AI на краї перетворює галузі, наближаючи штучний інтелект ближче до місця, де генерується інформація - на краю мережі. Замість використання виключно обчислення в хмарі, AI на краї обробляє дані локально на пристроях, таких як сенсори, камери та промислові машини. Цей зсув дозволяє прийняття рішень швидше, покращує ефективність та забезпечує більшу безпеку.

Якщо ви розглядаєте можливість впровадження AI на краї у своєму бізнесі, розуміння його основ, переваг та технічних вимог є важливим. Цей посібник розкриває все, що вам потрібно знати про штучний інтелект на краї, від основної технології до застосувань у реальному світі та кращих практик.

Основи AI на краї: розуміння основної технології

Визначення та ключові компоненти

AI на краї посилається на розгортання моделей штучного інтелекту безпосередньо на краєвих пристроях, а не на централізованих хмарових серверах. Ці краєві пристрої можуть включати промислові сенсори, медичні системи зображення, автономні транспортні засоби та розумні камери.

Основні компоненти AI на краї включають:

• Краєві пристрої - Апаратне забезпечення, яке виконує локально моделі AI, таке як IoT-пристрої, вбудовані системи та мобільні пристрої.
• Як перетинаються обчислення на межі та штучний інтелект

  Обчислення на межі та штучний інтелект є взаємодоповнюючими технологіями. Обчислення на межі надає інфраструктуру для локальної обробки даних, тоді як штучний інтелект підвищує його здатність аналізувати та діяти на ці дані в реальному часі. Поєднуючи ці дві технології, бізнес може зменшити залежність від хмарного обчислення, знизити затримки та покращити ефективність ведення справ.

  Наприклад, на підприємстві з виробництва, сенсори зі штучним інтелектом можуть миттєво виявляти відмови обладнання, запобігаючи витрати на простій. Замість надсилання всіх даних сенсорів для аналізу до хмари, система штучного інтелекту на межі обробляє їх локально та викликає негайні дії.

  Огляд технічної архітектури

  Архітектура штучного інтелекту на межі зазвичай складається з трьох рівнів:

  1. Цей розподілений підхід забезпечує баланс між потребою в миттєвому прийнятті рішень та хмарними аналітичними системами та вдосконаленням моделей.

     Штучний інтелект на межі: ключові переваги та вигоди

     Можливості обробки в реальному часі

     Однією з найбільших переваг штучного інтелекту на межі є його можливість обробляти дані в реальному часі. Замість очікування відправки даних до хмари та назад, штучний інтелект на межі дозволяє миттєвий аналіз та відповідь. Це критично в часочутливих застосуваннях, таких як Зменшення латентності та використання пропускної здатності

     Хмарні системи штучного інтелекту часто стикаються з мережевими затримками, через що вони не підходять для застосувань, які вимагають миттєвого прийняття рішень. Штучний інтелект на межі значно зменшує латентність за допомогою локальної обробки даних. Додатково він зменшує використання пропускної здатності за допомогою мінімізації обсягу даних, які відправляються до хмари, що особливо корисно для віддалених чи обмежених пропускною здатністю середовищ.

     Підвищення конфіденційності та безпеки даних

     Збереження даних на межі мінімізує ризики кіберзагроз та вимоги відповідності. Галузі, такі як охорона здоров'я та фінанси, які обробляють чутливу інформацію, користуються можливістю штучного інтелекту на межі обробляти дані без їх передачі через потенційно вразливі мережі. Цей локалізований підхід підвищує безпеку, забезпечуючи відповідність із законодавством щодо Оптимізація вартості та приріст ефективності

     Зменшуючи залежність від хмар, штучний інтелект на межі знижує оперативні витрати, пов'язані з передачею даних та ресурсами хмарних обчислень. Підприємства можуть оптимізувати використання ресурсів, зменшити витрати на інфраструктуру та покращити загальну ефективність — чи то за допомогою енергоефективних моделей штучного інтелекту, чи передбачувального обслуговування, що продовжує термін служби обладнання.

     Реалізація ШІ на межі: необхідні компоненти

     Вимоги та врахування щодо апаратного забезпечення

     Вибір правильного апаратного забезпечення є ключовим для впровадження ШІ на межі. Серед факторів, які варто врахувати, є потужність обробки, енергоефективність та стійкість до зовнішнього середовища. Серед типових опцій апаратного забезпечення відзначаються:

     • Чіпи ШІ на межі - Спеціалізовані процесори, такі як NVIDIA Jetson, Google Edge TPU та Intel Movidius, оптимізують роботу ШІ.
     • Вбудовані системи - Компактні обчислювальні блоки з вбудованими можливостями ШІ для промислових застосувань.
     • Інтернет-речі пристрої з підтримкою ШІ - Розумні камери, сенсори та гаджети, де виконується моделювання ШІ локально.

     Фреймворки та інструменти програмного забезпечення

     Впровадження ШІ на межі вимагає легких та ефективних фреймворків програмного забезпечення. Популярні інструменти включають:

     • TensorFlow Lite - Легка версія TensorFlow, предназначена для мобільних і вбудованих пристроїв.
     • ONNX Runtime - Відкрите загальнодоступне середовище виконання ШІ, оптимізоване для межового впровадження.
     • EdgeX Foundry - Відкрита платформа для обчислювання на межі, яка інтегрує завдання ШІ.

