Edge AI: Modeļu darbināšana ierīcēs – globāla perspektīva

Mākslīgais intelekts (MI) strauji pārveido nozares visā pasaulē. Lai gan mākoņdatošanas MI risinājumi ir dominējuši, parādās jauna paradigma: Edge AI. Šī pieeja ietver MI modeļu izvietošanu tieši ierīcēs, tuvinot apstrādes jaudu datu avotam. Šis emuāra ieraksts sniedz visaptverošu pārskatu par Edge AI, izpētot tā priekšrocības, izaicinājumus, daudzveidīgos pielietojumus visā pasaulē un nākotnes tendences.

Kas ir Edge AI?

Edge AI, pazīstams arī kā ierīces MI (on-device AI) vai iegultais MI (embedded AI), attiecas uz MI algoritmu un modeļu izpildi lokāli perifērijas ierīcēs, nevis paļaujoties uz centralizētiem mākoņa serveriem. Perifērijas ierīces ietver plašu aparatūras klāstu, ieskaitot viedtālruņus, sensorus, rūpnieciskās iekārtas, autonomos transportlīdzekļus un pat medicīnas ierīces. Galvenā iezīme ir tā, ka šīs ierīces veic ar MI saistītus uzdevumus neatkarīgi, bez pastāvīgas saziņas ar mākoni.

Apsveriet viedās pilsētas lietojumprogrammu. Tā vietā, lai nosūtītu videoklipus no novērošanas kamerām uz attālinātu serveri objektu noteikšanai, Edge AI sistēma varētu apstrādāt video tieši pašā kamerā, reāllaikā identificējot potenciālos drošības draudus. Tas ievērojami samazina latentumu un joslas platuma prasības.

Edge AI priekšrocības

Edge AI piedāvā daudzas priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālo mākoņdatošanas MI, padarot to par arvien pievilcīgāku iespēju dažādiem lietojumiem:

• Samazināta latence: Datu apstrāde lokāli novērš nepieciešamību pārsūtīt datus uz mākoni un atpakaļ, kā rezultātā ir ievērojami zemāks latentums. Tas ir būtiski reāllaika lietojumprogrammām, piemēram, autonomai braukšanai, robotikai un rūpnieciskajai automatizācijai, kur milisekundes var būt izšķirošas. Piemēram, pašbraucošs auto Vācijā, kas izmanto Edge AI, var nekavējoties reaģēt uz negaidītiem šķēršļiem uz autobāņa, nepaļaujoties uz mākoņa savienojumu, ko varētu ietekmēt tīkla pārslodze.
• Uzlabota datu privātums un drošība: Edge AI ļauj datus apstrādāt un analizēt lokāli, samazinot risku, ka sensitīvi dati tiks pakļauti pārsūtīšanas vai glabāšanas laikā mākonī. Tas ir īpaši svarīgi tādām nozarēm kā veselības aprūpe un finanses, kur datu privātuma noteikumi ir stingri. Slimnīca Japānā, kas izmanto Edge AI medicīnisko attēlu analīzei, var nodrošināt, ka pacientu dati paliek drošībā slimnīcas tīklā.
• Paaugstināta uzticamība: Edge AI sistēmas var turpināt darboties pat tad, ja nav interneta savienojuma. Tas ir kritiski svarīgi lietojumprogrammām attālās vietās vai vidēs ar neuzticamu tīkla savienojamību, piemēram, naftas ieguves platformās jūrā vai pazemes raktuvēs. Apsveriet kalnrūpniecības operāciju Austrālijā, kur uzticams interneta savienojums var būt izaicinājums; Edge AI darbināti sensori var nepārtraukti uzraudzīt aprīkojuma stāvokli un prognozēt potenciālās kļūmes, pat bez pastāvīga savienojuma ar centrālo serveri.
• Zemākas joslas platuma izmaksas: Apstrādājot datus lokāli, Edge AI samazina datu apjomu, kas jāpārsūta uz mākoni, tādējādi samazinot joslas platuma izmaksas. Tas ir īpaši izdevīgi lietojumprogrammām, kas ģenerē lielu datu apjomu, piemēram, videonovērošanai un vides monitoringam. Saimniecība Brazīlijā, kas izmanto dronus ar Edge AI, var analizēt labības stāvokli reāllaikā, samazinot nepieciešamību pārsūtīt lielu daudzumu aerofotogrāfiju uz mākoni.
• Uzlabota energoefektivitāte: Perifērijas ierīces bieži ir paredzētas zemam enerģijas patēriņam. Veicot MI apstrādi šajās ierīcēs, Edge AI var ievērojami samazināt enerģijas patēriņu salīdzinājumā ar mākoņdatošanas MI, kam nepieciešami jaudīgi serveri un plaša dzesēšanas infrastruktūra. Tas ir īpaši svarīgi ar akumulatoriem darbināmām ierīcēm, piemēram, valkājamiem sensoriem un IoT ierīcēm. Attālināts sensoru tīkls Antarktīdā, kas uzrauga ledus segas biezumu, izmantojot Edge AI, var darboties ilgstoši ar ierobežotu akumulatora jaudu.

