Edge AI и Edge Computing: Интеллект в реальном времени

26 марта 2025 г.
Узнайте, как Edge AI и пограничные вычисления обеспечивают интеллектуальность в реальном времени, снижение задержек и более интеллектуальное компьютерное зрение на границе.

26 марта 2025 г.
Узнайте, как Edge AI и пограничные вычисления обеспечивают интеллектуальность в реальном времени, снижение задержек и более интеллектуальное компьютерное зрение на границе.
Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. От умных камер до автономных транспортных средств - модели искусственного интеллекта внедряются в устройства для быстрой обработки информации и принятия решений в режиме реального времени.
Традиционно многие из этих моделей ИИ работают в облаке, то есть устройства отправляют данные на мощные удаленные серверы, где модель обрабатывает их и выдает результаты. Но полагаться на облако не всегда идеально, особенно когда важны миллисекунды. Отправка данных туда и обратно может вызывать задержки, создавать проблемы с конфиденциальностью и требовать постоянного подключения.
Именно здесь на помощь приходят Edge AI и пограничные вычисления . Edge AI ориентирован на запуск моделей ИИ непосредственно на устройствах, таких как камеры или датчики, что позволяет принимать решения мгновенно, на месте. В то же время пограничные вычисления направлены на обработку данных в непосредственной близости от места их получения, часто на локальных серверах или шлюзах, а не в облаке. Такой подход позволяет сократить задержки, повысить уровень конфиденциальности и обеспечить эффективную работу ИИ даже без постоянного доступа к облаку.
Пограничный ИИ особенно полезен в приложениях компьютерного зрения, где требуется мгновенная обработка больших объемов визуальных данных. Модели компьютерного зрения, подобные Ultralytics YOLO11, позволяют решать такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, непосредственно на границе, обеспечивая работу более умных устройств, робототехники и промышленных систем ИИ IoT (Интернета вещей).
В этом руководстве мы разберем, что на самом деле означают понятия Edge AI и edge computing, и выясним ключевые различия между ними. Затем мы рассмотрим, как их сочетание позволяет реализовать ИИ в реальном времени без опоры на облако. Наконец, мы рассмотрим практические приложения, особенно в области компьютерного зрения, и взвесим все "за" и "против" развертывания ИИ на границе.
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.
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.
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.
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:
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.
ИИ на границе и вычисления на границе дают значительные преимущества, однако важно учитывать как достоинства, так и недостатки развертывания ИИ на границе.
Положительные стороны:
Однако некоторые проблемы остаются:
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.
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!