Что такое Edge AI?

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) произвело революцию в промышленности, позволив машинам анализировать данные, принимать решения и совершенствовать процессы. Среди множества направлений ИИ Edge AI выделяется как преобразующая технология. Но что такое Edge AI? В этом блоге мы рассмотрим его определение, принципы работы, ключевые технологии, преимущества, проблемы и отличия от других форм ИИ.

Что такое Edge AI и как он работает?

EdgeAI Это развертывание алгоритмов и моделей искусственного интеллекта (ИИ) непосредственно на устройствах на границе сети, таких как IoT-устройства, смартфоны или промышленные машины. Вместо того чтобы отправлять данные на централизованные серверы для обработки, он выполняет вычисления локально на устройстве или на ближайшем сервере.

Этот подход работает за счет использования инфраструктуры пограничных вычислений. Устройство обрабатывает данные, генерируемые им самим, в режиме реального времени, используя модели искусственного интеллекта на устройстве, что снижает необходимость передачи больших объемов данных в облако.Процесс включает в себя:

1. Сбор данных: Датчики фиксируют необработанные данные (например, изображения, звук или показатели окружающей среды).
2. Обработка данных: Данные поступают в предварительно обученные модели искусственного интеллекта, хранящиеся локально или на ближайшем пограничном сервере.
3. Действие: На основе анализа, проведенного ИИ, устройство предпринимает действия или отправляет полезную информацию подключенным системам.

Усовершенствованные аппаратные средства, такие как GPU, NPU и ASIC, обеспечивают эту возможность, позволяя выполнять сложные вычисления на границе.

Ключевые технологии

Edge AI объединяет несколько передовых технологий для эффективной реализации своих функций:

1. Краевые устройства: Устройства, такие как интеллектуальные камеры, промышленные датчики и автономные транспортные средства, оснащенные вычислительной мощностью для локального запуска моделей ИИ.
2. Специализированное оборудование: Такие чипы, как NVIDIA Jetson, Intel Movidius и Google Coral TPU, оптимизированы для работы моделей искусственного интеллекта с высокой эффективностью и низким энергопотреблением.
3. AI Рамки: Такие инструменты, как TensorFlow Lite, PyTorch Mobile и ONNX, позволяют разработчикам создавать и оптимизировать модели ИИ для развертывания на границе.
4. Платформы для граничных вычислений: К ним относятся такие платформы, как AWS IoT Greengrass, Azure IoT Edge и Google Edge TPU, которые обеспечивают поддержку управления рабочими нагрузками ИИ.
5. 5G Возможность подключения: Высокоскоростная связь с низкой задержкой обеспечивает бесшовную интеграцию пограничных устройств с более широкими системами.
6. Машинное обучение (ML) Алгоритмы: Алгоритмы, разработанные для сред с ограниченными ресурсами, обеспечивают эффективную обработку данных даже на менее мощных устройствах.

Совместная работа этих технологий позволяет повысить скорость, эффективность и масштабируемость Edge AI.

Чем Edge AI отличается от других ИИ?

Edge AI отличается от других реализаций искусственного интеллекта несколькими ключевыми моментами:

1. Место обработки:
   1. Edge AI: обработка происходит на устройствах или локальных серверах в непосредственной близости от источника данных.
   2. Облачный ИИ: обработка происходит на удаленных серверах, как правило, в центрах обработки данных.
   3. Встроенный ИИ: обработка происходит в специализированном аппаратном обеспечении, встроенном в устройство, например в микроконтроллере или SoC (System on Chip). Хотя можно утверждать, что встроенный ИИ также работает "на устройстве", важно отметить, что разработчики специально создают встроенный ИИ для интеграции в аппаратное обеспечение, и он обычно имеет ограничения по энергопотреблению, вычислительной мощности и памяти.
2. Задержка:
   1. Edge AI: низкая задержка, поскольку обработка данных происходит локально, что снижает необходимость передачи данных по сети.
   2. Облачный ИИ: более высокая задержка из-за времени, необходимого для передачи данных на удаленные серверы и обратно.
   3. Встроенный ИИ: низкая задержка, поскольку обработка происходит в самом устройстве, что исключает необходимость передачи данных по сети.
3. Масштабируемость:
   1. Пограничный ИИ: умеренная масштабируемость. Хотя пограничные устройства могут выполнять определенный объем обработки, они не способны масштабироваться в той же степени, что облачные серверы. Однако пограничный ИИ может быть более масштабируемым с точки зрения географического распределения и снижения зависимости от единой точки отказа.
   2. Облачный ИИ: высокая масштабируемость. Облачные серверы способны обрабатывать большие объемы данных и сложные вычисления, их можно легко увеличивать или уменьшать в зависимости от потребностей.
   3. Встроенный ИИ: низкая масштабируемость с точки зрения вычислительной мощности и памяти. Однако встроенный ИИ может быть очень масштабируемым с точки зрения развертывания, поскольку специализированное оборудование может быть интегрировано в широкий спектр устройств.
4. Зависимость от связи:
   1. Краевой ИИ: минимальная зависимость от подключения, поскольку обработка происходит локально. Однако некоторым системам краевого ИИ может потребоваться подключение для обновления или передачи обработанных данных другим системам.
   2. Облачный ИИ: высокая зависимость от подключения, поскольку данные должны передаваться на удаленные серверы и обратно.
   3. Встроенный ИИ: минимальная зависимость от подключения, поскольку обработка происходит внутри самого устройства. Однако некоторым встроенным системам ИИ может потребоваться подключение для настройки или мониторинга.
5. Примеры использования:
   1. Edge AI: идеально подходит для приложений, требующих низкой задержки и обработки данных в реальном времени, таких как автономные транспортные средства, AR/VR и промышленная автоматизация.
   2. Облачный ИИ: идеально подходит для приложений, связанных с большими объемами данных и сложными вычислениями, такими как анализ больших данных, предиктивное моделирование и обработка естественного языка.
   3. Встроенный ИИ: идеально подходит для специализированных задач внутри устройств, таких как управление двигателями, распознавание изображений и голоса в бытовой электронике и IoT-устройствах.

