Mi az Edge AI és hogyan működik? (Minden, amit tudnod kell)

Fotó: Robin Glauser on Unsplash

Az Edge AI jelentős forradalmat jelent a modern számítástechnikában, ésszerűsíti a szervezetek adatfeldolgozási és -kezelési módját. Ez az innovatív technológia egyedi felhasználási esetekben jelent meg, többek között:

• feldolgozó ipar
• egészségügyi ágazat
• banki és egyéb pénzügyi rendszerek

A kutatások szerint az Edge AI piacának értéke 2021-ben 11,98 milliárd dollár volt. A jelenlegi becslések szerint 15,60 milliárd dollár 2022-ben 107,47 milliárd dollárra 2029-re. Ez 31,7%-os összetett éves növekedési rátát (CAGR) jelent a tervezett időszakban.

Ebben az átfogó blogban többet megtudhat az Edge AI nevű forradalmi megoldásról, beleértve a működését is.

🔑 A legfontosabb elvitelek:

• Az Edge AI magában foglalja a mesterséges intelligencia szélső számítástechnikai beállításban történő telepítését, amely lehetővé teszi az adatfeldolgozást a gyűjtési forráshoz sokkal közelebb, mint korábban.
• Ebben a technológiai forradalomban az eszközök és a szerverek zökkenőmentesen együttműködnek az adatok menet közbeni generálására és feldolgozására.
• Az Edge AI implementálásakor meg kell értenie a feladatot, amelyhez telepíti, és a várható kimenetet. Segít a lehető legrobusztusabb modell felépítésében.
• A digitális marketingesek az Edge AI-t hiper-személyre szabó eszközként használják, amely megkönnyíti az online vásárlást, az Edge AI-vezérelt chatbotokkal pedig relevánsabb ügyfélszolgálatot biztosítanak.

Mi az Edge AI?

Más néven AI a szélén bizonyos körökben az Edge AI magában foglalja a mesterséges intelligencia telepítését az élszámítási környezetben. Lehetővé teszi, hogy az adatfeldolgozás közelebb kerüljön a gyűjtési forráshoz, ahelyett, hogy távoli felhőalapú számítástechnikai eszközökre vagy külső adatközpontokra hagyatkozna a feladatok elvégzésében.

A működésének jobb megértéséhez a következő részben tekintse át az Edge AI legfontosabb funkcióit.

Melyek az Edge AI legfontosabb jellemzői?

Az Edge AI technológiai forradalom az adatfeldolgozásban és a döntéshozatalban különféle valós forgatókönyvekben és alkalmazásokban. Ebben a hálózatban az eszközök és szolgáltatások zökkenőmentesen együttműködnek az adatok menet közbeni generálására és feldolgozására.

Ez a fajta zökkenőmentes interakció és az ebből eredő azonnali adatvezérelt döntések az Edge AI-alkalmazások jellemzői.

Hatékonyságának néhány fő jellemzője és oka a következő:

• Feladatspecifikus gépi tanulási modellek (MLM)

Ezekről a hatékony algoritmusokról kimutatták, hogy segítik az AI-modelleket megtanulni és általánosítani az egyszerű feladatok kezelését és végrehajtását. A szakértők a legtöbb Edge AI-alkalmazást meghatározott feladatok elvégzésére tervezték, és az AI-modellek képesek pontosan visszaállítani a rendszerszintű viselkedést.

💡 Tudtad? A legfrissebb statisztikák szerint a globális gépi tanulás 2024-ben várhatóan eléri a 21 milliárd dollárt. Ez a szám azt bizonyítja, hogy az ML a mesterséges intelligencia egyik legkedveltebb és legsikeresebb alfunkciója.

• Párhuzamos feldolgozási képességek

A Moore-törvény értelmében a párhuzamos feldolgozó chipek energiahatékony működést és bonyolult MLM-ek telepítését teszik lehetővé olyan eszközökön, amelyek nem fogyasztanak sok energiát. Ezek a dedikált eszközök a hálózat szélén optimalizálhatják a számításokat a teljesítmény csökkenése nélkül.

📖 Meghatározás: A Moore-törvény a néhai Gordon Moore megfigyelése 1965-ben. A törvény azt állítja, hogy a felhasználók számíthatnak arra, hogy a számítógépek sebessége és képessége kétévente növekedni fog, bár e számítógépek értéke felére csökken.

• A tárgyak internete (IoT) eszközök széles körű elterjedése

Az IoT-eszközök világszerte széles körben elterjedtek az elmúlt években. Nagysebességű csatlakoztathatóságuk és alacsony energiaigényük miatt tökéletes jelöltekké váltak mesterséges intelligencia-algoritmusok végrehajtására a számítástechnikai rendszerek szélén. Ez az innovatív megközelítés szükségtelenné teszi az adatok folyamatos felhőben történő átvitelét.