     Проектування архітектури мережі

     Добре спроектована мережа забезпечує безперервне спілкування між пристроями на межі, шлюзами та хмарними системами. Ключовими аспектами є можливості підключення (Wi-Fi, 5G, LPWAN), стратегії маршрутизації даних та механізми аварійного відновлення для забезпечення надійності.

     Стратегії управління пристроями

     Управління великою кількістю пристроїв ШІ на межі потребує надійного моніторингу, віддалених оновлень та протоколів безпеки. Рішення, такі як платформи управління пристроями Інтернету речей, допомагають автоматизувати ці завдання, забезпечуючи плавну роботу та мінімальний прострочений час.

     Додатки ШІ на межі у різних галузях

     Інтелектуальне виробництво та промисловий Інтернет речей

     ШІ на межі дозволяє проведення прогнозування виконання, контроль якості та автоматизацію процесів у виробництві. Сенсори на базі ШІ можуть виявляти аномалії в обладнанні в реальному часі, що допомагає зменшити непередбачені спинки та покращити ефективність виробництва.

     Охорона здоров'я та медичні пристрої

     Медичне зображення, моніторинг пацієнта та діагностика виграють від ШІ на межі. Наприклад, медичні апарати ультразвукового сканування з підтримкою ШІ можуть аналізувати знімки локально, надаючи моментальні висновки медичним працівникам.

     Автономні транспортні засоби та транспортування

     Автомобілі самоїти та розумні системи управління трафіком розраховують на ШІ на межі для обробки даних датчиків в реальному часі. Це забезпечує швидке прийняття рішень, підвищуючи безпеку та ефективність на дорозі.

     Торгівля та споживча електроніка

     Продавці використовують ШІ на межі для систем безкасової оплати, персоналізованих рекомендацій та управління запасами. Розумні камери та сенсори з підтримкою ШІ аналізують поведінку покупців та оптимізують операції у магазині.

     Edge AI проти хмарного обчислення: розуміння відмінностей

     Місце оброблення та архітектура

     Edge AI обробляє дані локально на пристроях, тоді як представлення хмарного обчислення ґрунтується на централізованих центрах обробки даних. Ця фундаментальна відмінність впливає на продуктивність, затримки та безпеку.

     Порівняння продуктивності та затримок

     Edge AI надає реальночасні уявлення, тоді як хмарне обчислення вводить затримки через мережеву залежність. Додатки, що вимагають негайних заходів — як промислова автоматизація та автономні транспортні засоби — користуються перевагами обробки на краю.

     Витрати

     Штучний інтелект на основі хмари накладає витрати, пов’язані з передачею даних, зберіганням та потужністю обчислень. Edge AI зменшує ці витрати за рахунок обробки даних на місці, що робить його вигідним рішенням для багатьох галузей.

     Питання безпеки

     Хмарне обчислення розміщує дані на мережеві небезпеки, тоді як штучний інтелект на краю утримує чутливу інформацію в місцевих системах. Це зменшує ризики для безпеки та підвищує відповідність з правилами конфіденційності.

     Штучний інтелект на краю: технічні вимоги

     Потужність обчислень та управління ресурсами

     Ефективне розподіл ресурсів забезпечує плавну виведення ШІ на краю. Прискорювачі апаратного забезпечення, такі як ГПУ та ТПУ, оптимізують продуктивність, мінімізуючи споживання енергії.

     Оптимізація пам'яті та зберігання

     Пристрої ШІ на краю часто мають обмежене зберігання, що вимагає ефективного управління пам'яттю та технік стиснення для обробки великих моделей ШІ.

     Питання споживання енергії

     Збалансування продуктивності ШІ з енергоефективністю є критичним, особливо для пристроїв, живлених від батареї. Низькопотужні чіпи штучного інтелекту та адаптивні стратегії управління живленням допомагають оптимізувати енергоспоживання.

     Вимоги до мережевого зв'язку

     Надійне підключення (5G, Wi-Fi або LPWAN) забезпечує безперервну передачу даних між пристроями на краю та хмаровими системами. Підприємства повинні проектувати мережі, що забалансовані за швидкістю, надійністю та вартістю.

     Штучний інтелект на краю: найкращі практики та рекомендації

     Техніки оптимізації моделей

     Просідання, квантування та дружні архітектури ШІ допомагають зменшити розмір моделей та покращити швидкість виведення на пристроях з обмеженими ресурсами.

     Стратегії розгортання

     Контейнеризація та розподіл моделей дозволяють ефективне розгортання ШІ на краю, що дозволяє підприємствам масштабувати застосунки ШІ без перевантаження апаратних засобів.

     Тестування та підтвердження

     Ретельне тестування забезпечує коректну функціонування моделей ШІ в реальних умовах. Штучний інтелект на краю потребує тестування на затримко, точність та сумісність апаратного забезпечення.

     Обслуговування та оновлення

     Регулярні оновлення зберігають точність та безпеку моделей ШІ. Платформи управління Edge AI дозволяють віддалено контролювати, вносити патчі і переналаштовувати моделі.

     Висновок

     Edge AI революціонізує галузі завдяки можливості реального часу, знижуючи витрати та підвищуючи безпеку. З розвитком технологій інновації, такі як федеративне навчання та підключення 6G, ще більше розширять потенціал штучного інтелекту в краях.

     Підприємства, які інвестують в штучний інтелект на краях, можуть очікувати покращення ефективності, підвищення якості прийняття рішень та конкурентну перевагу в своїй галузі.

     ‍