Edge AI'ın gerçek dünya uygulamalarını anlamak

Verileri doğrudan personal computers gibi cihazlarda, IoT cihazlarında veya özel uç sunucularda işleyip analiz eden Edge AI teknolojisi, işlemleri yerel olarak gerçekleştirerek veri depolamayı ve işlemeyi daha hızlı ve daha erişilebilir hale getirir. Gecikme ve bant genişliği sınırları gibi cloud systems ile ilgili yaygın sorunların önlenmesine yardımcı olarak daha hızlı ve daha güvenilir bir performance sağlar. Örneğin autonomous vehicles içinde, engelleri algılamak veya traffic signals anında tepki vermek gibi gerçek zamanlı karar verme süreçleri için yerel işleme esastır. Verileri doğrudan araç üzerinde işleyen Edge AI, uzak bir bulut sunucusuna güvenilmesi durumunda çok yavaş kalacak anlık tepkilere olanak tanır.

global market büyüklüğünün 2034 yılına kadar 143,06 milyar dolara ulaşması beklenirken, Edge AI giderek daha popüler hale gelmektedir. Farklı endüstriler; gecikme, security ve maliyet gibi zorlukların üstesinden gelirken iş akışlarını iyileştirmek, görevleri otomatikleştirmek ve inovasyona yön vermek için uç yapay zekayı kullanmaktadır.

Bu makalede, uç yapay zekanın healthcare ve manufacturing gibi alanlarda nasıl bir fark yarattığını ve bunu hayata geçirirken akılda tutulması gereken birkaç hususu ele alacağız. Hadi başlayalım!

Fig 1. Küresel Edge AI Pazarı.

Edge AI nasıl çalışır#

Edge AI, uç bilişimi ve artificial intelligence (AI) teknolojisini birleştirir. Uç bilişim, verileri üretildiği yere daha yakın bir yerde işleyen; gerçek zamanlı analitiği, gelişmiş güvenilirliği ve maliyet tasarrufunu mümkün kılan bir teknoloji çerçevesidir. Yapay zeka bileşeni, machine learning algoritmalarını doğrudan uca taşıyarak cihazların yerel olarak akıllı kararlar alabilmesini sağlar. Bu yaklaşım, işlem gecikmelerine neden olabilecek merkezi bir cloud veya veri merkezi ihtiyacını azaltır. Bulut, Edge AI tarafından sağlanan daha hızlı ve yerelleştirilmiş işlemeyi tamamlayacak şekilde daha karmaşık veri depolama, daha büyük ölçekli analiz ve AI models güncellemeleri için kullanılmaya devam edebilir.

Fig 2. Edge AI'ye Genel Bakış.

İşte Edge AI sistemlerinin nasıl çalıştığına bir bakış:

• Collecting data: Cihaz üzerindeki sensörler, sıcaklık okumaları veya endüstriyel ortamlardaki ekipman durumu gibi çevreden ham bilgileri toplar.
• Cleaning data: Toplanan veriler, gürültüyü filtrelemek ve ilgili ayrıntılara odaklanmak için cihaz üzerinde hızlı bir şekilde işlenir.
• Making predictions: Temizlenen veriler, doğrudan uç cihazın içine gömülmüş bir yapay zeka modeli tarafından analiz edilir.
• Decision-making: Yapay zeka sistemi, analize dayanarak kararlar alır ve gerekli tüm eylemleri veya yanıtları başlatır.

Edge AI ve bulut AI karşılaştırması#

Edge AI ve Bulut AI, her birinin kendine özgü faydaları ve ödünleşimleri olan iki farklı AI uygulama yaklaşımıdır. Edge AI ile daha önce tartıştığımız gibi, veriler doğrudan yerel cihazlarda işlenir; bu da düşük gecikme süresi, gelişmiş gizlilik ve internet bağlantısına minimum bağımlılık sağlar.

Edge AI'den farklı olarak Cloud AI, veri işleme için uzak sunucular kullanarak daha büyük ölçeklenebilirlik ve esneklik sunar. Ancak bu durum genellikle, internet üzerinden data transmission gereksinimi nedeniyle daha yüksek gecikme süresi ve artan bant genişliği kullanımı pahasına gerçekleşir. Hassas verilerin harici sunuculara iletilmesi ve buralarda saklanması gereğinden ötürü Cloud AI ayrıca privacy concerns gündeme getirebilir.

Fig 3. Edge AI ve Cloud AI Karşılaştırması.