Edge AI izaicinājumi

Neskatoties uz daudzajām priekšrocībām, Edge AI rada arī vairākus izaicinājumus, kas jārisina, lai nodrošinātu veiksmīgu izvietošanu:

• Ierobežoti skaitļošanas resursi: Perifērijas ierīcēm parasti ir ierobežota apstrādes jauda, atmiņa un krātuve salīdzinājumā ar mākoņa serveriem. Tas prasa izstrādāt vieglus un efektīvus MI modeļus, kas var efektīvi darboties uz resursu ierobežotām ierīcēm. Tas ir bieži sastopams izaicinājums, ar ko saskaras izstrādātāji jaunattīstības ekonomikās, kuri strādā ar vecāku vai mazāk jaudīgu aparatūru.
• Modeļu optimizācija un kompresija: MI modeļu izvietošana perifērijas ierīcēs prasa rūpīgu optimizāciju un kompresiju, lai samazinātu to izmēru un skaitļošanas sarežģītību. Lai to panāktu, parasti tiek izmantotas tādas metodes kā kvantizācija, atzarošana un zināšanu destilācija.
• Aparatūras un programmatūras saderība: Perifērijas ierīču neviendabīgā daba ar dažādām aparatūras arhitektūrām un operētājsistēmām rada būtisku izaicinājumu saderības un sadarbspējas nodrošināšanai.
• Drošības ievainojamības: Perifērijas ierīces var būt neaizsargātas pret dažādiem drošības apdraudējumiem, piemēram, ļaunprātīgu programmatūru un fizisku iejaukšanos. Lai aizsargātu sensitīvus datus un novērstu neatļautu piekļuvi, ir nepieciešami stingri drošības pasākumi.
• Bezvadu (Over-the-Air - OTA) atjauninājumi: Efektīvi mehānismi MI modeļu un programmatūras atjaunināšanai perifērijas ierīcēs ir būtiski, lai uzturētu veiktspēju un drošību. OTA atjauninājumiem jābūt uzticamiem un drošiem, lai novērstu darbības traucējumus un ievainojamības.
• Jaudas ierobežojumi: Daudzas perifērijas ierīces darbojas ar akumulatoriem. Sarežģītu MI modeļu darbināšana var būt energoietilpīga. Tāpēc algoritmiem jābūt optimizētiem energoefektivitātei.

