Узнайте, как Edge AI обеспечивает более быструю и эффективную обработку данных непосредственно у источника, преобразуя такие отрасли, как здравоохранение, производство и умные дома.
Технология Edge AI, которая обрабатывает и анализирует данные непосредственно на таких устройствах, как персональные компьютеры, устройства IoT или специализированные периферийные серверы, делает хранение и обработку данных быстрее и доступнее, выполняя операции локально. Это помогает избежать распространенных проблем с облачными системами, таких как задержка и ограничения пропускной способности, что приводит к более быстрой и надежной производительности. Например, в автономных транспортных средствах локальная обработка необходима для принятия решений в режиме реального времени, таких как обнаружение препятствий или мгновенное реагирование на дорожные сигналы. Обрабатывая данные непосредственно в транспортном средстве, Edge AI обеспечивает мгновенную реакцию, которая была бы слишком медленной при использовании удаленного облачного сервера.
Edge AI становится все более популярным, и ожидается, что глобальный рынок достигнет 143,06 миллиарда долларов к 2034 году. Различные отрасли используют Edge AI 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 Edge AI меняет ситуацию в таких областях, как здравоохранение и производство, а также несколько моментов, которые следует учитывать при внедрении этой технологии. Давайте начнем!
Edge AI сочетает в себе периферийные вычисления и искусственный интеллект (AI). Периферийные вычисления — это технологическая структура, которая обрабатывает данные ближе к месту их создания, обеспечивая аналитику в реальном времени, повышенную надежность и экономию средств. Компонент AI переносит алгоритмы машинного обучения непосредственно на периферию, позволяя устройствам принимать интеллектуальные решения локально. Такой подход снижает потребность в централизованном облаке или центре обработки данных, что может привести к задержкам в обработке. Облако по-прежнему можно использовать для более сложного хранения данных, анализа в большем масштабе и обновлений моделей AI, дополняя более быструю локализованную обработку, обеспечиваемую Edge AI.
Вот как работают системы Edge AI:
Edge AI и Cloud AI — это два различных подхода к реализации ИИ, каждый из которых имеет свои уникальные преимущества и недостатки. Как мы уже обсуждали в контексте 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, предлагая большую масштабируемость и гибкость. Однако это часто достигается за счет более высокой задержки и увеличения использования полосы пропускания из-за необходимости передачи данных через Интернет. Cloud AI также может вызывать опасения по поводу конфиденциальности, поскольку конфиденциальные данные должны передаваться и храниться на внешних серверах.
Еще одно ключевое различие заключается в стоимости и нагрузке на сеть, связанных с Cloud AI. Обработка на мощных удаленных серверах может быть дорогостоящей, особенно при обработке больших объемов данных, таких как видео или аудио, а потоковая передача этих данных по сети создает дополнительную нагрузку.
Edge AI решает эти проблемы, обрабатывая данные непосредственно на устройстве, сокращая затраты, связанные с облаком, снижая нагрузку на сеть и обеспечивая безопасность конфиденциальной информации на месте. Вместо отправки необработанных данных обычно передаются только окончательные результаты (или выводы), что предлагает более эффективное и ориентированное на конфиденциальность решение.
Приложения компьютерного зрения часто включают анализ огромных объемов неструктурированных данных (данных, не имеющих предопределенного 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, такие как Ultralytics YOLO11, часто обучаются в облаке, но могут быть развернуты на периферии для поддержки приложений реального времени непосредственно на месте. YOLO11 специально разработан для задач, требующих мгновенного реагирования, что делает его особенно полезным для таких приложений, как системы безопасности, системы контроля качества и умные домашние устройства. Эти приложения работают более эффективно, когда они обрабатывают данные локально, непосредственно там, где собирается визуальная информация (с камер, датчиков и т. д.).
Теперь, когда мы изучили, что такое Edge AI, давайте подробнее рассмотрим некоторые реальные приложения.
Быстрая диагностика и превосходное обслуживание пациентов являются главными приоритетами для каждого медицинского учреждения, и Edge AI играет ключевую роль в достижении этих целей. Поставщики медицинских услуг видят преобразующие изменения благодаря использованию Edge AI и интеллектуальных устройств. Вместе эти технологии создают более быстрые, безопасные и отзывчивые системы здравоохранения.