Bir diğer önemli fark da Cloud AI ile ilişkili maliyet ve ağ yükünde yatmaktadır. Güçlü uzak sunucularda işlem yapmak, özellikle video veya audio gibi yüksek veri hacimleriyle uğraşırken maliyetli olabilir ve bu verilerin ağ üzerinden akışının sağlanması ek bir yük getirir.

Edge AI, verileri doğrudan cihaz üzerinde işleyerek bu zorlukların üstesinden gelir; bulutla ilgili maliyetleri düşürür, ağ yükünü hafifletir ve hassas bilgileri yerinde güvende tutar. Ham verileri göndermek yerine genellikle yalnızca nihai sonuçlar (veya inferences) iletilerek daha verimli ve gizlilik odaklı bir çözüm sunulur.

Görüntü tanıma için Edge AI#

Computer vision uygulamaları genellikle devasa miktarlarda yapılandırılmamış verinin (önceden tanımlanmış bir biçimi olmayan verilerin), özellikle de görüntülerin ve videos analizini içerir. Tüm bu verilerin işlenmek üzere uzak bir bulut sunucusuna gönderilmesi, gerçek zamanlı izleme gerektiren durumlarda verimsiz olabilir. Bu soruna harika bir çözüm, bilgisayarlı görüş modellerini uç cihazlarda çalıştırmaktır.

Ultralytics YOLO11 gibi Computer vision models genellikle bulutta trained edilir ancak doğrudan yerinde gerçek zamanlı uygulamaları desteklemek için uçta deployed edilebilir. YOLO11, anında yanıt gerektiren görevler için özel olarak tasarlanmıştır; bu da onu özellikle security systems, quality control sistemleri ve smart home devices gibi uygulamalar için yararlı kılar. Bu uygulamalar, verileri yerel olarak, görsel bilginin toplandığı yerde (cameras, sensörler vb.) işlediklerinde daha verimli çalışır.

Fig 4. Bilgisayarlı Görüş Modellerini Uçta Dağıtma.

Edge AI uygulamaları#

Artık Edge AI'nin ne olduğunu keşfettiğimize göre, bazı gerçek dünya uygulamalarına daha yakından bakalım.

Sağlık uygulamalarında Edge AI#

Hızlı diagnosis ve mükemmel patient care, her sağlık kuruluşu için en önemli önceliklerdir ve uç yapay zeka bu hedeflere ulaşmada kilit bir rol oynamaktadır. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, uç yapay zeka ve akıllı cihazların kullanımıyla dönüştürücü değişiklikler görmektedir. Bu teknolojiler bir araya gelerek daha hızlı, daha güvenli ve daha duyarlı sağlık sistemleri oluşturur.

Örneğin, uç yapay zeka tarafından desteklenen giyilebilir cihazlar; kalp atış hızı, kan basıncı, glucose levels ve solunum gibi hayati belirtileri sürekli olarak izleyebilir. Ani düşüşleri bile tespit edip bakıcılara derhal haber verebilirler. Ambulanslarda uç yapay zeka, hasta monitörlerinden gelen verileri yerinde analiz edebilir. Analizden elde edilen içgörüler doktorlarla paylaşılabilir ve hastanın hastaneye varmasından önce tedavi hazırlığı yapmalarına yardımcı olunabilir.

Edge AI ayrıca tıbbi personelin object detection gibi uygulamalar için YOLO11 gibi computer vision models deployment edilmesine yardımcı olabilir. Bu özel uygulama, sağlık profesyonellerinin bir oda içindeki konumlarını ve hareketlerini gerçek zamanlı olarak belirlemeye odaklanarak güvenlik protokollerine uyumun izlenmesine yardımcı olur ve durumsal farkındalığı artırır.

Object detection, prosedürler sırasında personelin doğru konumda olup olmadığını ve ekipman çevresinde güvenli konumlandırmayı korumak gibi hijyen ve güvenlik yönergelerine uyup uymadığını doğrulamaya yardımcı olabilir. Edge AI, ameliyathanede sürekli bulut bağlantısı gerektirmeden değerli içgörüler sağlamaya olanak tanıyarak gizliliği korur ve sağlık ekiplerine anında geri bildirim sunar.

Şekil 5. Hastane personelini izlemek için Ultralytics YOLO11 kullanımına bir örnek.

Endüstriyel otomasyon için Edge AI#

Dünyanın dört bir yanındaki Manufacturers, operasyonlarını daha hızlı, daha verimli ve daha üretken hale getirmek için uç yapay zeka teknolojisini kullanıyor. Sensörlerden ve IoT cihazlarından gelen gerçek zamanlı verileri kullanan Edge AI, fabrikaların ekipman arızasının erken belirtilerini tespit etmesine ve büyük sorunlar ortaya çıkmadan önce arızaları öngörmesine olanak tanıyan öngörücü bakımı mümkün kılar. Bu proaktif yaklaşım, duruş süresini azaltmaya, ekipman ömrünü uzatmaya ve sorunsuz operasyonlar yürütmeye yardımcı olur.