Edge AI pielietojumi dažādās nozarēs

Edge AI tiek pieņemts plašā nozaru spektrā, pārveidojot dažādus uzņēmējdarbības un ikdienas dzīves aspektus:

• Autonomie transportlīdzekļi: Edge AI ir kritiski svarīgs, lai nodrošinātu autonomu braukšanu, ļaujot transportlīdzekļiem reāllaikā apstrādāt sensoru datus (piemēram, kameras, lidaru, radaru) un pieņemt tūlītējus lēmumus. Tas ietver tādus uzdevumus kā objektu noteikšana, joslas saglabāšana un ceļa plānošana. Piemēram, Tesla izmanto ierīces MI savai Autopilot sistēmai, apstrādājot datus no savu sensoru masīva, lai pārvietotos pa ceļiem un izvairītos no sadursmēm. Līdzīgi pielietojumi tiek izstrādāti automobiļu ražotāju vidū Vācijā, Ķīnā un Amerikas Savienotajās Valstīs.
• Rūpnieciskā automatizācija: Edge AI tiek izmantots, lai uzlabotu efektivitāti un produktivitāti ražošanā un citās rūpniecības vidēs. Tas nodrošina prognozējošo apkopi, kvalitātes kontroli un robotu vadību, samazinot dīkstāves laiku un uzlabojot vispārējo darbības veiktspēju. Rūpnīca Dienvidkorejā varētu izmantot Edge AI, lai analizētu video plūsmas no kamerām, kas uzrauga ražošanas līnijas, reāllaikā identificējot defektus un aktivizējot brīdinājumus, lai novērstu turpmākas problēmas.
• Veselības aprūpe: Edge AI revolucionizē veselības aprūpi, nodrošinot attālinātu pacientu uzraudzību, medicīnisko attēlu analīzi un personalizētu medicīnu. Tas ļauj veselības aprūpes sniedzējiem nodrošināt labāku aprūpi par zemākām izmaksām. Valkājamie sensori, kas aprīkoti ar Edge AI, var uzraudzīt vitālos rādītājus un atklāt anomālijas, brīdinot veselības aprūpes speciālistus par potenciālām veselības problēmām, pirms tās kļūst kritiskas. Telemedicīnas pakalpojumu sniedzējs Indijā varētu izmantot Edge AI, lai analizētu pacientu datus, kas savākti ar mobilajām ierīcēm, sniedzot personalizētus veselības ieteikumus un agrīnus brīdinājumus par iespējamiem veselības riskiem.
• Mazumtirdzniecība: Edge AI pārveido mazumtirdzniecības pieredzi, nodrošinot personalizētus ieteikumus, krājumu pārvaldību un krāpšanas atklāšanu. Tas ļauj mazumtirgotājiem labāk izprast klientu uzvedību un optimizēt savas darbības. Lielveikalu ķēde Apvienotajā Karalistē varētu izmantot Edge AI, lai analizētu video plūsmas no kamerām, lai izsekotu klientu kustībām un optimizētu veikalu izkārtojumus, maksimizējot pārdošanas apjomus un uzlabojot klientu pieredzi.
• Viedās pilsētas: Edge AI spēlē galveno lomu viedo un ilgtspējīgo pilsētu veidošanā. Tas nodrošina inteliģentu satiksmes pārvaldību, vides monitoringu un sabiedrisko drošību. Pilsēta Singapūrā varētu izmantot Edge AI, lai analizētu datus no sensoriem un kamerām, lai optimizētu satiksmes plūsmu, samazinātu sastrēgumus un uzlabotu gaisa kvalitāti.
• Lauksaimniecība: Precīzā lauksaimniecība lielā mērā paļaujas uz Edge AI. Sensori un droni, kas aprīkoti ar MI, var uzraudzīt labības veselību, optimizēt apūdeņošanu un atklāt kaitēkļus, tādējādi palielinot ražu un samazinot resursu patēriņu. Zemnieki Argentīnā var izmantot ar MI darbinātus dronus, lai novērtētu labības veselību un identificētu jomas, kurām nepieciešama uzmanība, optimizējot mēslošanas līdzekļu un pesticīdu izmantošanu.
• Drošība un novērošana: Ierīces MI uzlabo drošības sistēmas, nodrošinot reāllaika objektu noteikšanu, sejas atpazīšanu un anomāliju atklāšanu. Tas ir būtiski, lai nodrošinātu kritisko infrastruktūru, sabiedriskās telpas un privātīpašumus. Edge AI var izmantot, lai atklātu aizdomīgas darbības lidostās un dzelzceļa stacijās, uzlabojot drošību un novēršot potenciālos draudus.
• Telekomunikācijas: Edge AI tiek izmantots, lai optimizētu tīkla veiktspēju, samazinātu latentumu un uzlabotu pakalpojumu kvalitāti mobilajiem lietotājiem. Tas nodrošina inteliģentu resursu piešķiršanu un prognozējošo apkopi, nodrošinot nevainojamu lietotāja pieredzi. Telekomunikāciju pakalpojumu sniedzēji Āfrikā izmanto Edge AI, lai optimizētu tīkla joslas platuma piešķiršanu, pamatojoties uz reāllaika pieprasījumu, uzlabojot mobilo interneta pakalpojumu veiktspēju apgabalos ar ierobežotu infrastruktūru.

