Искусственный интеллект в значительной степени полагается на обмен данными и выполнение сложных алгоритмов машинного обучения. Распределённые вычисления — это новая парадигма, которая переносит возможности искусственного интеллекта и машинного обучения к местам генерации данных и вычислений, то есть на периферию сети. Объединение этих двух подходов привело к возникновению нового направления — периферийного искусственного интеллекта (Edge AI).
Edge AI обеспечивает более высокую скорость обработки данных, эффективный анализ информации, улучшенную безопасность данных и надёжный контроль за непрерывностью операций. В результате этого возрастает эффективность приложений, использующих технологии искусственного интеллекта, а также снижаются эксплуатационные расходы. Кроме того, Edge AI может способствовать решению ряда технологических проблем, связанных с разработкой и внедрением искусственного интеллекта.
Периферийный ИИ упрощает процесс обучения моделей машинного обучения, а также позволяет автономно применять модели глубокого обучения и передовые алгоритмы непосредственно на устройствах Интернета вещей (IoT), без использования облачных сервисов.
Как Edge AI преобразит предприятия
Эффективная модель Edge AI предполагает использование оптимизированной вычислительной инфраструктуры, способной обрабатывать значительные объёмы задач искусственного интеллекта на периферии.
В сочетании с решениями по хранению данных, Edge AI обеспечивает лидирующие показатели производительности и неограниченную масштабируемость, что позволяет предприятиям максимально эффективно использовать имеющиеся данные.
Широкое внедрение Edge AI уже наблюдается во многих мировых компаниях. Эта технология применима в различных отраслях, от оптимизации производственных процессов на сборочных линиях до управления автономными транспортными средствами. Распространение технологии 5G в ряде стран создаёт дополнительные возможности для развития промышленных приложений Edge AI.
Сочетание периферийных вычислений и искусственного интеллекта предоставляет предприятиям ряд преимуществ:
- Эффективное предиктивное обслуживание и управление активами.
- Сокращение времени контроля качества продукции до менее одной минуты.
- Минимизация количества инцидентов на объектах.
- Повышение уровня удовлетворённости клиентов.
- Обеспечение масштабируемой инфраструктуры и управление жизненным циклом периферийных устройств.
- Улучшение управления дорожным движением в городских условиях.
Внедрение Edge AI является рациональным бизнес-решением: средний срок окупаемости инвестиций (ROI) при развертывании промышленного Edge AI составляет 5,7% и достигается в течение трёх лет.
Преимущества машинного обучения на периферии
Машинное обучение представляет собой искусственное воспроизведение процесса человеческого обучения с использованием данных и алгоритмов. Edge AI позволяет предприятиям, особенно тем, которые активно используют устройства Интернета вещей (IoT), воспользоваться преимуществами машинного обучения.
Среди ключевых преимуществ Edge AI можно выделить:
- Конфиденциальность: В условиях растущей ценности информации и данных, потребители проявляют повышенную озабоченность защитой своих персональных данных. Внедрение в приложения персонализированных функций на основе искусственного интеллекта (ИИ) с помощью Edge AI позволяет компаниям transparently продемонстрировать пользователям, как собираются и хранятся их данные, что способствует укреплению доверия к бренду.
- Снижение задержки: Традиционно, обработка данных происходит как на уровне сети, так и на уровне устройства. Edge AI устраняет необходимость передачи больших объёмов данных через сеть на устройство, что оптимизирует пользовательский опыт.
- Оптимизация использования полосы пропускания: Предприятия с большим количеством IoT-устройств ежедневно передают огромные объемы данных в облако для анализа, а затем получают результаты обратно на устройства.
Без достаточной пропускной способности сети и облачного хранилища этот процесс может оказаться неэффективным и даже невозможным. Кроме того, существует риск утечки конфиденциальных данных во время передачи. Edge AI использует технологию cloudlet – небольших облачных хранилищ, расположенных на периферии. Это повышает мобильность и снижает нагрузку на передачу данных, что приводит к экономии затрат на услуги связи и улучшению скорости и надежности потока данных. - Доступная цифровая инфраструктура: По данным Amazon, 90% расходов на цифровую инфраструктуру связаны с Inference – процессом генерации данных в машинном обучении. Исследование RightScale показало, что 60% респондентов считают облачные вычисления ключом к экономии затрат. Edge AI позволяет минимизировать расходы на процессы ИИ и машинного обучения, которые традиционно выполняются в облачных дата-центрах.
