AI tại biên: Chạy mô hình trên thiết bị – Góc nhìn toàn cầu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng biến đổi các ngành công nghiệp trên toàn thế giới. Trong khi các giải pháp AI dựa trên đám mây đã thống trị, một mô hình mới đang nổi lên: AI tại biên (Edge AI). Cách tiếp cận này liên quan đến việc triển khai các mô hình AI trực tiếp trên thiết bị, đưa sức mạnh xử lý đến gần hơn với nguồn dữ liệu. Bài đăng này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về AI tại biên, khám phá các lợi ích, thách thức, ứng dụng đa dạng trên toàn cầu và các xu hướng trong tương lai.

AI tại biên là gì?

AI tại biên, còn được gọi là AI trên thiết bị hoặc AI nhúng, đề cập đến việc thực thi các thuật toán và mô hình AI cục bộ trên các thiết bị biên thay vì dựa vào các máy chủ đám mây tập trung. Thiết bị biên bao gồm một loạt các phần cứng, bao gồm điện thoại thông minh, cảm biến, máy móc công nghiệp, phương tiện tự hành và thậm chí cả thiết bị y tế. Đặc điểm chính là các thiết bị này thực hiện các tác vụ liên quan đến AI một cách độc lập, không cần giao tiếp liên tục với đám mây.

Hãy xem xét một ứng dụng thành phố thông minh. Thay vì gửi các luồng video từ camera giám sát đến một máy chủ từ xa để phát hiện đối tượng, một hệ thống AI tại biên có thể xử lý video trực tiếp trên chính camera đó, xác định các mối đe dọa an ninh tiềm tàng trong thời gian thực. Điều này giúp giảm đáng kể độ trễ và yêu cầu băng thông.

Lợi ích của AI tại biên

AI tại biên mang lại nhiều lợi thế so với AI dựa trên đám mây truyền thống, khiến nó trở thành một lựa chọn ngày càng hấp dẫn cho các ứng dụng khác nhau:

• Giảm độ trễ: Xử lý dữ liệu cục bộ loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu lên đám mây và ngược lại, dẫn đến độ trễ thấp hơn đáng kể. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như lái xe tự hành, robot và tự động hóa công nghiệp, nơi mỗi mili giây đều có thể tạo ra sự khác biệt. Ví dụ, một chiếc xe tự lái ở Đức sử dụng AI tại biên có thể phản ứng ngay lập tức với các chướng ngại vật bất ngờ trên đường cao tốc Autobahn mà không cần phụ thuộc vào kết nối đám mây có thể bị ảnh hưởng bởi tắc nghẽn mạng.
• Tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: AI tại biên cho phép dữ liệu được xử lý và phân tích cục bộ, giảm nguy cơ dữ liệu nhạy cảm bị lộ trong quá trình truyền tải hoặc lưu trữ trên đám mây. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ngành như y tế và tài chính, nơi các quy định về quyền riêng tư dữ liệu rất nghiêm ngặt. Một bệnh viện ở Nhật Bản sử dụng AI tại biên để phân tích hình ảnh y tế có thể đảm bảo dữ liệu bệnh nhân được giữ an toàn trong mạng lưới của bệnh viện.
• Tăng độ tin cậy: Các hệ thống AI tại biên có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi không có kết nối internet. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng ở những địa điểm xa xôi hoặc môi trường có kết nối mạng không ổn định, chẳng hạn như giàn khoan dầu ngoài khơi hoặc hầm mỏ dưới lòng đất. Hãy xem xét một hoạt động khai thác mỏ ở Úc, nơi kết nối internet đáng tin cậy có thể là một thách thức; các cảm biến được trang bị AI tại biên có thể liên tục theo dõi tình trạng thiết bị và dự đoán các hỏng hóc tiềm tàng, ngay cả khi không có kết nối liên tục với máy chủ trung tâm.
• Chi phí băng thông thấp hơn: Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, AI tại biên giảm lượng dữ liệu cần truyền lên đám mây, dẫn đến chi phí băng thông thấp hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng tạo ra lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như giám sát video và theo dõi môi trường. Một trang trại ở Brazil sử dụng máy bay không người lái được trang bị AI tại biên có thể phân tích sức khỏe cây trồng trong thời gian thực, giảm nhu cầu truyền một lượng lớn hình ảnh từ trên không lên đám mây.
• Cải thiện hiệu quả năng lượng: Các thiết bị biên thường được thiết kế để tiêu thụ điện năng thấp. Bằng cách thực hiện xử lý AI trên các thiết bị này, AI tại biên có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng so với AI dựa trên đám mây, vốn đòi hỏi các máy chủ mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng làm mát rộng lớn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị chạy bằng pin như cảm biến đeo được và thiết bị IoT. Một mạng lưới cảm biến từ xa ở Nam Cực theo dõi độ dày của băng bằng cách sử dụng AI tại biên có thể hoạt động trong thời gian dài với nguồn pin hạn chế.