Galvenās tehnoloģijas, kas nodrošina Edge AI

Vairākas galvenās tehnoloģijas veicina Edge AI izaugsmi un pieņemšanu:

• Specializēta aparatūra: Specializētu aparatūras paātrinātāju, piemēram, neironu apstrādes vienību (NPU) un tenzoru apstrādes vienību (TPU), izstrāde ir paredzēta, lai efektīvi izpildītu MI modeļus perifērijas ierīcēs. Tādas kompānijas kā NVIDIA, Intel un Qualcomm ir šo procesoru izstrādes priekšgalā.
• Viegli MI modeļi: Tehnikas vieglu un efektīvu MI modeļu izstrādei, piemēram, kvantizācija, atzarošana un zināšanu destilācija, ir būtiskas, lai izvietotu MI uz resursu ierobežotām ierīcēm. Tādas ietvara sistēmas kā TensorFlow Lite un PyTorch Mobile ir paredzētas šādu modeļu izveidei un izvietošanai.
• Perifērijas skaitļošanas platformas: Perifērijas skaitļošanas platformas nodrošina infrastruktūru un rīkus, kas nepieciešami, lai pārvaldītu un izvietotu MI lietojumprogrammas perifērijas ierīcēs. Šīs platformas piedāvā tādas funkcijas kā ierīču pārvaldība, datu ievade un modeļu izvietošana. Piemēri ietver AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge un Google Cloud IoT Edge.
• 5G un uzlabota savienojamība: 5G un citu uzlabotu savienojamības tehnoloģiju parādīšanās nodrošina ātrāku un uzticamāku saziņu starp perifērijas ierīcēm un mākoni, veicinot sarežģītāku MI lietojumprogrammu izvietošanu.
• TinyML: Mašīnmācīšanās apakšnozare, kas koncentrējas uz modeļu izvietošanu uz ārkārtīgi resursu ierobežotiem mikrokontrolieriem.

Globālās Edge AI tirgus tendences

Globālais Edge AI tirgus piedzīvo strauju izaugsmi, ko veicina pieaugošais pieprasījums pēc zema latentuma, drošiem un uzticamiem MI risinājumiem. Vairākas galvenās tendences veido tirgu:

• Palielinātas investīcijas: Riska kapitāla fondi un jau izveidojušās tehnoloģiju kompānijas lielā mērā investē Edge AI jaunuzņēmumos un tehnoloģijās. Tas veicina inovācijas un paātrina jaunu Edge AI risinājumu izstrādi.
• Pieaugoša adopcija dažādās nozarēs: Edge AI tiek pieņemts plašā nozaru spektrā, no autobūves un ražošanas līdz veselības aprūpei un mazumtirdzniecībai. Tas veicina pieprasījumu pēc specializētiem Edge AI risinājumiem, kas pielāgoti konkrētām nozares vajadzībām.
• Atvērtā koda rīku izstrāde: Atvērtā koda rīku un ietvara sistēmu izstrāde atvieglo izstrādātājiem Edge AI lietojumprogrammu izveidi un izvietošanu. Tas samazina ienākšanas barjeru un paātrina Edge AI pieņemšanu.
• Uzsvars uz drošību un privātumu: Tā kā Edge AI kļūst arvien izplatītāks, pieaug uzmanība drošībai un privātumam. Uzņēmumi izstrādā stingrus drošības pasākumus, lai aizsargātu sensitīvus datus un novērstu neatļautu piekļuvi perifērijas ierīcēm.
• Integrācija ar mākoņa platformām: Edge AI arvien vairāk tiek integrēts ar mākoņa platformām, radot hibrīdus MI risinājumus, kas izmanto gan perifērijas, gan mākoņdatošanas priekšrocības. Tas ļauj uzņēmumiem apstrādāt datus lokāli perifērijas ierīcēs, vienlaikus izmantojot mākoni tādiem uzdevumiem kā modeļu apmācība un datu analīze.

Edge AI nākotne

Edge AI ir gatavs spēlēt arvien svarīgāku lomu mākslīgā intelekta nākotnē. Tehnoloģijai attīstoties un izmaksām samazinoties, Edge AI kļūs pieejamāks un plašāk izplatīts. Šeit ir dažas galvenās tendences, kurām sekot līdzi:

• Jaudīgākas perifērijas ierīces: Perifērijas ierīces turpinās kļūt jaudīgākas, ļaujot tām darbināt sarežģītākus MI modeļus.
• MI modeļu optimizācija: Progresi MI modeļu optimizācijas tehnikās ļaus izvietot arvien sarežģītākus MI modeļus uz resursu ierobežotām ierīcēm.
• Uzlabota drošība: Drošības pasākumi perifērijas ierīcēm turpinās uzlaboties, aizsargājot sensitīvus datus un novēršot neatļautu piekļuvi.
• Plašāka adopcija: Edge AI tiks pieņemts vēl vairākās nozarēs un lietojumprogrammās, pārveidojot dažādus uzņēmējdarbības un ikdienas dzīves aspektus.
• Cilvēka un MI sadarbība: Edge AI veicinās daudz vienmērīgāku cilvēka un MI sadarbību, dodot cilvēkiem iespēju pieņemt labākus lēmumus un efektīvāk automatizēt uzdevumus. Iedomājieties celtnieku Dubaijā, kurš izmanto papildinātās realitātes brilles, ko darbina Edge AI, lai saņemtu reāllaika norādījumus un instrukcijas par sarežģītiem uzdevumiem.

Noslēgums

Edge AI ir nozīmīga pārmaiņa mākslīgā intelekta ainavā, tuvinot apstrādes jaudu datu avotam un nodrošinot plašu jaunu lietojumprogrammu klāstu. Risinot izaicinājumus un izmantojot iespējas, organizācijas var izmantot Edge AI, lai iegūtu konkurences priekšrocības, uzlabotu efektivitāti un uzlabotu klientu pieredzi. Tehnoloģijai attīstoties un ekosistēmai paplašinoties, Edge AI ir gatavs revolucionizēt nozares visā pasaulē, padarot MI pieejamāku, efektīvāku un drošāku ikvienam.

Neatkarīgi no tā, vai esat izstrādātājs, uzņēmuma vadītājs vai vienkārši kāds, kas interesējas par tehnoloģiju nākotni, Edge AI izpratne ir būtiska, lai orientētos strauji mainīgajā mākslīgā intelekta pasaulē. Turpiniet pētīt un būt informēti par jaunākajiem notikumiem šajā aizraujošajā jomā.