Edge AI и Edge Computing: Интеллект в реальном времени

Edge AI против облачного AI: в чем разница?

Edge AI - это развертывание моделей искусственного интеллекта непосредственно на устройствах, таких как камеры, датчики, смартфоны или встроенное оборудование, вместо того чтобы полагаться на удаленные серверы или облачные вычисления. Такой подход позволяет устройствам обрабатывать данные локально и принимать решения на месте.

Вместо того чтобы постоянно отправлять данные в облако, модели Edge AI могут решать такие задачи, как распознавание изображений, обработка речи и предиктивное обслуживание в режиме реального времени. Такие возможности стали возможны благодаря усовершенствованию чипов ИИ для пограничных вычислений, которые теперь позволяют эффективно запускать мощные модели на компактных устройствах.

‍

В контексте компьютерного зрения Edge AI может помочь таким устройствам, как камеры с искусственным интеллектом, обнаруживать объекты, распознавать лица и мгновенно отслеживать обстановку. Такие модели, как YOLO11, могут быстро обрабатывать данные и предоставлять информацию в режиме реального времени - и все это непосредственно на пограничных устройствах.

Перенос выводов ИИ (процесс запуска обученной модели ИИ для получения прогнозов или выводов) на периферию позволяет свести к минимуму зависимость систем от облака, повысить уровень конфиденциальности ИИ на периферийных устройствах и обеспечить производительность в реальном времени для приложений, где скорость и безопасность данных имеют решающее значение.

Чем пограничные вычисления отличаются от пограничного ИИ?

Несмотря на схожесть звучания, Edge AI и edge computing выполняют разные функции. Пограничные вычисления - это более широкая концепция, которая подразумевает обработку данных на источнике генерации или рядом с ним, например на пограничных серверах (небольших вычислительных узлах, размещенных рядом с устройствами для обработки данных), шлюзах или устройствах.

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

Edge AI, с другой стороны, относится именно к моделям ИИ, работающим на устройствах, расположенных на границе. Проще говоря, Edge AI переносит интеллект на границу. Вместе эти технологии обеспечивают вычисления на основе искусственного интеллекта с низкой задержкой для отраслей, где важны скорость и эффективность.

Например, промышленная камера может использовать пограничную обработку для передачи видео, но при этом полагаться на Edge AI для анализа отснятого материала, обнаружения аномалий и подачи предупреждений.

Краевой ИИ и краевые вычисления для интеллекта в реальном времени

Сочетание Edge AI и пограничных вычислений является ключом к созданию искусственного интеллекта в реальном времени во всех отраслях. Вместо того чтобы зависеть от удаленных серверов, устройства могут мгновенно анализировать данные, быстрее принимать решения и надежно работать даже в условиях низкого уровня связи.

Эта возможность является переломным моментом для таких приложений, как самоуправляемые автомобили, робототехника и системы наблюдения, где секунды могут иметь решающее значение. Благодаря Edge AI системы могут мгновенно реагировать на изменение условий, повышая безопасность, производительность и удобство использования.

Когда речь идет о задачах компьютерного зрения, модели, подобные YOLO11, могут обнаруживать объекты, классифицировать изображения и отслеживать движения в режиме реального времени. Выполняясь локально, эти модели избегают задержек связи с облаком и позволяют принимать решения именно тогда, когда это необходимо.

‍

Кроме того, Edge AI поддерживает ИИ, ориентированный на конфиденциальность. Чувствительные данные, такие как видеозаписи или биометрическая информация, могут оставаться на устройстве, что снижает риски заражения и обеспечивает соответствие нормам конфиденциальности.

Он также может обеспечить энергоэффективные модели ИИ для пограничных вычислений, поскольку локальная обработка сокращает использование полосы пропускания и облачных коммуникаций, снижая энергопотребление, что очень важно для устройств IoT.

Вместе Edge AI и пограничные вычисления создают основу для IoT-устройств с поддержкой ИИ, способных обрабатывать данные с низкой задержкой, не отставая от реальных требований.

Реальные приложения краевого ИИ и краевых вычислений

Пограничный искусственный интеллект и пограничные вычисления могут помочь многим отраслям благодаря возможности использования искусственного интеллекта на границе. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее значимых примеров использования компьютерного зрения, в которых эти технологии позволяют принимать решения в режиме реального времени:

• Интеллектуальное видеонаблюдение с Edge AI: камеры с искусственным интеллектом могут контролировать обстановку и обнаруживать подозрительные действия. Анализируя отснятый материал на месте, эти системы снижают зависимость от облачных вычислений и улучшают время реагирования.
  