Технологии, влияющие на развитие Edge AI
Значительный вклад в развитие Edge AI вносят достижения в области науки о данных, машинного обучения и Интернета вещей. Важно отметить, что прогресс в этой сфере тесно связан с развитием информатики в целом.
Необходима разработка приложений и устройств нового поколения, которые будут совместимы с экосистемой искусственного интеллекта и машинного обучения.
К счастью, в области периферийных вычислений появляются многообещающие аппаратные решения, способные преодолеть существующие ограничения Edge AI. Стартапы Sima.ai, Esperanto Technologies и AIStorm, например, разрабатывают микрочипы, способные справляться с интенсивными вычислительными нагрузками, связанными с искусственным интеллектом.
В 2017 году Intel приобрела израильскую компанию Mobileye за 15,3 миллиарда долларов. Mobileye специализируется на разработке передовых систем помощи водителю (ADAS) для повышения безопасности дорожного движения. Недавно китайский технологический гигант Baidu начал серийное производство второго поколения своих высокопроизводительных микрочипов Kunlun AI, предназначенных для периферийных вычислений.
Стоит также упомянуть ускорители Google Edge TPU и Nvidia Jetson Nano, а также разработку материнских плат компаниями Amazon, Microsoft, Intel и Asus, направленную на расширение возможностей периферийных вычислений. Нельзя не отметить появление AWS DeepLens — первой в мире видеокамеры с поддержкой глубокого обучения.
Проблемы Edge AI
Недостаток качества предоставляемых ведущими интернет-провайдерами по всему миру данных является существенным барьером для исследований и разработок в сфере Edge AI. Согласно недавнему отчету Alation, 87% опрошенных специалистов IT-компаний указали на низкое качество данных как на ключевую причину, препятствующую внедрению инфраструктуры Edge AI в их организациях.
Кроме того, децентрализованный характер периферийных вычислений, хотя и считается некоторыми экспертами более безопасным, на самом деле увеличивает количество точек, требующих обеспечения безопасности. Данная особенность делает инфраструктуру Edge AI уязвимой для различных кибератак.
Наконец, требования машинного обучения к вычислительной мощности аппаратных платформ периферийных вычислений ставят перед разработчиками Edge AI вызов. Ограниченная производительность периферийных или IoT-устройств часто требует упрощения сложных моделей Edge AI до развертывания, что может негативно сказаться на точности и эффективности
Сценарии использования Edge AI
Виртуальные ассистенты, такие как Amazon Alexa или Apple Siri, получают существенную выгоду от разработок в области Edge AI. Эти технологии позволяют алгоритмам машинного обучения быстро обучаться на основе данных, хранящихся непосредственно на устройстве, что делает их независимыми от облачных ресурсов.
Автоматизированный оптический контроль играет важную роль на производственных линиях, обеспечивая обнаружение дефектных деталей собранных компонентов продуктов посредством автоматического визуального анализа. Edge AI предоставляет возможность проведения высокоточного и сверхбыстрого анализа данных без необходимости передачи больших объемов информации в облако.
В сфере автономных транспортных средств Edge AI позволяет транспортным средствам принимать быстрые и точные решения, что улучшает распознавание объектов дорожного движения и ориентацию на маршруте по сравнению с человеческими возможностями. Это приводит к более эффективному и безопасному движению транспорта без прямого участия водителя.
Помимо перечисленных выше областей применения, Edge AI может сыграть решающую роль в технологиях распознавания лиц, повышении безопасности промышленного Интернета вещей и оказании экстренной медицинской помощи. Перечень вариантов использования Edge AI постоянно расширяется. В ближайшем будущем, удовлетворяя как личные, так и деловые потребности каждого, Edge AI станет неотъемлемой частью повседневной жизни.
