"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Uç AI'nın, sağlık, üretim ve akıllı evler gibi sektörleri dönüştürerek, verilerin kaynağında daha hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini nasıl sağladığına bir göz atın.
Uç (Edge) yapay zeka teknolojisi, verileri doğrudan kişisel bilgisayarlar, IoT cihazları veya özel uç sunucuları gibi cihazlarda işleyip analiz ederek, işlemleri yerel olarak gerçekleştirerek veri depolama ve işlemeyi daha hızlı ve erişilebilir hale getirir. Bulut sistemleri ile ilgili gecikme ve bant genişliği sınırları gibi yaygın sorunların önüne geçerek daha hızlı ve güvenilir performans sağlar. Örneğin, otonom araçlarda yerel işleme, engelleri tespit etmek veya trafik işaretlerine anında yanıt vermek gibi gerçek zamanlı karar alma süreçleri için hayati öneme sahiptir. Verileri doğrudan araç üzerinde işleyerek, Uç (Edge) yapay zeka, uzak bir bulut sunucusuna bağlı kalındığında çok yavaş olacak anlık tepkiler verilmesini sağlar.
Uç (Edge) yapay zeka giderek daha popüler hale geliyor ve küresel pazarın 2034 yılına kadar 143,06 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Farklı endüstriler, iş akışlarını iyileştirmek, görevleri otomatikleştirmek ve yenilikleri teşvik etmek için uç (edge) yapay zekayı kullanırken, gecikme, güvenlik ve maliyet gibi zorlukların da üstesinden geliyor.
Bu makalede, uç (edge) yapay zekanın sağlık hizmetleri ve üretim gibi alanlarda nasıl bir fark yarattığına ve uygulamaya koyarken nelere dikkat edilmesi gerektiğine bakacağız. Haydi başlayalım!
Uç (Edge) yapay zeka, uç (edge) bilişim ve yapay zekayı (AI) bir araya getirir. Uç (Edge) bilişim, verileri oluşturulduğu yere daha yakın bir yerde işleyen, gerçek zamanlı analiz, gelişmiş güvenilirlik ve maliyet tasarrufu sağlayan bir teknoloji çerçevesidir. Yapay zeka bileşeni, makine öğrenimi algoritmalarını doğrudan uca taşıyarak cihazların yerel olarak akıllı kararlar almasını mümkün kılar. Bu yaklaşım, işlem gecikmelerine neden olabilecek merkezi bir bulut veya veri merkezine olan ihtiyacı azaltır. Bulut, daha karmaşık veri depolama, daha büyük ölçekli analiz ve yapay zeka modellerine yönelik güncellemeler için hala kullanılabilir ve Uç (Edge) yapay zeka tarafından sağlanan daha hızlı, yerelleştirilmiş işlemeyi tamamlar.
Uç (Edge) yapay zeka ve Bulut yapay zekası, her biri benzersiz avantaj ve dezavantajlara sahip yapay zeka uygulamalarına yönelik iki farklı yaklaşımdır. Uç (Edge) yapay zeka ile ilgili daha önce tartıştığımız gibi, veriler doğrudan yerel cihazlarda işlenerek düşük gecikme, gelişmiş gizlilik ve internet bağlantısına minimum bağımlılık sağlanır.
Bulut yapay zekası, Uç (Edge) yapay zekasından farklı olarak, veri işleme için uzak sunucuları kullanır ve daha fazla ölçeklenebilirlik ve esneklik sunar. Ancak, bu durum genellikle internet üzerinden veri iletimi ihtiyacı nedeniyle daha yüksek gecikme ve artan bant genişliği kullanımı pahasına olur. Bulut yapay zekası ayrıca, hassas verilerin harici sunucularda iletilmesi ve depolanması gerektiğinden gizlilik endişelerini de artırabilir.
Bir diğer önemli fark ise Bulut yapay zekası ile ilişkili maliyet ve ağ üzerindeki yüktür. Güçlü uzak sunucularda işleme yapmak maliyetli olabilir, özellikle video veya ses gibi yüksek veri hacimlerini işlerken ve bu verilerin ağ üzerinden aktarılması ağa daha fazla yük bindirir.
