Ao clicar em "Aceitar todos os cookies", concorda com o armazenamento de cookies no seu dispositivo para melhorar a navegação no site, analisar a utilização do site e ajudar nos nossos esforços de marketing. Mais informações
Definições de cookies
Ao clicar em "Aceitar todos os cookies", concorda com o armazenamento de cookies no seu dispositivo para melhorar a navegação no site, analisar a utilização do site e ajudar nos nossos esforços de marketing. Mais informações
Veja como a IA de ponta permite um processamento de dados mais rápido e eficiente na fonte, transformando sectores como os cuidados de saúde, o fabrico e as casas inteligentes.
A tecnologia de IA de ponta, que processa e analisa dados diretamente em dispositivos como computadores pessoais, dispositivos IoT ou servidores de ponta especializados, torna o armazenamento e o processamento de dados mais rápidos e mais acessíveis, tratando as operações localmente. Ajuda a evitar problemas comuns com sistemas de nuvem, como latência e limites de largura de banda, resultando num desempenho mais rápido e mais fiável. Por exemplo, nos veículos autónomos, o processamento local é essencial para a tomada de decisões em tempo real, como a deteção de obstáculos ou a resposta instantânea a sinais de trânsito. Ao processar dados diretamente no veículo, a IA periférica permite respostas em fracções de segundo que seriam demasiado lentas se dependessem de um servidor de nuvem distante.
A IA de ponta está a tornar-se cada vez mais popular, prevendo-se que o mercado global atinja 143,06 mil milhões de dólares até 2034. Diferentes indústrias estão a utilizar a IA de ponta para melhorar os fluxos de trabalho, automatizar tarefas e estimular a inovação, ao mesmo tempo que abordam desafios como a latência, a segurança e o custo.
Neste artigo, vamos analisar a forma como a IA de ponta está a fazer a diferença em áreas como os cuidados de saúde e a indústria transformadora, juntamente com alguns aspectos a ter em conta ao colocá-la em ação. Vamos lá começar!
A IA de ponta combina a computação de ponta e a inteligência artificial (IA). A computação periférica é uma estrutura tecnológica que processa os dados mais perto do local onde são gerados, permitindo análises em tempo real, maior fiabilidade e redução de custos. A componente de IA traz os algoritmos de aprendizagem automática diretamente para a periferia, permitindo que os dispositivos tomem decisões inteligentes localmente. Esta abordagem reduz a necessidade de uma nuvem ou centro de dados centralizado, que pode introduzir atrasos no processamento. A nuvem ainda pode ser utilizada para armazenamento de dados mais complexos, análise em grande escala e actualizações dos modelos de IA, complementando o processamento mais rápido e localizado fornecido pela IA de ponta.
Eis uma visão geral do funcionamento dos sistemas de IA do Edge:
Recolha de dados: Os sensores no dispositivo recolhem informações em bruto do ambiente, como leituras de temperatura ou estado do equipamento em ambientes industriais.
Dados de limpeza: Os dados recolhidos são rapidamente processados no dispositivo para filtrar o ruído e concentrar-se nos detalhes relevantes.
Fazer previsões: Os dados limpos são analisados por um modelo de IA incorporado diretamente no dispositivo de ponta.
Tomada de decisões: Com base na análise, o sistema de IA toma decisões e inicia as acções ou respostas necessárias.
IA de ponta vs. IA na nuvem
A IA de ponta e a IA na nuvem são duas abordagens distintas à implementação da IA, cada uma com vantagens e desvantagens únicas. Como já discutimos, com a IA de ponta, os dados são processados diretamente nos dispositivos locais, garantindo baixa latência, maior privacidade e uma dependência mínima da conetividade com a Internet.
Ao contrário da IA de ponta, a IA na nuvem utiliza servidores remotos para o processamento de dados, oferecendo maior escalabilidade e flexibilidade. No entanto, isto é muitas vezes feito à custa de uma maior latência e de uma maior utilização da largura de banda devido à necessidade de transmissão de dados através da Internet. A IA na nuvem também pode levantar problemas de privacidade, porque os dados sensíveis têm de ser transmitidos e armazenados em servidores externos.
Outra diferença fundamental reside no custo e no esforço de rede associados à IA na nuvem. O processamento em servidores remotos potentes pode ser dispendioso, especialmente quando se lida com grandes volumes de dados, como vídeo ou áudio, e a transmissão destes dados através da rede aumenta ainda mais a tensão.
A IA de ponta lida com estes desafios processando os dados diretamente no dispositivo, reduzindo os custos relacionados com a nuvem, facilitando a carga da rede e mantendo as informações sensíveis seguras no local. Em vez de enviar dados em bruto, apenas os resultados finais (ou inferências) são normalmente transmitidos, oferecendo uma solução mais eficiente e centrada na privacidade.
IA de ponta para reconhecimento de imagens
As aplicações de visão computacional envolvem frequentemente a análise de enormes quantidades de dados não estruturados (dados que não têm um formato predefinido), principalmente imagens e vídeos. O envio de todos estes dados para um servidor remoto na nuvem para processamento pode ser ineficiente em situações que requerem monitorização em tempo real. Uma óptima solução para este problema é a execução de modelos de visão computacional em dispositivos periféricos.
Figura 4. Implementação de modelos de visão computacional na periferia.
Aplicações de IA de ponta
Agora que já explorámos o que é a IA de ponta, vamos analisar mais de perto algumas aplicações do mundo real.
IA de ponta em aplicações de cuidados de saúde
O diagnóstico rápido e os excelentes cuidados aos doentes são as principais prioridades de todas as instalações de cuidados de saúde e a IA de ponta desempenha um papel fundamental na consecução destes objectivos. Os prestadores de cuidados de saúde estão a assistir a mudanças transformadoras através da utilização de IA de ponta e de dispositivos inteligentes. Em conjunto, estas tecnologias criam sistemas de cuidados de saúde mais rápidos, mais seguros e mais reactivos.