Edge AI и Edge Computing: Обеспечение интеллекта в реальном времени
В настоящее время искусственный интеллект (ИИ) проникает во все сферы нашей жизни, от умных устройств до автономных транспортных средств. Модели ИИ всё чаще внедряются в различные устройства для быстрого анализа данных и поддержки принятия решений в режиме реального времени.
Традиционно такие модели функционировали в облачных вычислительных центрах, где устройства отправляли данные на удалённые серверы для обработки. Однако этот подход не всегда оптимален, особенно в ситуациях, требующих мгновенной реакции. Передача данных туда и обратно может привести к задержкам, а также вызвать проблемы с конфиденциальностью и потребовать постоянного подключения к сети.
Edge AI и edge computing предлагают альтернативное решение. Edge AI фокусируется на запуске моделей ИИ непосредственно на устройствах, таких как камеры или датчики, что позволяет принимать решения на месте без задержек. Пограничные вычисления, в свою очередь, предполагают обработку данных в непосредственной близости от источника, часто на локальных серверах или шлюзах, а не в облаке. Этот подход минимизирует задержки, повышает уровень конфиденциальности и позволяет ИИ функционировать даже при ограниченном доступе к сети.
Edge AI особенно перспективен для приложений компьютерного зрения, где требуется мгновенная обработка больших объемов визуальной информации. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют решать задачи обнаружения объектов и сегментации экземпляров непосредственно на устройстве, что открывает новые возможности для создания более “умных” устройств, робототехники и промышленных систем Интернета вещей.
В данном руководстве мы рассмотрим сущность Edge AI и edge computing, а также ключевые различия между ними. Мы изучим, как их сочетание позволяет реализовать ИИ в режиме реального времени без зависимости от облачных сервисов. Кроме того, будут рассмотрены практические приложения, с особым вниманием к области компьютерного зрения, а также преимущества и недостатки внедрения Edge AI.
Edge AI vs cloud AI: в чем разница?
Edge AI представляет собой технологию развертывания моделей искусственного интеллекта непосредственно на конечных устройствах, таких как камеры, датчики, смартфоны или встроенные системы. В отличие от традиционных подходов, полагающихся на удалённые серверы или облачные вычисления, Edge AI позволяет устройствам обрабатывать данные локально и принимать решения автономно.
Благодаря достижениям в области ИИ-чипов для пограничных вычислений, мощные модели могут теперь эффективно функционировать на компактных устройствах. Это открывает возможности для решения задач, таких как распознавание изображений, обработка речи и предиктивное обслуживание, в режиме реального времени без постоянной передачи данных в облако.
Рис. 1. Сравнение облачной обработки ИИ с Edge AI, демонстрирующее снижение задержек и улучшение конфиденциальности на границе.
В сфере компьютерного зрения Edge AI позволяет устройствам с искусственным интеллектом, таким как камеры, обнаруживать объекты, распознавать лица и осуществлять непрерывный мониторинг окружающей среды. Модели, подобные YOLO11, способны быстро обрабатывать данные и предоставлять информацию в режиме реального времени непосредственно на пограничных устройствах.
Перенесение вычислений искусственного интеллекта на край сети минимизирует зависимость от облака, повышает конфиденциальность данных на пограничных устройствах и обеспечивает высокую производительность в реальном времени для приложений, где скорость и безопасность данных являются критическими факторами.
Чем пограничные вычисления отличаются от пограничного ИИ?
Хотя термины «Edge AI» и «edge computing» звучат схоже, они обозначают различные концепции.
Пограничные вычисления представляют собой более обширную категорию, подразумевающую обработку данных в точке их генерации или в непосредственной близости от неё. К таким точкам могут относиться пограничные серверы (компактные вычислительные узлы, расположенные рядом с устройствами для обработки данных), шлюзы или сами устройства.
Целью пограничных вычислений является минимизация объёма данных, передаваемых на централизованные серверы, посредством выполнения задач непосредственно на месте их возникновения. Они поддерживают весь спектр операций, от фильтрации и анализа данных до запуска сложных приложений за пределами традиционных дата-центров.
