Edge AI: запуск моделей на пристроях – глобальна перспектива

Штучний інтелект (ШІ) стрімко трансформує галузі по всьому світу. Хоча хмарні рішення на основі ШІ домінували на ринку, з'являється нова парадигма: Edge AI. Цей підхід передбачає розгортання моделей ШІ безпосередньо на пристроях, наближаючи обчислювальні потужності до джерела даних. Цей блог-пост надає комплексний огляд Edge AI, досліджуючи його переваги, виклики, різноманітні застосування по всьому світу та майбутні тенденції.

Що таке Edge AI?

Edge AI, також відомий як ШІ на пристрої або вбудований ШІ, означає виконання алгоритмів та моделей ШІ локально на периферійних пристроях, а не на централізованих хмарних серверах. Периферійні пристрої охоплюють широкий спектр обладнання, включаючи смартфони, сенсори, промислове обладнання, автономні транспортні засоби та навіть медичні прилади. Ключовою характеристикою є те, що ці пристрої виконують завдання, пов'язані зі ШІ, самостійно, без постійного зв'язку з хмарою.

Розглянемо застосунок для розумного міста. Замість надсилання відеопотоків з камер спостереження на віддалений сервер для розпізнавання об'єктів, система Edge AI може обробляти відео безпосередньо на самій камері, виявляючи потенційні загрози безпеці в реальному часі. Це значно зменшує затримку та вимоги до пропускної здатності.

Переваги Edge AI

Edge AI пропонує численні переваги порівняно з традиційним хмарним ШІ, що робить його все більш привабливим варіантом для різноманітних застосувань:

Зменшена затримка: Обробка даних локально усуває необхідність передавати дані в хмару і назад, що призводить до значно меншої затримки. Це критично важливо для додатків реального часу, таких як автономне водіння, робототехніка та промислова автоматизація, де мілісекунди можуть мати вирішальне значення. Наприклад, самокерований автомобіль у Німеччині, що використовує Edge AI, може миттєво реагувати на несподівані перешкоди на автобані, не покладаючись на хмарне з'єднання, яке може залежати від перевантаження мережі.
Покращена конфіденційність та безпека даних: Edge AI дозволяє обробляти та аналізувати дані локально, зменшуючи ризик витоку конфіденційних даних під час передачі або зберігання в хмарі. Це особливо важливо для таких галузей, як охорона здоров'я та фінанси, де діють суворі норми щодо конфіденційності даних. Лікарня в Японії, що використовує Edge AI для аналізу медичних зображень, може гарантувати, що дані пацієнтів залишаються в безпеці в межах лікарняної мережі.
Підвищена надійність: Системи Edge AI можуть продовжувати функціонувати навіть за відсутності інтернет-з'єднання. Це критично для застосунків у віддалених місцях або в середовищах з ненадійним мережевим з'єднанням, таких як морські нафтові платформи або підземні шахти. Уявіть гірничодобувну операцію в Австралії, де надійне інтернет-з'єднання може бути проблематичним; сенсори з підтримкою Edge AI можуть безперервно контролювати стан обладнання та прогнозувати потенційні збої, навіть без постійного підключення до центрального сервера.
Зниження витрат на пропускну здатність: Обробляючи дані локально, Edge AI зменшує обсяг даних, які необхідно передавати в хмару, що призводить до зниження витрат на пропускну здатність. Це особливо корисно для застосунків, які генерують великі обсяги даних, таких як відеоспостереження та моніторинг навколишнього середовища. Ферма в Бразилії, що використовує дрони, оснащені Edge AI, може аналізувати стан посівів у реальному часі, зменшуючи потребу в передачі великих обсягів аерофотознімків у хмару.
Покращена енергоефективність: Периферійні пристрої часто розроблені для низького енергоспоживання. Виконуючи обробку ШІ на цих пристроях, Edge AI може значно зменшити споживання енергії порівняно з хмарним ШІ, який вимагає потужних серверів та розгалуженої інфраструктури охолодження. Це особливо важливо для пристроїв з акумуляторним живленням, таких як носимі датчики та пристрої IoT. Віддалена сенсорна мережа в Антарктиді, що контролює товщину льодовикового покриву за допомогою Edge AI, може працювати протягом тривалого часу на обмеженій потужності акумулятора.