🎉 Érdekes tény: A kutatások kimutatták, hogy 2030-ra 29 milliárd lesz a csatlakoztatott IoT-eszközök száma. Ez körülbelül 350%-os növekedés egy évtized alatt!

Hogyan működik az Edge AI?

Fotó: Jorge Ramirez on Unsplash

Az Edge AI az adatokat a gyűjtési forrásnál dolgozza fel anélkül, hogy azokat felhőplatformokra továbbítaná. Az adatokat feldolgozó hardver közvetlenül integrálva van a bemeneti vagy érzékelőeszközzel. Ez a módszer felgyorsítja az adatok feldolgozását és elemzését, növelve az alkalmazás általános hatékonyságát.

Az illusztráció azt mutatja, hogy az eszközök metaadatokat küldenek a felhőbe fejlett utófeldolgozás és elemzés céljából. Ha a rögzített adatok alapvetőek, akkor azokat a felhőbe is elküldik, és a döntéseket továbbra is valós időben hozzák meg.

Ettől függetlenül az AI at the Edge nem követeli meg az eszközöktől, hogy folyamatosan adatokat küldjenek a felhőbe, ami javítja az átvitel költségeit és sebességét.

📝 Megjegyzés: Amikor az AI-t az Edge-ben implementálja, egyértelműen meg kell értenie a feladatot, amelyre telepíti, és a várt kimenetet, mivel ez segít a lehető legrobusztusabb modell felépítésében.

Miért válassza az Edge AI-t?

A mesterséges intelligencia rendelkezik hatóköre és képessége gyorsan bővült az elmúlt években hatalmas mennyiségű adatot generált. Ha megfelelően elemezzük, ezek az adatok értékes betekintést nyújthatnak abba az iparágba, amelyhez tartoznak. Ezeknek az AI-rendszereknek a következőkre van szükségük ahhoz, hogy a modellek hatékonyan működjenek és jobb minőségű eredményeket érjenek el:

• fejlett számítási erőforrások
• hatalmas mennyiségű adat elemzésének képessége
• szigorú biztonsági intézkedések
• protokollok a generált adatok védelmére
• automatizálási képességek

Ahogy a mesterséges intelligencia növekszik, a rendszereknek képesnek kell lenniük az összes számítás és adat kezelésére késés vagy késés nélkül. Itt ragyog az Edge AI. Speciális elemzést és adatgyűjtést biztosít a generálási forráshoz közelebb, ahelyett, hogy kizárólag felhőalapú megoldásra hagyatkozna.

Az adatok továbbítása helyett az eszközön vagy a közelében lévő adatok feldolgozása csökkenti a késleltetést és növeli az alkalmazások sebességét. Különféle előnyöket is kínál, amelyeket az alábbi részben fog megtudni.

Edge AI előnyei és használati esetei

A számítástechnika igazi forradalmaként az Edge AI számos előnyt kínál a különféle iparágakban és szektorokban működő, bármilyen méretű szervezetek számára. Az Edge AI néhány kritikus előnye:

• fokozott adatbiztonság
• továbbfejlesztett számítási sebesség
• az irányítás és az üzletmenet-folytonosság javítása
• fejlett algoritmusok IoT eszközökhöz, ML modellekhez és autonóm mélytanulási modellalkalmazásokhoz

Az Edge AI-rendszerek elsődleges modern alkalmazása a gyártási szektorban található. Ennek eredményeként a különböző méretű gyártók elkezdték módosítani folyamataikat az AI alkalmazásával.

Íme néhány használati eset az Edge AI-vel kapcsolatban:

1. A prediktív karbantartás egyszerűsítése

Ez az a hely, ahol az eszközérzékelő adatait használják fel a lehetséges problémák mielőbbi felderítésére és annak előrejelzésére, hogy mikor lehet szükség a gép javítására. Az Edge AI segít a problémák azonnali kezelésében, miközben minimalizálja a termelési leállást.

2. Az Edge AI, mint a digitális marketingszakemberek által használt hiper-személyreszabási eszköz

Sok marketinges az Edge AI eszközt használja az online vásárlás megkönnyítésére a következő szolgáltatásokkal:

• valós idejű termékajánlások
• módosítsa a dinamikus árképzést
• lehetővé teszi a kiterjesztett valóság alapú virtuális kipróbálást

Hasonlóképpen, az Edge AI által vezérelt chatbotok relevánsabb ügyfélszolgálatot tudnak nyújtani azáltal, hogy valós időben alkalmazkodnak az ügyfél kéréseihez és hangjaihoz, miközben az adatokat helyileg elemzik a felhasználó eszközén.

