Edge AI và Edge Computing: Nâng cao trí tuệ thời gian thực

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ camera thông minh đến xe tự hành, các mô hình AI hiện đang được triển khai trên các thiết bị để xử lý thông tin nhanh chóng và giúp đưa ra quyết định theo thời gian thực. 

Theo truyền thống, nhiều mô hình AI này chạy trên đám mây, có nghĩa là các thiết bị gửi dữ liệu đến các máy chủ từ xa mạnh mẽ, nơi mô hình xử lý dữ liệu đó và trả về kết quả. Nhưng việc dựa vào đám mây không phải lúc nào cũng lý tưởng, đặc biệt khi thời gian tính bằng mili giây là rất quan trọng. Gửi dữ liệu qua lại có thể gây ra sự chậm trễ, tạo ra các lo ngại về quyền riêng tư và yêu cầu kết nối liên tục.

Đó là lúc Edge AI và điện toán biên phát huy tác dụng. Edge AI tập trung vào việc chạy các mô hình AI trực tiếp trên các thiết bị như máy ảnh hoặc cảm biến, cho phép đưa ra các quyết định tức thì, tại chỗ. Trong khi đó, điện toán biên nhằm mục đích xử lý dữ liệu gần nơi nó được tạo ra, thường là trên các máy chủ hoặc cổng cục bộ thay vì dựa vào đám mây. Sự thay đổi này làm giảm độ trễ, cải thiện quyền riêng tư và cho phép AI hoạt động hiệu quả, ngay cả khi không có quyền truy cập đám mây liên tục.

Edge AI đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng thị giác máy tính, nơi cần xử lý ngay lập tức một lượng lớn dữ liệu trực quan. Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể cho phép các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn thể hiện trực tiếp ở biên, cung cấp năng lượng cho các thiết bị thông minh hơn, robot và các hệ thống AI IoT (Internet of Things) công nghiệp.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ phân tích ý nghĩa thực sự của Edge AI và điện toán biên, đồng thời khám phá những khác biệt chính giữa chúng. Sau đó, chúng ta sẽ khám phá cách sự kết hợp của chúng cung cấp năng lượng cho AI thời gian thực mà không cần dựa vào đám mây. Cuối cùng, chúng ta sẽ xem xét các ứng dụng thực tế, đặc biệt là liên quan đến thị giác máy tính, và cân nhắc những ưu và nhược điểm của việc triển khai AI ở biên.

Edge AI so với cloud AI: Sự khác biệt là gì?

Edge AI đề cập đến việc triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trực tiếp lên các hệ thống trên thiết bị như máy ảnh, cảm biến, điện thoại thông minh hoặc phần cứng nhúng - thay vì dựa vào các máy chủ từ xa hoặc điện toán đám mây. Cách tiếp cận này cho phép các thiết bị xử lý dữ liệu cục bộ và đưa ra quyết định ngay tại chỗ.

Thay vì liên tục gửi dữ liệu qua lại lên đám mây, các mô hình Edge AI có thể xử lý các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và bảo trì dự đoán trong thời gian thực. Khả năng này có được là nhờ những tiến bộ trong chip AI cho điện toán biên (edge computing), giờ đây cho phép các mô hình mạnh mẽ chạy hiệu quả trên các thiết bị nhỏ gọn.

‍

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, Edge AI có thể giúp các thiết bị như camera hỗ trợ AI phát hiện vật thể, nhận diện khuôn mặt và giám sát môi trường ngay lập tức. Các mô hình như YOLO11 có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực - tất cả đều chạy trực tiếp trên các thiết bị edge.

Bằng cách di chuyển các suy luận AI (quá trình chạy mô hình AI đã huấn luyện để tạo ra các dự đoán hoặc hiểu biết sâu sắc) đến biên, các hệ thống có thể giảm thiểu sự phụ thuộc vào đám mây, cải thiện AI tập trung vào quyền riêng tư trên các thiết bị biên và cho phép hiệu suất thời gian thực cho các ứng dụng mà tốc độ và bảo mật dữ liệu là rất quan trọng.

Điện toán biên khác với Edge AI như thế nào?

Mặc dù nghe có vẻ tương tự, Edge AI và điện toán biên (edge computing) đóng vai trò khác nhau. Điện toán biên là một khái niệm rộng hơn, liên quan đến việc xử lý dữ liệu tại hoặc gần nguồn phát sinh, chẳng hạn như trên các máy chủ biên (các trung tâm điện toán nhỏ được đặt gần các thiết bị để xử lý dữ liệu), cổng hoặc thiết bị.