Виклики Edge AI

Незважаючи на численні переваги, Edge AI також створює кілька викликів, які необхідно вирішити для успішного розгортання:

Обмежені обчислювальні ресурси: Периферійні пристрої зазвичай мають обмежену обчислювальну потужність, пам'ять та сховище порівняно з хмарними серверами. Це вимагає розробки легких та ефективних моделей ШІ, які можуть ефективно працювати на пристроях з обмеженими ресурсами. Це поширена проблема, з якою стикаються розробники в країнах, що розвиваються, які працюють зі старим або менш потужним обладнанням.
Оптимізація та стиснення моделей: Розгортання моделей ШІ на периферійних пристроях вимагає ретельної оптимізації та стиснення для зменшення їх розміру та обчислювальної складності. Для цього зазвичай використовуються такі методи, як квантування, прунінг та дистиляція знань.
Сумісність апаратного та програмного забезпечення: Гетерогенна природа периферійних пристроїв з різними апаратними архітектурами та операційними системами становить значну проблему для забезпечення сумісності та взаємодії.
Вразливості безпеки: Периферійні пристрої можуть бути вразливими до різноманітних загроз безпеки, таких як шкідливе програмне забезпечення та фізичне втручання. Надійні заходи безпеки є важливими для захисту конфіденційних даних та запобігання несанкціонованому доступу.
Оновлення «по повітрю» (OTA): Ефективні механізми оновлення моделей ШІ та програмного забезпечення на периферійних пристроях є вирішальними для підтримки продуктивності та безпеки. Оновлення OTA мають бути надійними та безпечними, щоб запобігти збоям та вразливостям.
Обмеження потужності: Багато периферійних пристроїв живляться від акумуляторів. Запуск складних моделей ШІ може бути енергоємним. Тому алгоритми повинні бути оптимізовані для енергоефективності.

Застосування Edge AI в різних галузях

Edge AI впроваджується в широкому спектрі галузей, трансформуючи різні аспекти бізнесу та повсякденного життя:

Автономні транспортні засоби: Edge AI є критично важливим для забезпечення автономного водіння, дозволяючи транспортним засобам обробляти дані з датчиків (наприклад, камер, лідарів, радарів) у реальному часі та приймати миттєві рішення. Це включає такі завдання, як виявлення об'єктів, утримання смуги руху та планування маршруту. Наприклад, Tesla використовує ШІ на пристрої для своєї системи Autopilot, обробляючи дані з масиву датчиків для навігації по дорогах та уникнення зіткнень. Подібні застосунки розробляються автовиробниками в Німеччині, Китаї та США.
Промислова автоматизація: Edge AI використовується для підвищення ефективності та продуктивності у виробництві та інших промислових середовищах. Він уможливлює прогнозне обслуговування, контроль якості та управління роботами, зменшуючи час простою та покращуючи загальну операційну ефективність. Завод у Південній Кореї може використовувати Edge AI для аналізу відеопотоків з камер, що контролюють виробничі лінії, виявляючи дефекти в реальному часі та надсилаючи сповіщення для запобігання подальшим проблемам.
Охорона здоров'я: Edge AI революціонізує охорону здоров'я, уможливлюючи віддалений моніторинг пацієнтів, аналіз медичних зображень та персоналізовану медицину. Це дозволяє медичним працівникам надавати кращу допомогу за менших витрат. Носимі датчики, оснащені Edge AI, можуть контролювати життєві показники та виявляти аномалії, сповіщаючи медичних працівників про потенційні проблеми зі здоров'ям до того, як вони стануть критичними. Постачальник телемедичних послуг в Індії може використовувати Edge AI для аналізу даних пацієнтів, зібраних через мобільні пристрої, надаючи персоналізовані рекомендації щодо здоров'я та ранні попередження про потенційні ризики.
Роздрібна торгівля: Edge AI трансформує досвід роздрібної торгівлі, уможливлюючи персоналізовані рекомендації, управління запасами та виявлення шахрайства. Це дозволяє роздрібним торговцям краще розуміти поведінку клієнтів та оптимізувати свої операції. Мережа супермаркетів у Великій Британії може використовувати Edge AI для аналізу відеопотоків з камер, щоб відстежувати переміщення клієнтів та оптимізувати планування магазинів, максимізуючи продажі та покращуючи клієнтський досвід.
Розумні міста: Edge AI відіграє ключову роль у створенні розумних та сталих міст. Він уможливлює інтелектуальне управління дорожнім рухом, моніторинг навколишнього середовища та громадську безпеку. Місто в Сінгапурі може використовувати Edge AI для аналізу даних з датчиків та камер для оптимізації транспортних потоків, зменшення заторів та покращення якості повітря.
Сільське господарство: Точне землеробство значною мірою покладається на Edge AI. Датчики та дрони, оснащені ШІ, можуть контролювати стан посівів, оптимізувати зрошення та виявляти шкідників, що призводить до збільшення врожайності та зменшення споживання ресурсів. Фермери в Аргентині можуть використовувати дрони з підтримкою ШІ для оцінки стану посівів та виявлення ділянок, що потребують уваги, оптимізуючи використання добрив та пестицидів.
Безпека та спостереження: ШІ на пристрої підвищує ефективність систем безпеки, уможливлюючи розпізнавання об'єктів, облич та аномалій у реальному часі. Це критично важливо для захисту критичної інфраструктури, громадських місць та приватних володінь. Edge AI може використовуватися для виявлення підозрілої активності в аеропортах та на залізничних вокзалах, підвищуючи безпеку та запобігаючи потенційним загрозам.
Телекомунікації: Edge AI використовується для оптимізації продуктивності мережі, зменшення затримки та покращення якості обслуговування для мобільних користувачів. Він уможливлює інтелектуальний розподіл ресурсів та прогнозне обслуговування, забезпечуючи безперебійний користувацький досвід. Телекомунікаційні провайдери в Африці використовують Edge AI для оптимізації розподілу пропускної здатності мережі на основі попиту в реальному часі, покращуючи продуктивність мобільних інтернет-послуг у регіонах з обмеженою інфраструктурою.

Ключові технології, що уможливлюють Edge AI

Кілька ключових технологій стимулюють зростання та впровадження Edge AI:

Спеціалізоване обладнання: Розробка спеціалізованих апаратних прискорювачів, таких як нейронні процесори (NPU) та тензорні процесори (TPU), призначена для ефективного виконання моделей ШІ на периферійних пристроях. Такі компанії, як NVIDIA, Intel та Qualcomm, є лідерами в розробці цих процесорів.
Легкі моделі ШІ: Техніки для розробки легких та ефективних моделей ШІ, такі як квантування, прунінг та дистиляція знань, є важливими для розгортання ШІ на пристроях з обмеженими ресурсами. Фреймворки, такі як TensorFlow Lite та PyTorch Mobile, призначені для створення та розгортання таких моделей.
Платформи периферійних обчислень: Платформи периферійних обчислень надають інфраструктуру та інструменти, необхідні для управління та розгортання застосунків ШІ на периферійних пристроях. Ці платформи пропонують такі функції, як управління пристроями, збір даних та розгортання моделей. Прикладами є AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge та Google Cloud IoT Edge.
5G та передові технології зв'язку: Поява 5G та інших передових технологій зв'язку забезпечує швидший та надійніший зв'язок між периферійними пристроями та хмарою, сприяючи розгортанню складніших застосунків ШІ.
TinyML: Підгалузь машинного навчання, що фокусується на розгортанні моделей на мікроконтролерах з надзвичайно обмеженими ресурсами.

