Понимание реальных применений Edge AI

Технология Edge AI, которая обрабатывает и анализирует данные непосредственно на таких устройствах, как персональные компьютеры, IoT-устройства или специализированные пограничные серверы, позволяет ускорить хранение и обработку данных и сделать их более доступными, выполняя операции локально. Это позволяет избежать таких распространенных проблем облачных систем, как задержки и ограничения пропускной способности, что обеспечивает более быструю и надежную работу. Например, в автономных автомобилях локальная обработка данных необходима для принятия решений в режиме реального времени, например, для обнаружения препятствий или мгновенного реагирования на сигналы светофора. Обрабатывая данные непосредственно в автомобиле, Edge AI позволяет реагировать в доли секунды, что было бы слишком медленно, если бы полагаться на удаленный облачный сервер.

Пограничный ИИ становится все более популярным, и ожидается, что мировой рынок достигнет 143,06 миллиарда долларов к 2034 году. Различные отрасли используют краевой ИИ для улучшения рабочих процессов, автоматизации задач и стимулирования инноваций, решая при этом такие проблемы, как задержка, безопасность и стоимость.

В этой статье мы рассмотрим, как краевой ИИ меняет ситуацию в таких областях, как здравоохранение и производство, а также несколько моментов, которые следует учитывать при его применении. Давайте начнем!

‍

Как работает искусственный интеллект Edge AI

Edge AI объединяет пограничные вычисления и искусственный интеллект (ИИ). Пограничные вычисления - это технологическая структура, которая обрабатывает данные ближе к месту их получения, обеспечивая аналитику в реальном времени, повышенную надежность и экономию средств. Компонент искусственного интеллекта предоставляет алгоритмы машинного обучения непосредственно на границе, позволяя устройствам принимать интеллектуальные решения на месте. Такой подход снижает потребность в централизованном облаке или центре обработки данных, которые могут вносить задержки в обработку данных. Облако по-прежнему может использоваться для хранения более сложных данных, крупномасштабного анализа и обновления моделей ИИ, дополняя более быструю и локализованную обработку, обеспечиваемую Edge AI.

‍

Вот как работают системы искусственного интеллекта Edge:

• Сбор данных: Датчики на устройстве собирают необработанную информацию из окружающей среды, например показания температуры или состояние оборудования в промышленных условиях.
  ‍
• Данные по очистке: Собранные данные быстро обрабатываются на устройстве, чтобы отсеять шумы и сосредоточиться на важных деталях.
  ‍
• Делаем прогнозы: Очищенные данные анализируются моделью искусственного интеллекта, встроенной непосредственно в граничное устройство.
  ‍
• Принятие решений: На основе анализа система ИИ принимает решения и инициирует любые необходимые действия или ответные меры.

Краевой ИИ против облачного ИИ

Edge AI и Cloud AI - это два разных подхода к реализации ИИ, каждый из которых имеет свои уникальные преимущества и компромиссы. Как мы уже говорили, при использовании Edge AI данные обрабатываются непосредственно на локальных устройствах, что обеспечивает низкую задержку, повышенную конфиденциальность и минимальную зависимость от подключения к Интернету. 

В отличие от Edge AI, Cloud AI использует удаленные серверы для обработки данных, что обеспечивает большую масштабируемость и гибкость. Однако зачастую это происходит за счет более высокой задержки и увеличения пропускной способности канала связи из-за необходимости передачи данных через Интернет. Облачный ИИ также может вызывать проблемы с конфиденциальностью, поскольку конфиденциальные данные должны передаваться и храниться на внешних серверах.

‍

Еще одно ключевое отличие заключается в стоимости и нагрузке на сеть, связанной с облачным ИИ. Обработка данных на мощных удаленных серверах может быть дорогостоящей, особенно при работе с большими объемами данных, например видео или аудио, а потоковая передача этих данных по сети создает дополнительную нагрузку.

Edge AI решает эти проблемы, обрабатывая данные непосредственно на устройстве, сокращая расходы на облако, снижая нагрузку на сеть и сохраняя конфиденциальную информацию на месте. Вместо отправки необработанных данных обычно передаются только конечные результаты (или выводы), что обеспечивает более эффективное решение с учетом конфиденциальности.

Краевой искусственный интеллект для распознавания изображений

Приложения компьютерного зрения часто связаны с анализом огромных объемов неструктурированных данных (данных, не имеющих заранее определенного формата), в основном изображений и видео. Отправка всех этих данных на удаленный облачный сервер для обработки может быть неэффективной в ситуациях, требующих мониторинга в реальном времени. Отличным решением этой проблемы является запуск моделей компьютерного зрения на периферийных устройствах. 

Модели компьютерного зрения, подобные Ultralytics YOLO11, часто обучаются в облаке, но могут быть развернуты на границе, чтобы поддерживать приложения реального времени непосредственно на месте. YOLO11 специально разработана для задач, требующих мгновенной реакции, что делает ее особенно полезной для таких приложений, как системы безопасности, системы контроля качества и устройства "умного дома". Эти приложения работают более эффективно, если обрабатывают данные локально, непосредственно в месте сбора визуальной информации (с камер, датчиков и т. д.).

‍

Приложения краевого искусственного интеллекта

Теперь, когда мы узнали, что такое краевой ИИ, давайте рассмотрим некоторые его реальные применения. 