3. Forradalmasított munkafolyamatok

Az Edge AI másik nagyszerű felhasználási módja a való világban az, hogy miként segíthet forradalmasítani a munkafolyamatokat azáltal, hogy segíti a szakembereket munkájuk unalmasabb aspektusainak automatizálásában az Edge AI által támogatott alkalmazások segítségével.

Például a dokumentum automatizálása PDF, Word és Office formátumok összehasonlítása életmentő lehet az elfoglalt szakemberek számára. Az Edge AI által támogatott alkalmazások dokumentum-összehasonlításhoz sok mindenben segít, például:

• a felülvizsgálati folyamat egyszerűsítése
• a pontosság növelése
• az emberi hiba minimalizálása
• értékes idő szabadul fel, amelyet a szakemberek stratégiaibb feladatokba fektethetnek be

Ezek a kulcsfontosságú funkciók segítenek bemutatni, hogyan fog kinézni a jövő munkanapja, és hogyan fog kinézni a nagyobb világ az Edge AI segítségével.

Edge AI kihívások

Bár a mesterséges intelligencia különféle alkalmazásai a legkülönfélébb méretű vállalkozások és szervezetek számára előnyösek lehetnek, ez nem mentes a potenciális kihívásoktól.

1. Modell bevezetése és kezelése

A szervezeteknek segítségre lehet szükségük a szélső eszközeikben használt mesterséges intelligencia modellek telepítéséhez és kezeléséhez. Ennek eredményeként kihívást jelenthet annak biztosítása, hogy a modellek minden eszközön megfelelően működjenek.

2. Tapasztalt szakemberek hiánya

A számítástechnika feltörekvő koncepciójaként egyszerűen nincs elég tapasztalattal és tudással rendelkező ember hogy megkönnyítse mindazt, ami az Edge AI-be kerül. A szakértőnek tudnia kell, hogyan kell modelleket készíteni és optimalizálni az Edge eszközökhöz, miközben általános bizonytalanság övezi ezen eszközök használatának szélesebb körű következményeit.

3. Biztonsági és adatvédelmi aggályok

Az Edge AI-eszközök gyakran nyilvános vagy félnyilvános területeken helyezkednek el, így ki vannak téve a fizikai kibertámadásoknak. Ezek az eszközök gyakran érzékeny adatokat is kezelnek, növelve az adatszivárgás veszélyét.

✅ Pro tipp: E kockázatok mérséklése érdekében rendelkeznie kell: a nyugalmi és továbbítási adatok titkosításával, rendszeres biztonsági auditokkal, rendszeres szoftverfrissítésekkel a sérülékenységek kezelése érdekében

4. Interoperabilitás

A számos rendelkezésre álló eszköz és platform miatt kihívást jelenthet annak biztosítása, hogy a különböző összetevők zökkenőmentesen működjenek együtt. A nyílt szabványok és protokollok elfogadása alapvető fontosságú, mivel csökkenti a szállítók bezárásának kockázatát és elősegíti az interoperabilitást.

Az egyszerű integráció biztosítása érdekében szorosan együttműködhet az érdekelt felekkel, többek között:

• készülékgyártók
• szoftverfejlesztők
• platform szolgáltatók

Edge AI: Mire számíthatunk a jövőben

Az előző részben bemutatott kihívások ellenére az Edge AI jövője még mindig sok ígéretet rejt magában. Két fontos dologra kell számítani a jövőben:

1. A mesterséges intelligencia adatkezelésének és feldolgozási hatékonyságának javulásával az eszközök sokkal pontosabb előrejelzéseket és döntéseket hozhatnak minimális bemeneti adatokkal.
2. Az AI-modellek továbbfejlesztései segítenek növelni az Edge rendszerek teljesítményét, miközben csökkentik a hatékony betanításukhoz szükséges időt és erőforrásokat.

Az AI at the Edge még csak a valós alkalmazásokban és forgatókönyvekben kezdett megjelenni. A jövőben még sok innovatív és átalakuló előrelépés lehetősége van.

Elválási gondolatok

Számos iparág és vállalat használja már együtt az Edge számítástechnikát és az AI-t. Nem telik el sokáig, amíg több vállalkozás teljesen átveszi ezeket.

Ahogy a generatív mesterséges intelligencia egyre szabványosabbá válik, az emberek különös figyelmet fognak fordítani a feldolgozásra a szélén. Végül is sokan nem rendelkeznek hatalmas felhőterekkel az adatok feldolgozására. Generatív mesterséges intelligencia szükséges ahhoz, hogy hatékonyan és eredményesen működjenek ott, ahol éppen vannak.

Ennek ellenére egy olyan világban, ahol a technológia gyorsan fejlődik, a régebbi módszereket felváltják az Edge Computing és az Edge AI javára. Ennek eredményeként mások alkalmazkodni fognak ahhoz, hogy beépítsék ezeket az új technológiákat és előnyeiket.

GYIK