  
• Edge AI в автомобилях и самодвижущихся машинах: Автомобили могут использовать Edge AI для мгновенной обработки данных с камер, лидаров и датчиков. Это позволяет решать такие важные задачи, как обнаружение препятствий, соблюдение полосы движения и распознавание пешеходов, не прибегая к помощи облачных серверов.
  
  
• Встраиваемый 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 в производственной линии. Локальное управление повышает точность и позволяет быстрее адаптироваться в динамичных условиях.
  
  
• Edge AI в производстве: Умные фабрики могут использовать Edge AI для проверки продукции, мониторинга оборудования и улучшения контроля качества. Обрабатывая визуальные данные на месте, эти системы предотвращают появление дефектов и сокращают время простоя.
  
  
• Edge AI в умных городах и управлении дорожным движением: От анализа трафика в режиме реального времени до обнаружения пешеходов - Edge AI позволяет планировать городское хозяйство для "умных" городов и более безопасных улиц, сохраняя локальность обработки данных.
  
  
• Здравоохранение и медицинские приборы: Портативные устройства визуализации могут использовать Edge AI для мгновенного анализа снимков. Такой подход повышает скорость диагностики, сохраняя конфиденциальные медицинские данные на устройстве.
  
  

Сельское хозяйство и мониторинг окружающей среды: Беспилотники с искусственным интеллектом и датчики IoT могут оценивать состояние сельскохозяйственных культур, следить за состоянием окружающей среды и оптимизировать ресурсы - и все это в режиме реального времени.

‍

В этих примерах модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, развернутые на пограничных устройствах, могут обеспечить понимание ИИ в режиме реального времени и позволить системам принимать решения именно тогда, когда это необходимо.

Плюсы и минусы краевого ИИ и краевых вычислений

ИИ на границе и вычисления на границе дают значительные преимущества, однако важно учитывать как достоинства, так и недостатки развертывания ИИ на границе.

Положительные стороны:

• Более быстрое принятие решений: Пограничный ИИ может минимизировать задержки за счет локальной обработки данных, что позволяет мгновенно реагировать в таких критически важных приложениях, как автономные транспортные средства и промышленная автоматизация.
  
  
• Повышение конфиденциальности и безопасности данных: Пограничный ИИ позволяет снизить риски воздействия, сохраняя данные на устройстве, что делает его идеальным для приложений, требующих обработки данных с учетом конфиденциальности.
  
  
• Снижение требований к пропускной способности: Пограничный ИИ позволяет минимизировать передачу данных в облако, что помогает снизить операционные расходы и повысить эффективность.
  

• Энергоэффективность: Локальный запуск моделей обеспечивает энергоэффективность операций ИИ, особенно для пограничных устройств с низким энергопотреблением в средах IoT.

Однако некоторые проблемы остаются:

• Аппаратные ограничения: Граничные устройства часто имеют ограниченную вычислительную мощность и объем памяти, что может ограничивать сложность моделей ИИ, которые они могут запускать.
  
  
• Проблемы оптимизации моделей: Модели ИИ необходимо тщательно оптимизировать, чтобы сбалансировать производительность и использование ресурсов на границе.
  
  
• Обслуживание и обновления: Управление обновлениями на распределенных пограничных устройствах может быть сложной задачей, особенно в крупных развертываниях.
  
  
• Более высокие первоначальные затраты: Создание пограничной инфраструктуры и специализированного оборудования может потребовать значительных первоначальных инвестиций, хотя со временем это может снизить стоимость облака.
  

В целом, Edge AI и вычисления на границе предлагают мощные решения для отраслей, которые стремятся создать устройства на базе искусственного интеллекта, работающие быстрее, безопаснее и эффективнее.

Основные выводы

Пограничный искусственный интеллект и пограничные вычисления меняют подход к интеллектуальной деятельности в реальном времени. Благодаря локальной обработке данных эти технологии позволяют быстрее принимать более разумные решения, 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 обеспечить работу приложений, 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 границе.

Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Готовы начать собственные проекты по компьютерному зрению? Ознакомьтесь с нашими возможностями лицензирования. Откройте для себя ИИ в автомобилестроении и ИИ зрения в здравоохранении, посетив страницы наших решений!