Edge AI, в свою очередь, фокусируется исключительно на моделях искусственного интеллекта, функционирующих на пограничных устройствах. Другими словами, Edge AI реализует интеллектуальную обработку на периферии сети.
Взаимодействуя друг с другом, эти технологии обеспечивают высокоскоростные и эффективные вычисления на основе искусственного интеллекта для отраслей, где критична скорость реакции и эффективность.
Например, промышленная камера может использовать пограничные вычисления для передачи видеопотока, но полагаться на Edge AI для анализа полученных данных, выявления аномалий и генерации уведомлений.
Краевой ИИ и краевые вычисления для интеллекта в реальном времени
Комбинация технологий Edge AI (искусственного интеллекта на периферии) и граничных вычислений открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в режиме реального времени во всех сферах деятельности.
Отказ от зависимости от удаленных серверов позволяет устройствам осуществлять непосредственный анализ данных, ускоряя процесс принятия решений и обеспечивая стабильную работу даже при ограниченном доступе к сети.
Данный подход станет ключевым для развития таких областей, как автономные транспортные средства, робототехника и системы видеонаблюдения, где своевременность реакции имеет решающее значение. Edge AI позволяет системам мгновенно адаптироваться к изменениям условий, повышая уровень безопасности, эффективности и удобства использования.
В области компьютерного зрения модели типа YOLO11 способны обнаруживать объекты, классифицировать изображения и отслеживать движение в режиме реального времени. Локальная реализация таких моделей исключает задержки, связанные с передачей данных в облако, что обеспечивает оперативность принятия решений в критических ситуациях.
Рис 2. Пограничные вычисления обрабатывают данные в непосредственной близости от IoT-устройств, позволяя проводить аналитику в реальном времени.
Помимо прочего, Edge AI обеспечивает поддержку ИИ, ориентированного на конфиденциальность данных. Благодаря этому чувствительные данные, такие как видеозаписи или биометрическая информация, могут оставаться непосредственно на устройстве, минимизируя риски несанкционированного доступа и способствуя соблюдению требований конфиденциальности.
Кроме того, Edge AI способен обеспечивать энергоэффективные модели ИИ для пограничных вычислений. Локальная обработка данных сокращает потребление полосы пропускания и облачной связи, что приводит к снижению энергопотребления – фактору, имеющему решающее значение для IoT-устройств.
Таким образом, совместное применение Edge AI и пограничных вычислений создаёт основу для “умных” IoT-устройств, способных обрабатывать данные с минимальной задержкой и отвечать требованиям реального времени.
Реальные приложения краевого ИИ и краевых вычислений
Граничный искусственный интеллект (Edge AI) и граничные вычисления представляют собой перспективные технологии, способные оказать существенную поддержку многим отраслям за счет предоставления возможностей обработки данных непосредственно на “крае” сети. Рассмотрим некоторые впечатляющие примеры применения компьютерного зрения, демонстрирующие эффективность этих технологий в принятии решений в режиме реального времени:
- Умное видеонаблюдение: Камеры с поддержкой Edge AI могут осуществлять непрерывный мониторинг окружающей среды и выявлять подозрительную активность. Анализ видеопотока непосредственно на устройстве минимизирует зависимость от облачных сервисов и сокращает время реагирования на инциденты.
- Автомобильная промышленность и автономное вождение: В автомобилях Edge AI позволяет мгновенно обрабатывать данные, поступающие с камер, лидаров и датчиков. Это дает возможность решать критически важные задачи, такие как обнаружение препятствий, удержание полосы движения и распознавание пешеходов, без подключения к облачным серверам.
- Робототехника и промышленная автоматизация: Встроенные модели ИИ, интегрированные в специализированное оборудование (роботы, датчики), позволяют роботам анализировать изображения, выявлять дефекты и адаптироваться к изменениям на производственной линии. Локальная обработка данных повышает точность работы и ускоряет внесение коррективов в динамичных условиях.
