الحوسبة الطرفية

الحوسبة الطرفية هي بنية تكنولوجيا معلومات موزعة تقرب معالجة البيانات وتخزينها من الموقع الذي تحتاج إليه، بدلاً من الاعتماد على موقع مركزي يبعد عادةً آلاف الأميال. من خلال معالجة البيانات بالقرب من المصدر — مثل الخوادم المحلية أو بوابات إنترنت الأشياء أو الأجهزة نفسها — يقلل هذا النهج بشكل كبير من زمن الاستجابة ويقلل من النطاق الترددي المطلوب لنقل البيانات. في سياق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، توفر الحوسبة الطرفية البنية التحتية الحيوية اللازمة لنشر الذكاء الاصطناعي الطرفي، مما يسمح بتشغيل النماذج المتطورة مباشرة على الكاميرات الذكية والطائرات بدون طيار وأجهزة الاستشعار الصناعية مع استجابة فورية.

المزايا الأساسية للحوسبة الطرفية

يوفر التحول من المعالجة السحابية المركزية إلى المعالجة الطرفية المحلية العديد من المزايا التحويلية، خاصة بالنسبة للرؤية الحاسوبية والتحليلات في الوقت الفعلي .

• تقليل زمن الاستجابة: تتطلب البنى السحابية التقليدية نقل البيانات إلى مركز البيانات لمعالجتها ثم إعادتها إلى الجهاز. تزيل الحوسبة الطرفية هذه الرحلة ذهابًا وإيابًا، مما يتيح الاستدلال في الوقت الفعلي حيث تكون المللي ثانية مهمة. وهذا أمر ضروري للأنظمة الحساسة من حيث السلامة مثل المركبات ذاتية القيادة التي يجب أن تتخذ قرارات الفرملة في أجزاء من الثانية.
• كفاءة النطاق الترددي: يستهلك نقل تدفقات الفيديو عالية الدقة للكشف عن الأشياء نطاقًا تردديًا هائلاً. من خلال معالجة البيانات الأولية محليًا وإرسال البيانات الوصفية أو التنبيهات ذات الصلة فقط إلى السحابة، يمكن للمؤسسات خفض تكاليف نقل البيانات بشكل كبير .
• تعزيز خصوصية البيانات: يمكن معالجة المعلومات الحساسة، مثل الصور الطبية أو بيانات التعرف على الوجه، بالكامل داخل البيئة المحلية. ويدعم هذا الاحتواء المحلي الامتثال للوائح الصارمة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) من خلال ضمان عدم مغادرة البيانات الشخصية للجهاز أبدًا.
• الوظائف غير المتصلة بالإنترنت: يمكن للأجهزة الطرفية أن تستمر في العمل بشكل مستقل حتى عندما تكون الاتصال بالإنترنت متقطعًا أو مفقودًا. هذه الموثوقية أمر حيوي لتطبيقات مثل الذكاء الاصطناعي في الزراعة، حيث تقوم الطائرات بدون طيار بمراقبة المحاصيل في الحقول النائية التي تعاني من ضعف تغطية الشبكة.

الحوسبة الطرفية مقابل الحوسبة السحابية

بينما تتفوق الحوسبة السحابية في تخزين مجموعات البيانات الضخمة وتدريب النماذج واسعة النطاق، تركز الحوسبة الطرفية على مرحلة التنفيذ. من المفيد النظر إليهما على أنهما تقنيتان متكاملتان وليس منافستان. غالبًا ما تُستخدم السحابة في تدريب النماذج، حيث يلزم وجود قوة حسابية كبيرة لمعالجة البيانات التاريخية. وبمجرد تدريب النموذج المُحسّن، يتم نشره على الحافة للاستدلال. ويستفيد هذا النهج الهجين من نقاط القوة في كلا النموذجين: قابلية التوسع اللانهائية للسحابة وسرعة الحافة.

تطبيقات واقعية

تقوم الحوسبة الطرفية بإعادة تشكيل الصناعات من خلال دمج الذكاء مباشرة في العمليات المادية.

• التصنيع الذكي: في الأتمتة الصناعية، تستخدم المصانع بوابات حافة لتحليل بيانات المستشعرات من الآلات. إذا تم الكشف عن اضطراب في الاهتزاز، يمكن للنظام تشغيل بروتوكولات الصيانة التنبؤية على الفور، مما يمنع التوقف المكلف.
• التجزئة الذكية: تستخدم المتاجر التقليدية كاميرات مدعومة بأحدث التقنيات لإدارة المخزون. يمكن للأنظمة أن track بشكل مستقل مستويات track على الرفوف وتنبه الموظفين لإعادة تخزين العناصر، مما يعزز الكفاءة التشغيلية دون بث مقاطع فيديو للعملاء إلى خوادم خارجية.
• إدارة حركة المرور: تنشر المدن الذكية عقدًا طرفية عند التقاطعات للتحكم في إشارات المرور. من خلال تحليل تدفق حركة المرور في الوقت الفعلي محليًا، يمكن لهذه الأنظمة تحسين توقيت الإشارات الضوئية لتقليل الازدحام، وهي تعمل بشكل مستقل عن مراكز التحكم المركزية.

نشر النماذج على الحافة

لتشغيل نماذج معقدة على أجهزة حافة محدودة الموارد، غالبًا ما يستخدم المطورون تقنيات تحسين مثل تكمية النموذج أو التصدير إلى تنسيقات متخصصة مثل TensorRT أو ONNX. تعمل Ultralytics على تبسيط هذه العملية، مما يتيح للمستخدمين تدريب النماذج في السحابة ونشرها على أهداف حافة مختلفة بسلاسة.

يوضح المثال التالي كيفية تصدير نموذج YOLO26 إلى NCNN وهو تنسيق مُحسّن للغاية للأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية المدمجة.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Export the model to NCNN format for mobile edge deployment
# This creates a lightweight, optimized version of the model
model.export(format="ncnn")

المفاهيم ذات الصلة

• الذكاء الاصطناعي الطرفي: بينما تشير الحوسبة الطرفية إلى البنية التحتية الموزعة، يشير الذكاء الاصطناعي الطرفي على وجه التحديد إلى تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تلك البنية التحتية.
• إنترنت الأشياء (IoT): شبكة من الأجسام المادية "الأشياء" المزودة بأجهزة استشعار وبرامج. توفر الحوسبة الطرفية قوة المعالجة التي تجعل أجهزة إنترنت الأشياء هذه "ذكية".
• الحوسبة الضبابية: بنية تحتية حاسوبية لامركزية حيث توجد البيانات والحوسبة والتخزين والتطبيقات في مكان ما بين مصدر البيانات والسحابة، وغالبًا ما تعتبر امتدادًا للحوسبة السحابية إلى الحافة.