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Veja como a Edge AI permite um processamento de dados mais rápido e eficiente na fonte, transformando setores como saúde, manufatura e casas inteligentes.
A tecnologia Edge AI, que processa e analisa dados diretamente em dispositivos como computadores pessoais, dispositivos IoT ou servidores de borda especializados, torna o armazenamento e o processamento de dados mais rápidos e acessíveis, lidando com as operações localmente. Ajuda a evitar problemas comuns com sistemas de nuvem, como latência e limites de largura de banda, resultando em um desempenho mais rápido e confiável. Por exemplo, em veículos autônomos, o processamento local é essencial para a tomada de decisões em tempo real, como detectar obstáculos ou responder a sinais de trânsito instantaneamente. Ao processar dados diretamente no veículo, a Edge AI permite respostas em frações de segundo que seriam muito lentas se dependessem de um servidor de nuvem distante.
O Edge AI está se tornando cada vez mais popular, com o mercado global projetado para atingir US$ 143,06 bilhões até 2034. Diferentes setores estão usando o Edge AI para melhorar os fluxos de trabalho, automatizar tarefas e impulsionar a inovação, ao mesmo tempo em que abordam desafios como latência, segurança e custo.
Neste artigo, veremos como a IA de ponta está fazendo a diferença em áreas como saúde e manufatura, juntamente com algumas coisas para ter em mente ao colocá-la em ação. Vamos começar!
Edge AI combina computação de borda (edge computing) e inteligência artificial (IA). Edge computing é uma estrutura de tecnologia que processa dados mais perto de onde são gerados, permitindo análises em tempo real, confiabilidade aprimorada e economia de custos. O componente de IA traz algoritmos de aprendizado de máquina diretamente para a borda, possibilitando que os dispositivos tomem decisões inteligentes localmente. Essa abordagem reduz a necessidade de uma nuvem ou data center centralizado, o que pode introduzir atrasos no processamento. A nuvem ainda pode ser usada para armazenamento de dados mais complexo, análise em larga escala e atualizações de modelos de IA, complementando o processamento mais rápido e localizado fornecido pelo Edge AI.
Aqui está uma visão de como os sistemas de IA de borda funcionam:
Coleta de dados: Os sensores no dispositivo coletam informações brutas do ambiente, como leituras de temperatura ou status do equipamento em ambientes industriais.
Limpeza de dados: Os dados coletados são processados rapidamente no dispositivo para filtrar o ruído e focar em detalhes relevantes.
Fazendo previsões: Os dados limpos são analisados por um modelo de IA incorporado diretamente no dispositivo de borda.
Tomada de decisão: Com base na análise, o sistema de IA toma decisões e inicia quaisquer ações ou respostas necessárias.
Edge AI vs. Cloud AI
Edge AI e Cloud AI são duas abordagens distintas para a implementação de IA, cada uma com benefícios e desvantagens únicos. Como já discutimos com o Edge AI, os dados são processados diretamente em dispositivos locais, garantindo baixa latência, privacidade aprimorada e dependência mínima da conectividade com a internet.
Ao contrário da Edge AI, a Cloud AI utiliza servidores remotos para o processamento de dados, oferecendo maior escalabilidade e flexibilidade. No entanto, isto acontece muitas vezes à custa de uma maior latência e de um maior consumo de largura de banda devido à necessidade de transmissão de dados através da Internet. A Cloud AI também pode levantar preocupações com a privacidade, uma vez que os dados confidenciais devem ser transmitidos e armazenados em servidores externos.
Outra diferença fundamental reside no custo e na tensão da rede associados à IA na nuvem. O processamento em servidores remotos poderosos pode ser caro, especialmente ao lidar com altos volumes de dados, como vídeo ou áudio, e o streaming desses dados pela rede aumenta ainda mais a tensão.
O Edge AI lida com esses desafios processando dados diretamente no dispositivo, reduzindo os custos relacionados à nuvem, aliviando a carga da rede e mantendo as informações confidenciais seguras no local. Em vez de enviar dados brutos, apenas os resultados finais (ou inferências) são normalmente transmitidos, oferecendo uma solução mais eficiente e focada na privacidade.
Edge AI para reconhecimento de imagem
As aplicações de visão computacional geralmente envolvem a análise de enormes quantidades de dados não estruturados (dados que não possuem um formato predefinido), principalmente imagens e vídeos. Enviar todos esses dados para um servidor de nuvem remoto para processamento pode ser ineficiente em situações que exigem monitoramento em tempo real. Uma ótima solução para esse problema é executar modelos de visão computacional em dispositivos de borda.
Fig. 4. Implantação de modelos de visão computacional na borda.
