Edge AI'ın cihazlarda gerçek zamanlı, güvenli ve verimli AI işlemeyi nasıl mümkün kıldığını ve sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi sektörleri nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Edge AI, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarının veri üretim kaynağına yakın bir donanım cihazında yerel olarak işlendiği merkezi olmayan bir bilgi işlem paradigmasıdır. Edge AI, verileri işlenmek üzere merkezi bir bulut sunucusuna göndermek yerine, çıkarımı doğrudan cihazın kendisinde gerçekleştirir. Bu yaklaşım gecikme süresini önemli ölçüde azaltır, veri gizliliğini artırır ve bant genişliği gereksinimlerini düşürür, bu da onu anında sonuçlara ihtiyaç duyan ve aralıklı veya hiç internet bağlantısı olmadan çalışması gereken uygulamalar için ideal hale getirir. Büyüyen Edge AI pazarı, çeşitli sektörlerde artan benimsenmesini yansıtmaktadır.
Tipik bir Edge AI iş akışında veriler, fiziksel bir cihazdaki kamera veya mikrofon gibi bir sensör tarafından toplanır. Bu veriler daha sonra doğrudan cihazın yerel işlemcisinde çalışan önceden eğitilmiş, optimize edilmiş bir makine öğrenimi modeline beslenir. Genellikle özel bir yapay zeka hızlandırıcısı veya Yonga Üzerinde Sistem (SoC) olan işlemci, bir nesneyi tanımlama veya bir komutu tanıma gibi bir çıktı üretmek için modeli çalıştırır. Tüm bu süreç harici ağlara bağlı olmadan milisaniyeler içinde gerçekleşir.
Bunu başarmak için yüksek verimli modeller ve özel donanım gerekir. Modeller, uç cihazların sınırlı hesaplama ve bellek kısıtlamalarına uyacak şekilde model niceleme ve model budama gibi tekniklerle optimize edilmelidir. Donanım çözümleri, NVIDIA Jetson gibi güçlü modüllerden düşük güçlü mikro denetleyicilere ve Google Edge TPU ve Qualcomm AI motorları gibi özel hızlandırıcılara kadar çeşitlilik gösterir.
Edge AI ve Edge Computing birbirleriyle yakından ilişkili olmakla birlikte farklı kavramlardır.
Edge AI, özellikle bilgisayarla görme alanında en çok ihtiyaç duyulan akıllı, gerçek zamanlı karar verme süreçlerini mümkün kılarak sektörleri dönüştürüyor.
Avantajlarına rağmen Edge AI'nin uygulanması çeşitli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Uç cihazların sınırlı işlem gücü ve belleği, geliştiricilerin YOLO ailesindekiler gibi yüksek verimli modeller ve NVIDIA TensorRT ve Intel'in OpenVINO'su gibi optimizasyon çerçeveleri kullanmasını gerektirir. Binlerce dağıtılmış cihazda model dağıtımını ve güncellemelerini yönetmek karmaşık olabilir ve genellikle Docker gibi sağlam MLOps platformları ve konteynerleştirme araçları gerektirir. Ayrıca, çeşitli ve öngörülemeyen gerçek dünya koşulları altında tutarlı model doğruluğu sağlamak, geliştiriciler için önemli bir engel olmaya devam etmektedir.