Thách thức của AI tại biên

Mặc dù có nhiều lợi ích, AI tại biên cũng đặt ra một số thách thức cần được giải quyết để triển khai thành công:

• Tài nguyên tính toán hạn chế: Các thiết bị biên thường có sức mạnh xử lý, bộ nhớ và dung lượng lưu trữ hạn chế so với máy chủ đám mây. Điều này đòi hỏi phải phát triển các mô hình AI nhẹ và hiệu quả có thể chạy tốt trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Đây là một thách thức chung mà các nhà phát triển ở các nền kinh tế mới nổi phải đối mặt khi làm việc với phần cứng cũ hơn hoặc kém mạnh mẽ hơn.
• Tối ưu hóa và nén mô hình: Việc triển khai các mô hình AI trên thiết bị biên đòi hỏi phải tối ưu hóa và nén cẩn thận để giảm kích thước và độ phức tạp tính toán của chúng. Các kỹ thuật như lượng tử hóa (quantization), cắt tỉa (pruning) và chưng cất kiến thức (knowledge distillation) thường được sử dụng để đạt được điều này.
• Tương thích phần cứng và phần mềm: Bản chất không đồng nhất của các thiết bị biên, với kiến trúc phần cứng và hệ điều hành khác nhau, đặt ra một thách thức đáng kể trong việc đảm bảo khả năng tương thích và khả năng tương tác.
• Lỗ hổng bảo mật: Các thiết bị biên có thể dễ bị tấn công bởi các mối đe dọa bảo mật khác nhau, chẳng hạn như phần mềm độc hại và can thiệp vật lý. Các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là cần thiết để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn chặn truy cập trái phép.
• Cập nhật qua mạng (OTA): Các cơ chế hiệu quả để cập nhật các mô hình AI và phần mềm trên thiết bị biên là rất quan trọng để duy trì hiệu suất và bảo mật. Các bản cập nhật OTA cần phải đáng tin cậy và an toàn để ngăn chặn sự gián đoạn và các lỗ hổng.
• Hạn chế về năng lượng: Nhiều thiết bị biên chạy bằng pin. Việc chạy các mô hình AI phức tạp có thể tiêu tốn nhiều năng lượng. Do đó, các thuật toán cần được tối ưu hóa về hiệu quả năng lượng.

Ứng dụng của AI tại biên trong các ngành công nghiệp

AI tại biên đang được áp dụng trên một loạt các ngành công nghiệp, biến đổi nhiều khía cạnh của kinh doanh và cuộc sống hàng ngày:

• Phương tiện tự hành: AI tại biên rất quan trọng để cho phép lái xe tự hành bằng cách cho phép các phương tiện xử lý dữ liệu cảm biến (ví dụ: camera, lidar, radar) trong thời gian thực và đưa ra quyết định ngay lập tức. Điều này bao gồm các tác vụ như phát hiện đối tượng, giữ làn đường và lập kế hoạch đường đi. Ví dụ, Tesla sử dụng AI trên thiết bị cho hệ thống Autopilot của mình, xử lý dữ liệu từ một loạt các cảm biến để điều hướng trên đường và tránh va chạm. Các ứng dụng tương tự đang được phát triển bởi các nhà sản xuất ô tô ở Đức, Trung Quốc và Hoa Kỳ.
• Tự động hóa công nghiệp: AI tại biên được sử dụng để cải thiện hiệu quả và năng suất trong sản xuất và các môi trường công nghiệp khác. Nó cho phép bảo trì dự đoán, kiểm soát chất lượng và điều khiển robot, giảm thời gian chết và cải thiện hiệu suất hoạt động tổng thể. Một nhà máy ở Hàn Quốc có thể sử dụng AI tại biên để phân tích các luồng video từ camera giám sát dây chuyền sản xuất, xác định các khiếm khuyết trong thời gian thực và kích hoạt cảnh báo để ngăn chặn các vấn đề tiếp theo.
• Y tế: AI tại biên đang cách mạng hóa ngành y tế bằng cách cho phép theo dõi bệnh nhân từ xa, phân tích hình ảnh y tế và y học cá nhân hóa. Nó cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn với chi phí thấp hơn. Các cảm biến đeo được trang bị AI tại biên có thể theo dõi các dấu hiệu sinh tồn và phát hiện các bất thường, cảnh báo cho các chuyên gia y tế về các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Một nhà cung cấp dịch vụ y tế từ xa ở Ấn Độ có thể sử dụng AI tại biên để phân tích dữ liệu bệnh nhân được thu thập qua các thiết bị di động, cung cấp các khuyến nghị sức khỏe cá nhân hóa và cảnh báo sớm về các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn.
• Bán lẻ: AI tại biên đang biến đổi trải nghiệm bán lẻ bằng cách cho phép đề xuất cá nhân hóa, quản lý hàng tồn kho và phát hiện gian lận. Nó cho phép các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa hoạt động của họ. Một chuỗi siêu thị ở Anh có thể sử dụng AI tại biên để phân tích các luồng video từ camera để theo dõi chuyển động của khách hàng và tối ưu hóa cách bố trí cửa hàng, tối đa hóa doanh số và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
• Thành phố thông minh: AI tại biên đang đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra các thành phố thông minh và bền vững. Nó cho phép quản lý giao thông thông minh, giám sát môi trường và an toàn công cộng. Một thành phố ở Singapore có thể sử dụng AI tại biên để phân tích dữ liệu từ các cảm biến và camera để tối ưu hóa luồng giao thông, giảm tắc nghẽn và cải thiện chất lượng không khí.
• Nông nghiệp: Nông nghiệp chính xác phụ thuộc rất nhiều vào AI tại biên. Các cảm biến và máy bay không người lái được trang bị AI có thể theo dõi sức khỏe cây trồng, tối ưu hóa việc tưới tiêu và phát hiện sâu bệnh, dẫn đến tăng năng suất và giảm tiêu thụ tài nguyên. Nông dân ở Argentina có thể sử dụng máy bay không người lái hỗ trợ bởi AI để đánh giá sức khỏe cây trồng và xác định các khu vực cần chú ý, tối ưu hóa việc sử dụng phân bón và thuốc trừ sâu.
• An ninh và Giám sát: AI trên thiết bị tăng cường các hệ thống an ninh bằng cách cho phép phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt và phát hiện bất thường trong thời gian thực. Điều này rất quan trọng để bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng, không gian công cộng và tài sản tư nhân. AI tại biên có thể được sử dụng để phát hiện các hoạt động đáng ngờ tại sân bay và ga tàu, tăng cường an ninh và ngăn chặn các mối đe dọa tiềm tàng.
• Viễn thông: AI tại biên được sử dụng để tối ưu hóa hiệu suất mạng, giảm độ trễ và cải thiện chất lượng dịch vụ cho người dùng di động. Nó cho phép phân bổ tài nguyên thông minh và bảo trì dự đoán, đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch. Các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông ở châu Phi đang sử dụng AI tại biên để tối ưu hóa việc phân bổ băng thông mạng dựa trên nhu cầu thời gian thực, cải thiện hiệu suất của các dịch vụ internet di động ở những khu vực có cơ sở hạ tầng hạn chế.

Các công nghệ chính thúc đẩy AI tại biên

Một số công nghệ chính đang thúc đẩy sự tăng trưởng và áp dụng của AI tại biên:

• Phần cứng chuyên dụng: Việc phát triển các bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng, chẳng hạn như bộ xử lý thần kinh (NPU) và bộ xử lý tensor (TPU), được thiết kế để thực thi hiệu quả các mô hình AI trên các thiết bị biên. Các công ty như NVIDIA, Intel và Qualcomm đang đi đầu trong việc phát triển các bộ xử lý này.
• Mô hình AI nhẹ: Các kỹ thuật để phát triển các mô hình AI nhẹ và hiệu quả, chẳng hạn như lượng tử hóa, cắt tỉa và chưng cất kiến thức, là cần thiết để triển khai AI trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế. Các framework như TensorFlow Lite và PyTorch Mobile được thiết kế để tạo và triển khai các mô hình như vậy.
• Nền tảng điện toán biên: Các nền tảng điện toán biên cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để quản lý và triển khai các ứng dụng AI trên các thiết bị biên. Các nền tảng này cung cấp các tính năng như quản lý thiết bị, thu thập dữ liệu và triển khai mô hình. Ví dụ bao gồm AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge và Google Cloud IoT Edge.
• 5G và Kết nối nâng cao: Sự ra đời của 5G và các công nghệ kết nối tiên tiến khác đang cho phép giao tiếp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn giữa các thiết bị biên và đám mây, tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các ứng dụng AI phức tạp hơn.
• TinyML: Một lĩnh vực con của học máy tập trung vào việc triển khai các mô hình trên các vi điều khiển có tài nguyên cực kỳ hạn chế.