Uç (Edge) yapay zeka, verileri doğrudan cihaz üzerinde işleyerek, bulutla ilgili maliyetleri düşürerek, ağ yükünü hafifleterek ve hassas bilgileri yerinde güvenli bir şekilde saklayarak bu zorlukların üstesinden gelir. Ham verileri göndermek yerine, genellikle yalnızca nihai sonuçlar (veya çıkarımlar) iletilir ve bu da daha verimli ve gizlilik odaklı bir çözüm sunar.
Görüntü tanıma için uç (edge) yapay zeka
Bilgisayarla görme uygulamaları genellikle büyük miktarda yapılandırılmamış verinin (önceden tanımlanmış bir biçime sahip olmayan veriler), özellikle de görüntü ve videoların analizini içerir. Tüm bu verileri işlenmek üzere uzak bir bulut sunucusuna göndermek, gerçek zamanlı izleme gerektiren durumlarda verimsiz olabilir. Bu soruna harika bir çözüm, bilgisayarla görme modellerini uç cihazlarda çalıştırmaktır.
Artık uç yapay zekanın ne olduğunu incelediğimize göre, bazı gerçek dünya uygulamalarına daha yakından bakalım.
Sağlık hizmetleri uygulamalarında uç yapay zeka (Edge AI)
Hızlı teşhis ve mükemmel hasta bakımı her sağlık kuruluşunun öncelikli hedefleridir ve uç yapay zeka bu hedeflere ulaşmada önemli bir rol oynar. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, uç yapay zeka ve akıllı cihazların kullanımıyla dönüştürücü değişiklikler görmektedir. Bu teknolojiler birlikte daha hızlı, daha güvenli ve daha duyarlı sağlık sistemleri oluşturur.
Örneğin, uç yapay zeka ile güçlendirilen giyilebilir cihazlar, kalp atış hızı, kan basıncı, glikoz seviyeleri ve solunum gibi hayati belirtileri sürekli olarak izleyebilir. Hatta ani düşmeleri tespit edip bakıcılara anında haber verebilirler. Ambulanslarda, uç yapay zeka hasta monitörlerinden gelen verileri yerinde analiz edebilir. Analizden elde edilen bilgiler doktorlarla paylaşılabilir ve hastanın hastaneye varmadan önce tedavileri hazırlamalarına yardımcı olabilir.
Uç yapay zeka ayrıca, tıbbi personelin nesne tespiti gibi uygulamalar için YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerinindağıtımına da yardımcı olabilir. Bu özel uygulama, sağlık profesyonellerinin bir oda içindeki konumlarını ve hareketlerini gerçek zamanlı olarak belirlemeye odaklanarak güvenlik protokollerine uyumu izlemeye ve durumsal farkındalığı artırmaya yardımcı olur.
Nesne tespiti, personelin prosedürler sırasında doğru konumda olup olmadığını ve ekipman çevresinde güvenli konumlandırma gibi hijyen ve güvenlik yönergelerine uyup uymadığını doğrulamaya yardımcı olabilir. Uç yapay zeka, bir ameliyathanede sürekli bulut bağlantısı gerektirmeden değerli bilgiler sağlayarak gizliliği sağlar ve sağlık ekiplerine anında geri bildirim verir.
Şekil 5. Hastane personelini izlemek için YOLO11 kullanımına bir örnek.
Endüstriyel otomasyon için uç yapay zeka
Dünya çapındaki üreticiler, operasyonlarını daha hızlı, daha verimli ve daha üretken hale getirmek için uç yapay zeka teknolojisini kullanıyor. Sensörlerden ve IoT cihazlarından gelen gerçek zamanlı verileri kullanarak, uç yapay zeka tahmine dayalı bakımı mümkün kılar ve fabrikaların ekipman arızasının erken belirtilerini tespit etmesine ve büyük sorunlar oluşmadan arızaları tahmin etmesine olanak tanır. Bu proaktif yaklaşım, arıza süresini azaltmaya, ekipman ömrünü uzatmaya ve sorunsuz operasyonları sürdürmeye yardımcı olur.
