Edge AI'ın cihazlarda gerçek zamanlı, güvenli ve verimli AI işlemeyi nasıl sağladığını ve sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi sektörleri nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Edge AI, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarının, veri üretimi kaynağına yakın, yerel bir donanım cihazında işlendiği merkezi olmayan bir bilgi işlem paradigmasıdır. Verileri işlenmek üzere merkezi bir bulut sunucusuna göndermek yerine, Edge AI, çıkarımı doğrudan cihazın kendisinde gerçekleştirir. Bu yaklaşım, gecikmeyi önemli ölçüde azaltır, veri gizliliğini artırır ve bant genişliği gereksinimlerini düşürür, bu da onu acil sonuçlara ihtiyaç duyan ve aralıklı veya hiç internet bağlantısı olmadan çalışması gereken uygulamalar için ideal hale getirir. Büyüyen Edge AI pazarı, çeşitli endüstrilerde artan benimsenmesini yansıtmaktadır.
Tipik bir Uç Yapay Zeka iş akışında, veriler fiziksel bir cihaz üzerindeki bir kamera veya mikrofon gibi bir sensör tarafından toplanır. Bu veriler daha sonra doğrudan cihazın yerel işlemcisinde çalışan önceden eğitilmiş, optimize edilmiş bir ML modeline beslenir. Genellikle özel bir AI hızlandırıcı veya Çip Üzerinde Sistem (SoC) olan işlemci, bir nesneyi tanımlamak veya bir komutu tanımak gibi bir çıktı oluşturmak için modeli yürütür. Bu sürecin tamamı, harici ağlara güvenmeden milisaniyeler içinde gerçekleşir.
Bunu başarmak, yüksek verimli modeller ve özel donanım gerektirir. Modeller, uç cihazların sınırlı hesaplama ve bellek kısıtlamalarına uyacak şekilde model nicelemesi ve model budaması gibi tekniklerle optimize edilmelidir. Donanım çözümleri, NVIDIA Jetson gibi güçlü modüllerden düşük güçlü mikrodenetleyicilere ve Google Edge TPU ve Qualcomm AI motorları gibi özel hızlandırıcılara kadar çeşitlilik gösterir.
Yakından ilişkili olsalar da, Uç Yapay Zeka (Edge AI) ve Uç Bilişim (Edge Computing) farklı kavramlardır.
Edge AI, özellikle bilgisayarlı görü alanında, en çok ihtiyaç duyulan yerde akıllı, gerçek zamanlı karar almayı sağlayarak endüstrileri dönüştürüyor.
Faydalarına rağmen, Edge AI uygulaması çeşitli zorluklar sunar. Uç cihazların sınırlı işlem gücü ve belleği, geliştiricilerin YOLO ailesi gibi yüksek verimli modelleri ve NVIDIA TensorRT ve Intel'in OpenVINO'su gibi optimizasyon çerçevelerini kullanmasını gerektirir. Binlerce dağıtık cihazda model dağıtımını ve güncellemelerini yönetmek karmaşık olabilir ve genellikle sağlam MLOps platformları ve Docker gibi konteynerleştirme araçları gerektirir. Ayrıca, çeşitli ve öngörülemeyen gerçek dünya koşullarında tutarlı model doğruluğu sağlamak, geliştiriciler için önemli bir engel olmaya devam etmektedir.
