusahaan sedang mengembangkan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data sensitif dan mencegah akses tidak sah ke perangkat edge.
Integrasi dengan Platform Cloud: Edge AI semakin terintegrasi dengan platform cloud, menciptakan solusi AI hibrida yang memanfaatkan kekuatan komputasi edge dan cloud. Ini memungkinkan perusahaan untuk memproses data secara lokal di perangkat edge sambil memanfaatkan cloud untuk tugas-tugas seperti pelatihan model dan analisis data.

Masa Depan Edge AI

Edge AI siap untuk memainkan peran yang semakin penting di masa depan kecerdasan buatan. Seiring kemajuan teknologi dan penurunan biaya, Edge AI akan menjadi lebih mudah diakses dan tersebar luas. Berikut adalah beberapa tren utama yang perlu diperhatikan:

Perangkat Edge yang Lebih Kuat: Perangkat edge akan terus menjadi lebih kuat, memungkinkan mereka untuk menjalankan model AI yang lebih kompleks.
Optimalisasi Model AI: Kemajuan dalam teknik optimalisasi model AI akan memungkinkan untuk menerapkan model AI yang semakin canggih pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
Peningkatan Keamanan: Langkah-langkah keamanan untuk perangkat edge akan terus meningkat, melindungi data sensitif dan mencegah akses tidak sah.
Adopsi yang Lebih Luas: Edge AI akan diadopsi di lebih banyak industri dan aplikasi, mengubah berbagai aspek bisnis dan kehidupan sehari-hari.
Kolaborasi Manusia-AI: Edge AI akan memfasilitasi kolaborasi manusia-AI yang lebih mulus, memberdayakan manusia untuk membuat keputusan yang lebih baik dan mengotomatiskan tugas dengan lebih efektif. Bayangkan seorang pekerja konstruksi di Dubai menggunakan kacamata augmented reality yang ditenagai oleh Edge AI untuk menerima panduan dan instruksi real-time tentang tugas-tugas kompleks.

Kesimpulan

Edge AI mewakili pergeseran signifikan dalam lanskap kecerdasan buatan, membawa kekuatan pemrosesan lebih dekat ke sumber data dan memungkinkan berbagai aplikasi baru. Dengan mengatasi tantangan dan memanfaatkan peluang, organisasi dapat memanfaatkan Edge AI untuk mendapatkan keunggulan kompetitif, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Seiring dengan matangnya teknologi dan berkembangnya ekosistem, Edge AI siap untuk merevolusi industri di seluruh dunia, membuat AI lebih mudah diakses, efisien, dan aman untuk semua orang.

Baik Anda seorang pengembang, pemimpin bisnis, atau sekadar seseorang yang tertarik pada masa depan teknologi, memahami Edge AI sangat penting untuk menavigasi dunia kecerdasan buatan yang berkembang pesat. Teruslah menjelajahi dan tetap terinformasi tentang perkembangan terbaru di bidang yang menarik ini.