- Производственные предприятия: “Умные фабрики” могут использовать Edge AI для контроля качества продукции, мониторинга оборудования и оптимизации производственных процессов. Анализ визуальной информации непосредственно на месте позволяет предотвращать появление дефектов и минимизировать простои.
- Управление дорожным движением и “умные города”: Edge AI применяется в системах анализа дорожного трафика в режиме реального времени, обнаружения пешеходов и планирования городского хозяйства. Локальная обработка данных способствует созданию более безопасных и эффективных “умных городов”.
- Здравоохранение: Портативные медицинские устройства с поддержкой Edge AI могут осуществлять мгновенный анализ сканов и изображений, что ускоряет процесс диагностики и обеспечивает конфиденциальность медицинских данных.
Использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с интегрированным искусственным интеллектом (ИИ) на основе Edge-вычислений и Интернета вещей (IoT) открывает новые возможности для оценки состояния полей, экологического мониторинга и оптимизации ресурсных затрат в режиме реального времени.
Рис. 3. Дрон, оснащенный YOLO11 , может обнаружить транспортные средства и оборудование на месте.
Модели компьютерного зрения, такие как YOLOv11, работающие непосредственно на борту БПЛА, позволяют осуществлять интеллектуальный анализ изображений в режиме реального времени. Это обеспечивает возможность принятия оперативных решений на основе полученной информации, что существенно повышает эффективность сельскохозяйственного производства и экологического мониторинга.
Плюсы и минусы краевого ИИ и краевых вычислений
Несмотря на то, что технологии Edge AI и граничных вычислений обладают существенными преимуществами, при их внедрении необходимо учитывать как сильные стороны, так и ограничения.
Преимущества:
- Ускорение принятия решений: Обработка данных непосредственно на устройстве позволяет минимизировать задержки и обеспечить немедленную реакцию в критически важных приложениях, таких как автономный транспорт и промышленная автоматизация.
- Повышенная конфиденциальность и безопасность данных: Хранение данных на устройстве снижает риски утечек информации, что делает Edge AI идеальным решением для приложений, требующих повышенной защиты персональных данных.
- Снижение требований к пропускной способности: Минимизация передачи данных в облако позволяет сократить эксплуатационные расходы и повысить эффективность работы системы.
- Энергоэффективность: Локальная обработка данных способствует энергосбережению, особенно в случае маломощных устройств Интернета вещей.
Трудности:
- Ограничения аппаратной части: Устройства Edge часто имеют ограниченные вычислительные мощности и объем памяти, что может ограничивать сложность реализуемых моделей ИИ.
- Проблемы оптимизации моделей: Необходима тщательная оптимизация моделей ИИ для достижения баланса между производительностью и использованием ресурсов на периферии.
- Обслуживание и обновления: Управление обновлениями на распределенных пограничных устройствах может представлять собой сложную задачу, особенно в масштабных развертываниях.
- Высокие первоначальные затраты: Создание инфраструктуры Edge AI и приобретение специализированного оборудования могут потребовать значительных первоначальных инвестиций, хотя в долгосрочной перспективе это может привести к снижению затрат по сравнению с облачными решениями.
В целом, технологии Edge AI и граничных вычислений предлагают мощные инструменты для отраслей, стремящихся к созданию устройств на базе искусственного интеллекта, обладающих повышенной скоростью работы, безопасности и эффективностью.
Выводы
Технологии Edge AI и edge computing трансформируют подход отраслей к интеллектуальной обработке данных в реальном времени.
Локальная обработка данных позволяет принимать более быстрые и обоснованные решения, что особенно важно для приложений компьютерного зрения.
В различных областях, от промышленного IoT до интеллектуальных систем видеонаблюдения, Edge AI в сочетании с локальными вычислениями и моделями искусственного интеллекта, такими как YOLOv11, обеспечивает функционирование приложений, требующих высокой скорости, конфиденциальности и надёжности.
По мере развития Edge AI, отрасли получают доступ к вычислительным мощностям искусственного интеллекта с минимальной задержкой, легко масштабируемым и способствующим повышению операционной эффективности, что открывает новые возможности для применения AI на периферии в будущем.