Edge AI, ürün kusurlarını sevkiyat için paketlenmeden önce yakalamak amacıyla vision AI kullanarak kalite kontrolünü de geliştirir. Görüntüleri ve videoları doğrudan yerinde analiz eden Edge AI, kusurları hızla tanımlayarak yalnızca yüksek kaliteli ürünlerin müşterilere ulaşmasını sağlar. Anında geri bildirim, üreticilerin sorunları hemen ele almasına olanak tanıyarak atıkları azaltır, ürün standartlarını iyileştirir ve müşteri memnuniyetini artırır.

Evdeki IoT cihazları için Edge AI#

Biri yaklaştığında otomatik olarak çalan akıllı kapı zillerinden odanın boş olduğunu algılayıp ışıkları söndüren sistemlere kadar akıllı evler, sakinlerin yaşam kalitesini artırmak için edge AI kullanan cihazlarla doludur. İster kapıdakinin kim olduğunu görmek ister evin sıcaklığını akıllı telefonun üzerinden ayarlamak iste, edge teknolojisi uzak bir sunucuya güvenmek yerine verileri doğrudan yerinde işleyerek bunu mümkün kılar. Edge AI kullanımı, sakinlerin gizliliğini korumaya yardımcı olur ve kişisel verilere yetkisiz erişim riskini azaltır.

Ev otomasyonu söz konusu olduğunda, uç yapay zeka tarafından gerçekleştirilen yerel işleme, anında geri bildirim gerektiren uygulamalar için çok önemlidir. Bu uygulamalar arasında security systems, aydınlatma sistemleri ve environmental kontroller yer alır. Verileri uçta işleyen akıllı evler, internet bağlantısına ihtiyaç duymadan bağımsız olarak çalışabilir. Ayrıca, computer vision ile entegre edilmiş edge AI, evler içindeki accessibility artırabilir. İnsan pose estimation gibi teknikler kullanılarak, ev içindeki ışıklar veya TV'ler gibi diğer sistemleri kontrol etmek için el hareketi algılama sistemleri oluşturulabilir.

Fig 6. Edge AI destekli bir akıllı ev kontrol sistemi.

Zorluklar ve sınırlamalar#

Sundukları faydalara rağmen, Edge AI sistemleri hala gelişmektedir ve bazı zorluklarla ve sınırlamalarla karşı karşıyadır. Edge AI çözümlerini işine veya evine entegre etmeye karar vermeden önce dikkate alman gereken birkaç sınırlama şunlardır.

• Security risks: Edge AI, verileri yerel tutarak güvenliği artırırken, temel olarak insan hatası ve güvenli olmayan şifreler nedeniyle yerel düzeyde bazı risklerle de karşı karşıyadır.

• Sınırlı computing power: Edge AI sistemleri genellikle bulut tabanlı yapay zekaya göre daha az işlem gücüne sahiptir ve bu da onları belirli görevlerle sınırlar. Bulut büyük modelleri işleyebilirken, Edge AI en iyi daha basit, daha küçük görevler için uygundur.

• Makine uyumluluğu sorunları: Özellikle business ortamlarında Edge AI, farklı makine türleriyle ilgili zorluklarla karşı karşıyadır ve uyumluluk sorunları, uyumsuz makineler birlikte kullanıldığında hataya ve arızalara yol açabilir.

Uçta gücün kullanılması#

Edge AI, verileri oluşturuldukları yerde doğrudan işleyerek endüstrilerin daha hızlı çalışmasını ve daha akıllı kararlar almasını sağlıyor. Bu yaklaşım operasyonları hızlandırıyor, veri güvenliğini artırıyor ve internet maliyetlerini düşürüyor.

Sağlık, üretim ve akıllı evler gibi sektörlerde Edge AI, verimliliği artırıyor ve sürekli bulut erişimine güvenmeden hızlı karar vermeyi mümkün kılıyor. Potansiyel güvenlik riskleri ve karmaşık görevler için sınırlı kapasite gibi bazı sınırlamalar olsa da, Edge AI'nin görevleri gerçek zamanlı yönetme yeteneği onu gelecek için değerli bir araç haline getiriyor.

Daha fazla bilgi edinmek için GitHub repository adresimizi ziyaret edin ve community ile etkileşime geçin. Çözüm sayfalarımızda self-driving cars ve agriculture alanındaki yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