Xu hướng thị trường AI tại biên toàn cầu

Thị trường AI tại biên toàn cầu đang tăng trưởng nhanh chóng, được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp AI có độ trễ thấp, an toàn và đáng tin cậy. Một số xu hướng chính đang định hình thị trường:

• Tăng cường đầu tư: Các công ty đầu tư mạo hiểm và các công ty công nghệ đã thành danh đang đầu tư mạnh vào các công ty khởi nghiệp và công nghệ AI tại biên. Điều này đang thúc đẩy sự đổi mới và đẩy nhanh việc phát triển các giải pháp AI tại biên mới.
• Sự áp dụng ngày càng tăng trong các ngành công nghiệp: AI tại biên đang được áp dụng trên một loạt các ngành công nghiệp, từ ô tô và sản xuất đến y tế và bán lẻ. Điều này đang thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp AI tại biên chuyên biệt phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng ngành.
• Phát triển các công cụ mã nguồn mở: Việc phát triển các công cụ và framework mã nguồn mở đang giúp các nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng AI tại biên dễ dàng hơn. Điều này đang hạ thấp rào cản gia nhập và đẩy nhanh việc áp dụng AI tại biên.
• Tập trung vào bảo mật và quyền riêng tư: Khi AI tại biên trở nên phổ biến hơn, ngày càng có nhiều sự tập trung vào bảo mật và quyền riêng tư. Các công ty đang phát triển các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn chặn truy cập trái phép vào các thiết bị biên.
• Tích hợp với các nền tảng đám mây: AI tại biên ngày càng được tích hợp với các nền tảng đám mây, tạo ra các giải pháp AI lai tận dụng thế mạnh của cả điện toán biên và điện toán đám mây. Điều này cho phép các công ty xử lý dữ liệu cục bộ trên các thiết bị biên trong khi tận dụng đám mây cho các tác vụ như đào tạo mô hình và phân tích dữ liệu.

Tương lai của AI tại biên

AI tại biên được dự báo sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai của trí tuệ nhân tạo. Khi công nghệ tiến bộ và chi phí giảm, AI tại biên sẽ trở nên dễ tiếp cận và phổ biến hơn. Dưới đây là một số xu hướng chính cần theo dõi:

• Thiết bị biên mạnh mẽ hơn: Các thiết bị biên sẽ tiếp tục trở nên mạnh mẽ hơn, cho phép chúng chạy các mô hình AI phức tạp hơn.
• Tối ưu hóa mô hình AI: Những tiến bộ trong kỹ thuật tối ưu hóa mô hình AI sẽ giúp triển khai các mô hình AI ngày càng tinh vi trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
• Bảo mật được cải thiện: Các biện pháp bảo mật cho các thiết bị biên sẽ tiếp tục được cải thiện, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn chặn truy cập trái phép.
• Áp dụng rộng rãi hơn: AI tại biên sẽ được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng hơn nữa, biến đổi nhiều khía cạnh của kinh doanh và cuộc sống hàng ngày.
• Hợp tác giữa người và AI: AI tại biên sẽ tạo điều kiện cho sự hợp tác liền mạch hơn giữa con người và AI, giúp con người đưa ra quyết định tốt hơn và tự động hóa các tác vụ hiệu quả hơn. Hãy tưởng tượng một công nhân xây dựng ở Dubai sử dụng kính thực tế tăng cường được hỗ trợ bởi AI tại biên để nhận hướng dẫn và chỉ thị thời gian thực về các công việc phức tạp.

Kết luận

AI tại biên đại diện cho một sự thay đổi đáng kể trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, đưa sức mạnh xử lý đến gần hơn với nguồn dữ liệu và cho phép một loạt các ứng dụng mới. Bằng cách giải quyết các thách thức và tận dụng các cơ hội, các tổ chức có thể tận dụng AI tại biên để đạt được lợi thế cạnh tranh, cải thiện hiệu quả và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Khi công nghệ trưởng thành và hệ sinh thái mở rộng, AI tại biên được dự báo sẽ cách mạng hóa các ngành công nghiệp trên toàn cầu, làm cho AI trở nên dễ tiếp cận, hiệu quả và an toàn hơn cho mọi người.

Cho dù bạn là nhà phát triển, lãnh đạo doanh nghiệp hay đơn giản là người quan tâm đến tương lai của công nghệ, việc hiểu về AI tại biên là điều cần thiết để định hướng trong thế giới trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Hãy tiếp tục khám phá và cập nhật những phát triển mới nhất trong lĩnh vực thú vị này.