Периферийный ИИ и периферийные вычисления: обеспечение аналитики в реальном времени

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. От интеллектуальных камер до автономных транспортных средств — модели ИИ теперь развертываются на устройствах для быстрой обработки информации и помощи в принятии решений в режиме реального времени. 

Традиционно многие из этих AI-моделей работают в облаке, а это означает, что устройства отправляют данные на мощные удаленные серверы, где модель обрабатывает их и возвращает результаты. Но полагаться на облако не всегда идеально, особенно когда важны миллисекунды. Отправка данных туда и обратно может вызвать задержки, создать проблемы с конфиденциальностью и потребовать постоянного подключения.

Именно здесь на помощь приходят периферийный ИИ и периферийные вычисления. Периферийный ИИ фокусируется на запуске моделей ИИ непосредственно на устройствах, таких как камеры или датчики, что позволяет принимать мгновенные решения на месте. Между тем, периферийные вычисления направлены на обработку данных рядом с местом их создания, часто на локальных серверах или шлюзах, а не на использовании облака. Этот сдвиг снижает задержку, повышает конфиденциальность и позволяет ИИ эффективно работать даже без постоянного доступа к облаку.

Периферийный ИИ особенно полезен в приложениях компьютерного зрения, где необходимо мгновенно обрабатывать большие объемы визуальных данных. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут выполнять такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, непосредственно на периферии, обеспечивая работу более интеллектуальных устройств, робототехники и промышленных систем искусственного интеллекта Интернета вещей (IoT).

В этом руководстве мы разберем, что на самом деле означают Edge AI и edge computing, и рассмотрим основные различия между ними. Затем мы изучим, как их сочетание обеспечивает AI в реальном времени без использования облака. Наконец, мы рассмотрим практические приложения, особенно в отношении компьютерного зрения, и взвесим плюсы и минусы развертывания AI на периферии.

Периферийный ИИ против облачного ИИ: в чем разница?

Периферийный ИИ (Edge AI) относится к развертыванию моделей искусственного интеллекта непосредственно на встроенных системах, таких как камеры, датчики, смартфоны или встроенное оборудование, а не к использованию удаленных серверов или облачных вычислений. Такой подход позволяет устройствам обрабатывать данные локально и принимать решения на месте.

Вместо постоянной передачи данных в облако и обратно, модели Edge AI могут обрабатывать такие задачи, как распознавание изображений, обработка речи и предиктивное обслуживание, в режиме реального времени. Эта возможность стала возможной благодаря достижениям в области AI-чипов для граничных вычислений, которые теперь позволяют эффективно запускать мощные модели на компактных устройствах.

‍

В контексте компьютерного зрения Edge AI может помочь таким устройствам, как камеры с поддержкой ИИ, мгновенно обнаруживать объекты, распознавать лица и отслеживать окружающую среду. Модели, такие как YOLO11, могут быстро обрабатывать данные и предоставлять аналитику в режиме реального времени - и все это непосредственно на периферийных устройствах.

Перемещая логический вывод ИИ (процесс запуска обученной модели ИИ для создания прогнозов или аналитической информации) на периферию, системы могут свести к минимуму зависимость от облака, улучшая ориентированный на конфиденциальность ИИ на периферийных устройствах и обеспечивая производительность в реальном времени для приложений, где скорость и безопасность данных имеют решающее значение.

Чем отличаются граничные вычисления от Edge AI?

Несмотря на кажущуюся схожесть, Edge AI и edge computing выполняют разные роли. Edge computing — это более широкая концепция, которая включает в себя обработку данных в месте их создания или рядом с ним, например, на периферийных серверах (небольшие вычислительные узлы, размещенные рядом с устройствами для обработки данных), шлюзах или устройствах.

Периферийные вычисления направлены на уменьшение объема данных, отправляемых на централизованные серверы, за счет локальной обработки задач. Они поддерживают все, от фильтрации и анализа данных до запуска сложных приложений за пределами традиционных центров обработки данных.

С другой стороны, периферийный ИИ относится конкретно к моделям ИИ, работающим на периферийных устройствах. Проще говоря, периферийный ИИ привносит интеллект на периферию. Вместе эти технологии обеспечивают вычисления ИИ с малой задержкой для отраслей, которые зависят от скорости и эффективности.

Например, промышленная камера может использовать периферийную обработку для потоковой передачи видео, но полагаться на Edge AI для анализа отснятого материала, обнаружения аномалий и запуска оповещений.

Периферийный ИИ и периферийные вычисления для аналитики в реальном времени

Сочетание Edge AI и граничных вычислений является ключом к развертыванию ИИ в реальном времени в различных отраслях. Вместо того чтобы зависеть от удаленных серверов, устройства могут мгновенно анализировать данные, быстрее принимать решения и надежно работать даже в условиях низкой связности.

Эта возможность меняет правила игры для таких приложений, как самоуправляемые автомобили, робототехника и системы наблюдения, где секунды могут иметь решающее значение. Благодаря Edge AI системы могут немедленно реагировать на изменяющиеся условия, повышая безопасность, производительность и удобство использования.

В задачах компьютерного зрения такие модели, как YOLO11, могут обнаруживать объекты, классифицировать изображения и отслеживать движения в реальном времени. Работая локально, эти модели избегают задержек, связанных с облачной коммуникацией, и позволяют принимать решения именно тогда, когда это необходимо.

‍

Кроме того, Edge AI поддерживает AI, ориентированный на конфиденциальность. Конфиденциальные данные, такие как видеопотоки или биометрическая информация, могут оставаться на устройстве, снижая риски раскрытия информации и поддерживая соответствие нормам конфиденциальности.