Por exemplo, os dispositivos portáteis alimentados por IA de ponta podem monitorizar continuamente os sinais vitais, como o ritmo cardíaco, a tensão arterial, os níveis de glicose e a respiração. Podem até detetar quedas súbitas e notificar imediatamente os prestadores de cuidados. Nas ambulâncias, a IA de ponta pode analisar os dados dos monitores dos pacientes no local. As informações recolhidas a partir da análise podem ser partilhadas com os médicos, ajudando-os a preparar tratamentos antes de o doente chegar ao hospital.
A IA de ponta também pode ajudar na implementação de modelos de visão por computador, como o YOLO11, para aplicações como a deteção de objectos do pessoal médico. Esta aplicação específica centra-se na determinação das localizações e movimentos dos profissionais de saúde numa sala em tempo real, ajudando a monitorizar a adesão aos protocolos de segurança e melhorando a consciência situacional.
A deteção de objectos pode ajudar a verificar se o pessoal está corretamente posicionado durante os procedimentos e a cumprir as diretrizes de higiene e segurança, tais como manter um posicionamento seguro em torno do equipamento. A IA de ponta permite fornecer informações valiosas sem exigir conetividade constante à nuvem num bloco operatório, garantindo a privacidade e fornecendo feedback imediato às equipas de cuidados de saúde.
Fig. 5. Um exemplo de utilização do YOLO11 para monitorizar o pessoal hospitalar.
IA de ponta para a automação industrial
Os fabricantes de todo o mundo estão a utilizar a tecnologia de IA de ponta para tornar as suas operações mais rápidas, mais eficientes e mais produtivas. Ao utilizar dados em tempo real de sensores e dispositivos IoT, a IA de ponta permite a manutenção preditiva, permitindo às fábricas detetar sinais precoces de falha do equipamento e prever avarias antes de ocorrerem problemas graves. Esta abordagem proactiva ajuda a reduzir o tempo de inatividade, a prolongar a vida útil do equipamento e a manter as operações sem problemas.
A IA de ponta também melhora o controlo de qualidade, utilizando a IA de visão para detetar defeitos nos produtos antes de serem embalados para expedição. Ao analisar imagens e vídeos diretamente no local, a IA de ponta pode identificar rapidamente falhas, garantindo que apenas produtos de alta qualidade chegam aos clientes. O feedback imediato permite que os fabricantes resolvam os problemas de imediato, reduzindo o desperdício, melhorando os padrões dos produtos e aumentando a satisfação do cliente.
IA de ponta para dispositivos IoT em casa
Desde campainhas inteligentes que tocam automaticamente quando alguém se aproxima a luzes que se desligam quando uma divisão está vazia, as casas inteligentes estão repletas de dispositivos que utilizam IA de ponta para melhorar a qualidade de vida dos residentes. Quer um residente queira ver quem está à porta ou ajustar a temperatura da casa através do seu smartphone, a tecnologia de ponta torna-o possível ao processar os dados diretamente no local em vez de depender de um servidor remoto. A utilização da IA de ponta ajuda a proteger a privacidade do residente e reduz o risco de acesso não autorizado a dados pessoais.
No que respeita à domótica, o processamento local pela IA de ponta é crucial para as aplicações que necessitam de feedback imediato. Estas aplicações incluem sistemas de segurança, sistemas de iluminação e controlos ambientais. Ao processar os dados no limite, as casas inteligentes podem funcionar de forma independente sem necessitarem de uma ligação à Internet. Além disso, a IA de ponta integrada com a visão computacional pode melhorar a acessibilidade dentro das casas. Utilizando técnicas como a estimativa da pose humana, podem ser criados sistemas de deteção de gestos da mão para controlar outros sistemas dentro da casa, como luzes ou televisores.
Fig. 6. Um sistema de controlo doméstico inteligente com IA de ponta.
Desafios e limitações
Apesar dos benefícios que oferecem, os sistemas de IA de ponta ainda estão a evoluir e enfrentam certos desafios e limitações. Eis algumas limitações a ter em conta antes de decidir integrar soluções de IA periférica na sua empresa ou em casa.
Riscos de segurança: Embora a IA de ponta melhore a segurança ao manter os dados locais, também enfrenta alguns riscos a nível local, principalmente devido a erros humanos e palavras-passe inseguras.
Limitada poder de computação: Os sistemas de IA periférica têm normalmente menos capacidade de computação do que a IA baseada na nuvem, limitando-a a tarefas específicas. Enquanto a nuvem pode lidar com modelos de grandes dimensões, a IA periférica é mais adequada para tarefas mais simples e mais pequenas.
Problemas de compatibilidade das máquinas: Especialmente em ambientes empresariais, a IA de ponta enfrenta desafios com diferentes tipos de máquinas, e os problemas de compatibilidade podem levar a falhas e avarias quando máquinas incompatíveis são utilizadas em conjunto.
Aproveitando o poder da borda
A IA de ponta está a permitir que as indústrias trabalhem mais rapidamente e tomem decisões mais inteligentes através do processamento de dados diretamente no local onde são criados. Esta abordagem acelera as operações, melhora a segurança dos dados e reduz os custos da Internet.
Em sectores como os cuidados de saúde, a produção e as casas inteligentes, a IA de ponta aumenta a eficiência e permite uma tomada de decisões rápida sem depender de um acesso constante à nuvem. Embora existam algumas limitações, como os potenciais riscos de segurança e a capacidade limitada para tarefas complexas, a capacidade da Edge AI para gerir tarefas em tempo real torna-a uma ferramenta valiosa para o futuro.
.webp)