Например, носимые устройства на базе Edge AI могут непрерывно отслеживать жизненно важные показатели, такие как частота сердечных сокращений, артериальное давление, уровень глюкозы и дыхание. Они могут даже обнаруживать внезапные падения и немедленно уведомлять лиц, осуществляющих уход. В машинах скорой помощи Edge AI может анализировать данные с мониторов пациентов на месте. Информация, полученная в результате анализа, может быть передана врачам, помогая им подготовить лечение до прибытия пациента в больницу.
Edge AI также может помочь с развертыванием моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, для таких приложений, как обнаружение объектов медицинского персонала. Это конкретное приложение фокусируется на определении местоположения и перемещений медицинских работников в помещении в режиме реального времени, помогая контролировать соблюдение протоколов безопасности и повышая ситуационную осведомленность.
Обнаружение объектов может помочь проверить, правильно ли расположен персонал во время процедур и соблюдает ли он правила гигиены и безопасности, такие как соблюдение безопасного положения вокруг оборудования. Edge AI позволяет предоставлять ценную информацию, не требуя постоянного подключения к облаку в операционной, обеспечивая конфиденциальность и предоставляя немедленную обратную связь медицинским бригадам.
Производители по всему миру используют периферийные AI-технологии, чтобы сделать свои операции быстрее, эффективнее и продуктивнее. Используя данные в реальном времени с датчиков и устройств IoT, периферийный AI обеспечивает предиктивное обслуживание, позволяя предприятиям обнаруживать ранние признаки неисправности оборудования и прогнозировать поломки до возникновения серьезных проблем. Такой проактивный подход помогает сократить время простоя, продлить срок службы оборудования и поддерживать бесперебойную работу.
Периферийный AI также улучшает контроль качества, используя визуальный AI для выявления дефектов продукции до ее упаковки и отгрузки. Анализируя изображения и видео непосредственно на месте, периферийный AI может быстро выявлять дефекты, гарантируя, что до потребителей доходит только высококачественная продукция. Немедленная обратная связь позволяет производителям сразу же решать проблемы, сокращая отходы, улучшая стандарты продукции и повышая удовлетворенность клиентов.
От умных дверных звонков, которые звонят автоматически, когда кто-то подходит, до светильников, которые выключаются, когда в комнате никого нет, умные дома наполнены устройствами, использующими периферийный AI для повышения качества жизни жильцов. Независимо от того, хочет ли жилец посмотреть, кто стоит у двери, или отрегулировать температуру в доме через свой смартфон, периферийные технологии делают это возможным, обрабатывая данные прямо на месте, а не полагаясь на удаленный сервер. Использование периферийного AI помогает защитить конфиденциальность жильцов и снижает риск несанкционированного доступа к персональным данным.
Что касается автоматизации дома, локальная обработка данных с помощью периферийного AI имеет решающее значение для приложений, требующих немедленной обратной связи. К таким приложениям относятся системы безопасности, системы освещения и экологического контроля. Обрабатывая данные на периферии, умные дома могут работать независимо, не нуждаясь в подключении к Интернету. Кроме того, периферийный AI, интегрированный с компьютерным зрением, может улучшить доступность внутри дома. Используя такие методы, как оценка позы человека, можно создавать системы распознавания жестов рук для управления другими системами в доме, такими как освещение или телевизоры.
Несмотря на преимущества, которые они предлагают, системы периферийного AI все еще развиваются и сталкиваются с определенными проблемами и ограничениями. Вот несколько ограничений, которые следует учитывать, прежде чем принимать решение об интеграции решений периферийного AI в ваш бизнес или дом.
Периферийный AI позволяет отраслям работать быстрее и принимать более разумные решения, обрабатывая данные непосредственно там, где они создаются. Такой подход ускоряет операции, повышает безопасность данных и снижает затраты на интернет.
В таких секторах, как здравоохранение, производство и умные дома, периферийный AI повышает эффективность и позволяет быстро принимать решения, не полагаясь на постоянный доступ к облаку. Несмотря на некоторые ограничения, такие как потенциальные риски безопасности и ограниченные возможности для выполнения сложных задач, способность периферийного AI управлять задачами в режиме реального времени делает его ценным инструментом для будущего.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу. Изучите приложения AI в автомобилях с автоматическим управлением и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