Это также может обеспечить энергоэффективные модели ИИ для периферийных вычислений, поскольку локальная обработка снижает использование полосы пропускания и облачную связь, снижая энергопотребление, что критически важно для устройств IoT.

Вместе Edge AI и edge computing обеспечивают основу для устройств IoT с поддержкой ИИ, способных к обработке ИИ с низкой задержкой, которая соответствует требованиям реального мира.

Реальные примеры применения периферийного ИИ и периферийных вычислений

Периферийный ИИ и периферийные вычисления могут помочь многим отраслям, обеспечивая ИИ на периферии. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее эффективных вариантов использования компьютерного зрения, в которых эти технологии обеспечивают принятие решений в реальном времени:

• Интеллектуальное наблюдение с Edge AI: Камеры на базе ИИ могут отслеживать окружающую среду и обнаруживать подозрительную активность. Анализируя отснятый материал на месте, эти системы снижают зависимость от облачной обработки и сокращают время реагирования.
  
  
• Edge AI в автомобильной промышленности и самоуправляемых автомобилях: Транспортные средства могут использовать Edge AI для мгновенной обработки данных с камер, лидаров и датчиков. Это обеспечивает выполнение критически важных задач, таких как обнаружение препятствий, удержание полосы движения и распознавание пешеходов, и все это без использования облачных серверов.
  
  
• Встроенный ИИ для робототехники и промышленной автоматизации: Встроенные модели ИИ, интегрированные в специализированное оборудование, такое как роботы или датчики, могут помочь роботам анализировать изображения, обнаруживать дефекты и адаптироваться к изменениям на производственной линии. Локальный запуск повышает точность и позволяет быстрее вносить корректировки в динамических средах.
  
  
• Edge AI в производстве: Интеллектуальные фабрики могут использовать Edge AI для проверки продукции, мониторинга оборудования и улучшения контроля качества. Обрабатывая визуальные данные на месте, эти системы предотвращают дефекты и сокращают время простоя.
  
  
• Edge AI в умных городах и управлении дорожным движением: От анализа дорожного движения в реальном времени до обнаружения пешеходов, Edge AI позволяет планировать городскую среду для умных городов и делать улицы более безопасными благодаря локальной обработке данных.
  
  
• Здравоохранение и медицинские устройства: Портативные устройства визуализации могут использовать Edge AI для мгновенного анализа сканов. Этот подход повышает скорость диагностики, сохраняя при этом конфиденциальные медицинские данные в безопасности на устройстве.
  
  

Сельское хозяйство и мониторинг окружающей среды: Дроны и датчики IoT с поддержкой Edge AI могут оценивать здоровье посевов, отслеживать состояние окружающей среды и оптимизировать ресурсы в режиме реального времени.

‍

Во всех этих примерах модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, развернутые на периферийных устройствах, могут предоставлять аналитические данные ИИ в режиме реального времени и позволять системам принимать решения именно тогда, когда они необходимы.

Плюсы и минусы периферийного искусственного интеллекта и периферийных вычислений

Хотя Edge AI и edge computing предоставляют значительные преимущества, важно учитывать как сильные, так и слабые стороны развертывания AI на периферии.

С положительной стороны:

• Более быстрое принятие решений: Edge AI может минимизировать задержку за счет локальной обработки данных, обеспечивая мгновенное реагирование в критически важных приложениях, таких как автономные транспортные средства и промышленная автоматизация.
  
  
• Улучшенная конфиденциальность и безопасность данных: Edge AI может снизить риски утечки данных, сохраняя данные на устройстве, что делает его идеальным для приложений, требующих обработки с акцентом на конфиденциальность.
  
  
• Снижение требований к пропускной способности: Edge AI может минимизировать передачу данных в облако, что может помочь снизить эксплуатационные расходы и повысить эффективность.
  

• Энергоэффективность: Запуск моделей локально поддерживает энергоэффективные операции ИИ, особенно для маломощных периферийных устройств в средах IoT.

Однако, некоторые проблемы остаются:

• Аппаратные ограничения: Периферийные устройства часто имеют ограниченную вычислительную мощность и объем памяти, что может ограничивать сложность моделей ИИ, которые они могут запускать.
  
  
• Проблемы оптимизации модели: Модели AI необходимо тщательно оптимизировать, чтобы сбалансировать производительность и использование ресурсов на периферии.
  
  
• Обслуживание и обновления: Управление обновлениями на распределенных периферийных устройствах может быть сложной задачей, особенно при крупных развертываниях.
  
  
• Более высокие первоначальные затраты: Настройка периферийной инфраструктуры и специализированного оборудования может потребовать значительных первоначальных инвестиций, хотя со временем это может снизить затраты на облачные вычисления.
  

В целом, Edge AI и граничные вычисления предлагают мощные решения для отраслей, стремящихся к созданию устройств на базе ИИ, которые работают быстрее, безопаснее и эффективнее.

Основные выводы

Периферийный ИИ и периферийные вычисления меняют подход отраслей к аналитике в реальном времени. Благодаря локальной обработке данных эти технологии могут обеспечить более быстрое и разумное принятие решений, особенно в приложениях компьютерного зрения.

От промышленного IoT AI до интеллектуального видеонаблюдения с Edge AI, сочетание локальных вычислений и интеллектуальных моделей, таких как YOLO11, может поддерживать приложения, которые зависят от скорости, конфиденциальности и надежности.

По мере развития Edge AI, отрасли получают доступ к вычислениям AI с низкой задержкой, которые легко масштабируются, повышают операционную эффективность и закладывают основу для будущего AI на периферии.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Готовы начать свои собственные проекты в области компьютерного зрения? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Откройте для себя ИИ в автомобильной промышленности и Vision AI в здравоохранении, посетив страницы наших решений!