Aplicações de Edge AI
Agora que exploramos o que é a IA de borda, vamos dar uma olhada mais de perto em algumas aplicações do mundo real.
Edge AI em aplicações de saúde
O diagnóstico rápido e o excelente atendimento ao paciente são as principais prioridades para todas as instalações de saúde, e a IA de ponta desempenha um papel fundamental na consecução desses objetivos. Os prestadores de cuidados de saúde estão a assistir a mudanças transformadoras através da utilização de IA de ponta e dispositivos inteligentes. Juntas, estas tecnologias criam sistemas de saúde mais rápidos, seguros e responsivos.
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 detect 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 pode também ajudar na implementação de modelos de visão por computador, como o YOLO11para 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 detecção de objetos pode ajudar a verificar se a equipe está posicionada corretamente durante os procedimentos e seguindo as diretrizes de higiene e segurança, como manter o posicionamento seguro ao redor dos equipamentos. A IA de ponta permite fornecer insights valiosos sem exigir conectividade constante com a nuvem em uma sala de cirurgia, garantindo a privacidade e fornecendo feedback imediato às equipes de saúde.
Fig. 5. Um exemplo de utilização do YOLO11 para monitorizar o pessoal hospitalar.
Edge AI para 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 detect 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 controle de qualidade usando Visão de IA para detectar defeitos do produto antes que sejam embalados para envio. Ao analisar imagens e vídeos diretamente no local, a IA de ponta pode identificar rapidamente falhas, garantindo que apenas produtos de alta qualidade cheguem aos clientes. O feedback imediato permite que os fabricantes resolvam os problemas imediatamente, reduzindo o desperdício, melhorando os padrões de produtos e aumentando a satisfação do cliente.
Edge AI para dispositivos IoT em casa
De campainhas inteligentes que tocam automaticamente quando alguém se aproxima a luzes que se apagam quando um cômodo está vazio, as casas inteligentes estão repletas de dispositivos que usam IA de ponta para melhorar a qualidade de vida dos moradores. Se um morador quer ver quem está à porta ou ajustar a temperatura da casa através de seu smartphone, a tecnologia de ponta torna isso possível, processando os dados no local, em vez de depender de um servidor remoto. O uso de Edge AI ajuda a proteger a privacidade do morador e diminui o risco de acesso não autorizado a dados pessoais.
No que diz respeito à automação residencial, o processamento local por IA de borda é crucial para aplicações que precisam de feedback imediato. Essas aplicações incluem sistemas de segurança, sistemas de iluminação e controles ambientais. Ao processar dados na borda, as casas inteligentes podem operar de forma independente, sem necessidade de conexão com a internet. Além disso, a IA de borda integrada com visão computacional pode melhorar a acessibilidade dentro das casas. Usando técnicas como estimativa de pose humana, sistemas de detecção de gestos com as mãos podem ser criados para controlar outros sistemas dentro da casa, como luzes ou TVs.
Fig 6. Um sistema de controle doméstico inteligente habilitado para Edge AI.
Desafios e limitações
Apesar dos benefícios que oferecem, os sistemas de Edge AI ainda estão em evolução e enfrentam certos desafios e limitações. Aqui estão algumas limitações a serem consideradas antes de decidir integrar soluções de edge AI em sua empresa ou residência.
Riscos de segurança: Embora a IA de ponta melhore a segurança, mantendo os dados localmente, ela também enfrenta alguns riscos no nível local, principalmente devido a erro humano e senhas não seguras.
Poder decomputaçãolimitado: Os sistemas de Edge AI geralmente têm menos poder de computação do que a IA baseada na nuvem, limitando-os a tarefas específicas. Enquanto a nuvem pode lidar com modelos grandes, a Edge AI é mais adequada para tarefas mais simples e menores.
Problemas de compatibilidade de máquinas: Especialmente em ambientes empresariais, a IA de borda enfrenta desafios com diferentes tipos de máquinas, e problemas de compatibilidade podem levar a falhas quando máquinas incompatíveis são usadas juntas.
Aproveitando o poder da borda (edge)
O Edge AI está permitindo que as indústrias trabalhem mais rápido e tomem decisões mais inteligentes, processando dados diretamente onde são criados. Essa abordagem acelera as operações, aumenta a segurança dos dados e reduz os custos da internet.
Em setores como saúde, manufatura e casas inteligentes, a Edge AI aumenta a eficiência e permite tomadas de decisão rápidas sem depender do acesso constante à nuvem. Embora existam algumas limitações, como potenciais riscos de segurança e capacidade limitada para tarefas complexas, a capacidade da Edge AI de gerenciar tarefas em tempo real a torna uma ferramenta valiosa para o futuro.