Глобальні тенденції ринку Edge AI

Глобальний ринок Edge AI переживає стрімке зростання, зумовлене зростаючим попитом на надійні, безпечні та низьколатентні рішення ШІ. Ринок формують кілька ключових тенденцій:

Збільшення інвестицій: Венчурні фонди та відомі технологічні компанії активно інвестують у стартапи та технології Edge AI. Це стимулює інновації та прискорює розробку нових рішень Edge AI.
Зростаюче впровадження в різних галузях: Edge AI впроваджується в широкому спектрі галузей, від автомобільної та обробної промисловості до охорони здоров'я та роздрібної торгівлі. Це стимулює попит на спеціалізовані рішення Edge AI, адаптовані до конкретних потреб галузі.
Розвиток інструментів з відкритим кодом: Розробка інструментів та фреймворків з відкритим кодом полегшує розробникам створення та розгортання застосунків Edge AI. Це знижує бар'єр для входу та прискорює впровадження Edge AI.
Фокус на безпеці та конфіденційності: Оскільки Edge AI стає все більш поширеним, зростає увага до безпеки та конфіденційності. Компанії розробляють надійні заходи безпеки для захисту конфіденційних даних та запобігання несанкціонованому доступу до периферійних пристроїв.
Інтеграція з хмарними платформами: Edge AI все частіше інтегрується з хмарними платформами, створюючи гібридні рішення ШІ, які використовують сильні сторони як периферійних, так і хмарних обчислень. Це дозволяє компаніям обробляти дані локально на периферійних пристроях, одночасно використовуючи хмару для таких завдань, як тренування моделей та аналітика даних.

Майбутнє Edge AI

Edge AI готовий відігравати все більш важливу роль у майбутньому штучного інтелекту. У міру розвитку технологій та зниження витрат Edge AI стане більш доступним та поширеним. Ось деякі ключові тенденції, на які варто звернути увагу:

Більш потужні периферійні пристрої: Периферійні пристрої продовжуватимуть ставати потужнішими, що дозволить їм запускати складніші моделі ШІ.
Оптимізація моделей ШІ: Досягнення в техніках оптимізації моделей ШІ уможливлять розгортання все більш складних моделей ШІ на пристроях з обмеженими ресурсами.
Покращена безпека: Заходи безпеки для периферійних пристроїв продовжуватимуть вдосконалюватися, захищаючи конфіденційні дані та запобігаючи несанкціонованому доступу.
Ширше впровадження: Edge AI буде впроваджено в ще більшій кількості галузей та застосунків, трансформуючи різні аспекти бізнесу та повсякденного життя.
Співпраця людини та ШІ: Edge AI сприятиме більш плавній співпраці людини та ШІ, надаючи людям можливість приймати кращі рішення та ефективніше автоматизувати завдання. Уявіть будівельника в Дубаї, який використовує окуляри доповненої реальності на базі Edge AI для отримання вказівок та інструкцій у реальному часі щодо складних завдань.

Висновок

Edge AI являє собою значний зсув у ландшафті штучного інтелекту, наближаючи обчислювальні потужності до джерела даних і уможливлюючи широкий спектр нових застосунків. Вирішуючи проблеми та використовуючи можливості, організації можуть використовувати Edge AI для отримання конкурентної переваги, підвищення ефективності та покращення клієнтського досвіду. У міру дозрівання технології та розширення екосистеми, Edge AI готовий революціонізувати галузі по всьому світу, роблячи ШІ більш доступним, ефективним та безпечним для всіх.

Незалежно від того, чи є ви розробником, бізнес-лідером або просто людиною, зацікавленою в майбутньому технологій, розуміння Edge AI є важливим для навігації у швидкозмінному світі штучного інтелекту. Продовжуйте досліджувати та бути в курсі останніх розробок у цій захоплюючій галузі.