В целом таблица дает хорошее представление о ключевых различиях между краевым, облачным и встроенным ИИ. Однако важно отметить, что эти технологии не являются взаимоисключающими и часто могут использоваться в комбинации для создания более мощных и гибких систем ИИ.

Каковы преимущества краевого искусственного интеллекта?

Edge AI обладает множеством преимуществ:

1. В режиме реального времени Обработка: Локальные вычисления обеспечивают быстрое принятие решений, что очень важно для таких приложений, как автономные транспортные средства или промышленная автоматизация.
2. Повышенная конфиденциальность: Чувствительные данные остаются на устройстве, что снижает риски, связанные с утечками из облачных хранилищ.
3. Снижение Полоса пропускания Использование: Локальная обработка сводит к минимуму необходимость передачи больших объемов данных в облако, что позволяет экономить пропускную способность и сокращать расходы.
4. Энергоэффективность: Оптимизированный для низкого энергопотребления, он идеально подходит для устройств, работающих от аккумулятора.
5. Масштабируемость: Благодаря децентрализованной обработке данных предприятия могут масштабировать свою деятельность, не перегружая централизованные серверы.

Каковы примеры краевого ИИ?

Краевой искусственный интеллект преобразует различные отрасли:

• Умные города: Краевые светофоры и системы видеонаблюдения, работающие на основе искусственного интеллекта, играют ключевую роль. Анализируя данные в режиме реального времени, эти системы могут оптимизировать транспортный поток, уменьшить количество пробок и улучшить общую городскую инфраструктуру. Например, светофоры, оснащенные такими системами, могут корректировать время работы в зависимости от дорожной обстановки в реальном времени, обеспечивая жителям города более комфортные поездки. Аналогичным образом, системы видеонаблюдения могут использовать Edge AI для обнаружения и реагирования на потенциальные угрозы или опасности в режиме реального времени, повышая уровень общественной безопасности.
• Здравоохранение: Краевой искусственный интеллект преобразует носимые устройства, такие как смарт-часы. Теперь эти устройства могут анализировать биометрические данные на месте, мгновенно предоставляя пользователям информацию о состоянии здоровья. Например, оснащенные им смарт-часы могут отслеживать частоту сердечных сокращений, кровяное давление и другие жизненно важные показатели пользователя в режиме реального времени. Если устройство обнаружит какие-либо отклонения от нормы, оно может предупредить пользователя или даже инициировать экстренное реагирование, что может спасти жизнь.
• Производство: Edge AI позволяет датчикам обнаруживать аномалии оборудования в режиме реального времени. Эта возможность крайне важна для предотвращения простоев и поддержания эффективности работы. Постоянный мониторинг работы оборудования и выявление ранних признаков отказа помогут производителям заблаговременно решать потенциальные проблемы, сокращая расходы на обслуживание и продлевая срок службы оборудования.
• Розничная торговля: Например, интеллектуальные системы касс используют искусственный интеллект Edge AI для распознавания товаров и бесшовных транзакций. Эти системы могут сканировать товары, обрабатывать платежи в режиме реального времени и обеспечивать более быстрый и удобный процесс покупки для покупателей. Это не только повышает удовлетворенность клиентов, но и улучшает операционную эффективность ритейлеров.
• Автономные транспортные средства: Обнаружение объектов в реальном времени и принятие решений - важнейшие условия для обеспечения безопасной навигации и предотвращения аварий. Благодаря локальной обработке данных и мгновенному принятию решений автономные транспортные средства могут ориентироваться в сложных условиях с высокой точностью и надежностью. Эта технология произведет революцию в транспорте и сделает наши дороги более безопасными для всех.

Вызовы

Несмотря на свои преимущества, Edge AI сталкивается с рядом проблем:

1. Аппаратные ограничения: Устройства должны обеспечивать баланс между производительностью и энергоэффективностью, что может ограничивать вычислительные возможности.
2. Модель Оптимизация: Адаптация моделей ИИ к условиям ограниченных ресурсов сложна и требует специальных знаний.
3. Проблемы совместимости: Обеспечение бесшовной интеграции на различных устройствах и платформах по-прежнему остается сложной задачей.
4. Высокие первоначальные затраты: Развертывание решений Edge AI требует инвестиций в специализированное оборудование и инфраструктуру.
5. Управление данными: Обработка и синхронизация данных между пограничными устройствами и облачными системами - сложная задача.

Решение этих проблем жизненно важно для достижения максимального эффекта от Edge AI.

Часто задаваемые вопросы о краевом искусственном интеллекте (FAQs):