Краевой искусственный интеллект в приложениях для здравоохранения

Быстрая диагностика и отличный уход за пациентами - главные приоритеты для каждого медицинского учреждения, и краевой ИИ играет ключевую роль в достижении этих целей. Благодаря использованию краевого ИИ и интеллектуальных устройств в здравоохранении происходят кардинальные изменения. Вместе эти технологии создают более быстрые, безопасные и оперативные системы здравоохранения.

Например, носимые устройства на базе краевого ИИ могут непрерывно отслеживать такие жизненно важные показатели, как частота сердечных сокращений, кровяное давление, уровень глюкозы и дыхание. Они даже могут обнаружить внезапное падение и немедленно уведомить об этом медперсонал. В машинах скорой помощи краевой ИИ может анализировать данные с мониторов пациентов прямо на месте. Полученные в результате анализа данные могут быть переданы врачам, что поможет им подготовить лечение еще до прибытия пациента в больницу.

Edge AI также может помочь в развертывании моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, для таких приложений, как обнаружение объектов медицинского персонала. Это конкретное приложение направлено на определение местоположения и перемещений медицинских работников в помещении в режиме реального времени, что помогает контролировать соблюдение протоколов безопасности и повышает уровень ситуационной осведомленности.

Обнаружение объектов помогает проверить правильность расположения персонала во время процедур и соблюдение правил гигиены и безопасности, например, безопасного расположения вокруг оборудования. Edge AI позволяет получать ценные сведения, не требуя постоянного подключения к облаку в операционной, обеспечивая конфиденциальность и предоставляя немедленную обратную связь медицинским работникам.

‍

Краевой искусственный интеллект для промышленной автоматизации

Производители по всему миру используют технологию краевого ИИ, чтобы сделать свою работу быстрее, эффективнее и продуктивнее. Используя данные, поступающие в режиме реального времени от датчиков и IoT-устройств, краевой ИИ обеспечивает предиктивное обслуживание, позволяя заводам обнаруживать ранние признаки неисправности оборудования и предсказывать поломки до возникновения серьезных проблем. Такой упреждающий подход помогает сократить время простоя, продлить срок службы оборудования и обеспечить бесперебойную работу. 

Краевой ИИ также улучшает контроль качества, используя ИИ Vision для выявления дефектов продукции до того, как она будет упакована для отправки. Анализируя изображения и видео непосредственно на месте, краевой ИИ может быстро выявить недостатки, гарантируя, что только высококачественная продукция попадет к покупателю. Немедленная обратная связь позволяет производителям сразу же решать проблемы, сокращая количество отходов, улучшая стандарты продукции и повышая удовлетворенность клиентов.

Краевой искусственный интеллект для домашних IoT-устройств

Умные дома наполнены устройствами, использующими краевой искусственный интеллект для улучшения качества жизни жильцов: от умных дверных звонков, которые автоматически звонят при приближении человека, до светильников, которые выключаются, когда комната пуста. Независимо от того, хочет ли жилец увидеть, кто за дверью, или отрегулировать температуру в доме с помощью смартфона, технология edge AI делает это возможным благодаря обработке данных прямо на месте, а не на удаленном сервере. Использование краевого искусственного интеллекта помогает защитить частную жизнь жильцов и снижает риск несанкционированного доступа к персональным данным.

Что касается домашней автоматизации, то локальная обработка с помощью пограничного ИИ имеет решающее значение для приложений, требующих немедленной обратной связи. К таким приложениям относятся системы безопасности, освещения и контроля окружающей среды. Благодаря обработке данных на периферии умные дома могут работать автономно, не нуждаясь в подключении к Интернету. Кроме того, краевой ИИ, интегрированный с компьютерным зрением, может улучшить доступность в домах. Используя такие методы, как оценка позы человека, можно создавать системы распознавания жестов рук для управления другими системами в доме, например, освещением или телевизорами.

‍

Проблемы и ограничения

Несмотря на все преимущества, которые они предлагают, системы краевого искусственного интеллекта все еще развиваются и сталкиваются с определенными проблемами и ограничениями. Вот несколько ограничений, которые следует учесть, прежде чем принимать решение об интеграции решений краевого ИИ в ваш бизнес или дом.

• Риски безопасности: Хотя пограничный ИИ повышает уровень безопасности за счет локализации данных, он также сталкивается с некоторыми рисками на локальном уровне, в первую очередь из-за человеческого фактора и небезопасных паролей. 

• Ограниченная вычислительная мощность: Системы Edge AI обычно обладают меньшей вычислительной мощностью, чем облачный ИИ, что ограничивает их применение конкретными задачами. В то время как облако может работать с большими моделями, Edge AI лучше всего подходит для более простых и небольших задач.

• Проблемы совместимости машин: Особенно в условиях бизнеса краевой ИИ сталкивается с проблемами, связанными с различными типами машин, а проблемы совместимости могут привести к сбоям и отказам при совместном использовании несовместимых машин.

Использование возможностей края

Edge AI позволяет отраслям работать быстрее и принимать более разумные решения за счет обработки данных непосредственно в местах их создания. Такой подход ускоряет работу, повышает безопасность данных и снижает затраты на Интернет. 

В таких отраслях, как здравоохранение, производство и "умные дома", Edge AI повышает эффективность и позволяет быстро принимать решения, не завися от постоянного доступа к облаку. Несмотря на некоторые ограничения, такие как потенциальные риски безопасности и ограниченные возможности для решения сложных задач, способность Edge AI управлять задачами в режиме реального времени делает его ценным инструментом будущего.

Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите применение ИИ в самоуправляемых автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