Uç yapay zeka ayrıca, ürün kusurlarını sevkiyata paketlenmeden önce yakalamak için Görsel Yapay Zeka kullanarak kalite kontrolünü iyileştirir. Görüntüleri ve videoları doğrudan yerinde analiz ederek, uç yapay zeka kusurları hızla tespit edebilir ve yalnızca yüksek kaliteli ürünlerin müşterilere ulaşmasını sağlar. Anında geri bildirim, üreticilerin sorunları hemen ele almasına, israfı azaltmasına, ürün standartlarını iyileştirmesine ve müşteri memnuniyetini artırmasına olanak tanır.
Evdeki IoT cihazları için uç yapay zeka
Birisi yaklaştığında otomatik olarak çalan akıllı kapı zillerinden, bir oda boş olduğunda sönen ışıklara kadar, akıllı evler, sakinlerin yaşam kalitesini iyileştirmek için uç yapay zeka kullanan cihazlarla doludur. Bir sakinin kapıda kimin olduğunu görmek veya akıllı telefonu aracılığıyla evin sıcaklığını ayarlamak istemesi fark etmeksizin, uç teknolojisi verileri uzak bir sunucuya güvenmek yerine doğrudan yerinde işleyerek bunu mümkün kılar. Uç Yapay Zeka kullanmak, sakinin gizliliğini korumaya ve kişisel verilere yetkisiz erişim riskini azaltmaya yardımcı olur.
Ev otomasyonu ile ilgili olarak, uç yapay zeka tarafından yerel işleme, anında geri bildirim gerektiren uygulamalar için çok önemlidir. Bu uygulamalar arasında güvenlik sistemleri, aydınlatma sistemleri ve çevresel kontroller bulunur. Verileri uçta işleyerek, akıllı evler internet bağlantısına ihtiyaç duymadan bağımsız olarak çalışabilir. Ayrıca, bilgisayarlı görü ile entegre edilmiş uç yapay zeka, evlerdeki erişilebilirliği artırabilir. İnsan poz tahmini gibi teknikler kullanılarak, ev içindeki diğer sistemleri (ışıklar veya TV'ler gibi) kontrol etmek için el hareketi algılama sistemleri oluşturulabilir.
Şekil 6. Uç Yapay Zeka özellikli bir akıllı ev kontrol sistemi.
Zorluklar ve sınırlamalar
Sundukları faydalara rağmen, Uç Yapay Zeka sistemleri hala gelişmektedir ve belirli zorluklar ve sınırlamalarla karşı karşıyadır. İşletmenize veya evinize uç yapay zeka çözümleri entegre etmeye karar vermeden önce dikkate alınması gereken birkaç sınırlama şunlardır.
Güvenlik riskleri: Uç yapay zeka, verileri yerel tutarak güvenliği artırırken, öncelikle insan hatası ve güvenli olmayan parolalar nedeniyle yerel düzeyde bazı risklerle de karşı karşıyadır.
Sınırlı işlem gücü: Uç yapay zeka sistemleri genellikle bulut tabanlı yapay zekadan daha az işlem gücüne sahiptir ve bu da onu belirli görevlerle sınırlar. Bulut büyük modelleri işleyebilirken, Uç Yapay Zeka daha basit, daha küçük görevler için en uygunudur.
Makine uyumluluğu sorunları: Özellikle iş ortamlarında, uç yapay zeka farklı makine türleriyle ilgili zorluklarla karşılaşır ve uyumsuz makineler birlikte kullanıldığında uyumluluk sorunları arızalara ve hatalara yol açabilir.
Ucun gücünden yararlanmak
Uç yapay zeka, verileri doğrudan oluşturulduğu yerde işleyerek endüstrilerin daha hızlı çalışmasını ve daha akıllı kararlar almasını sağlıyor. Bu yaklaşım, operasyonları hızlandırır, veri güvenliğini artırır ve internet maliyetlerini azaltır.
Sağlık hizmetleri, üretim ve akıllı evler gibi sektörlerde, Uç Yapay Zeka verimliliği artırır ve sürekli bulut erişimine güvenmeden hızlı karar almaya olanak tanır. Potansiyel güvenlik riskleri ve karmaşık görevler için sınırlı kapasite gibi bazı sınırlamalar olsa da, Uç Yapay Zeka'nın görevleri gerçek zamanlı olarak yönetme yeteneği, onu gelecek için değerli bir araç haline getiriyor.