Điện toán biên tập trung vào việc giảm lượng dữ liệu được gửi đến các máy chủ tập trung bằng cách xử lý các tác vụ cục bộ. Nó hỗ trợ mọi thứ, từ lọc và phân tích dữ liệu đến chạy các ứng dụng phức tạp bên ngoài các trung tâm dữ liệu truyền thống.

Mặt khác, Edge AI đề cập cụ thể đến các mô hình AI chạy trên thiết bị biên. Nói một cách đơn giản, Edge AI mang trí thông minh đến biên. Cùng với nhau, các công nghệ này cung cấp điện toán AI độ trễ thấp cho các ngành công nghiệp phụ thuộc vào tốc độ và hiệu quả.

Ví dụ: một camera công nghiệp có thể sử dụng xử lý biên để truyền phát video nhưng dựa vào Edge AI để phân tích cảnh quay, phát hiện các điểm bất thường và kích hoạt cảnh báo.

Edge AI và điện toán biên cho trí thông minh thời gian thực

Sự kết hợp giữa Edge AI và điện toán biên (edge computing) là chìa khóa để mở ra AI thời gian thực trong các ngành công nghiệp. Thay vì phụ thuộc vào các máy chủ ở xa, các thiết bị có thể phân tích dữ liệu ngay lập tức, đưa ra quyết định nhanh hơn và hoạt động đáng tin cậy, ngay cả trong môi trường có kết nối yếu.

Khả năng này là một yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với các ứng dụng như ô tô tự lái, robot và hệ thống giám sát, nơi mà vài giây có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Với Edge AI, các hệ thống có thể phản ứng ngay lập tức với các điều kiện thay đổi, cải thiện sự an toàn, hiệu suất và trải nghiệm người dùng.

Khi nói đến các tác vụ thị giác máy tính, các mô hình như YOLO11 có thể phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và theo dõi chuyển động trong thời gian thực. Bằng cách chạy cục bộ, các mô hình này tránh được sự chậm trễ trong giao tiếp đám mây và cho phép đưa ra quyết định chính xác khi cần thiết.

‍

Ngoài ra, Edge AI hỗ trợ AI tập trung vào quyền riêng tư. Dữ liệu nhạy cảm như nguồn cấp dữ liệu video hoặc thông tin sinh trắc học có thể ở lại trên thiết bị, giảm rủi ro phơi nhiễm và hỗ trợ tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.

Nó cũng có thể cho phép các mô hình AI tiết kiệm năng lượng cho điện toán biên, vì xử lý cục bộ làm giảm việc sử dụng băng thông và giao tiếp đám mây, giảm tiêu thụ điện năng — rất quan trọng đối với các thiết bị IoT.

Cùng nhau, Edge AI và điện toán biên (edge computing) cung cấp nền tảng cho các thiết bị IoT hỗ trợ AI, có khả năng xử lý AI độ trễ thấp, đáp ứng nhu cầu thực tế.

Các ứng dụng thực tế của AI biên và điện toán biên

Edge AI và điện toán biên có thể giúp nhiều ngành công nghiệp bằng cách cho phép AI ở biên. Hãy khám phá một số trường hợp sử dụng thị giác máy tính có tác động lớn nhất, nơi các công nghệ này cung cấp năng lượng cho việc ra quyết định theo thời gian thực:

• Giám sát thông minh với Edge AI: Camera hỗ trợ AI có thể giám sát môi trường và phát hiện các hoạt động đáng ngờ. Bằng cách phân tích cảnh quay tại chỗ, các hệ thống này giảm sự phụ thuộc vào xử lý đám mây và cải thiện thời gian phản hồi.
  
  
• Edge AI trong ô tô và xe tự lái: Xe có thể sử dụng Edge AI để xử lý dữ liệu từ camera, lidar và cảm biến ngay lập tức. Điều này cho phép các tác vụ quan trọng như phát hiện chướng ngại vật, giữ làn đường và nhận dạng người đi bộ, tất cả đều không cần dựa vào máy chủ đám mây.
  
  
• AI nhúng cho robot và tự động hóa công nghiệp: Các mô hình AI nhúng được tích hợp vào phần cứng chuyên dụng như robot hoặc cảm biến có thể giúp robot phân tích hình ảnh, phát hiện lỗi và thích ứng với những thay đổi trong dây chuyền sản xuất. Chạy cục bộ giúp tăng cường độ chính xác và cho phép điều chỉnh nhanh hơn trong môi trường động.
  
  
• Edge AI trong sản xuất: Các nhà máy thông minh có thể sử dụng Edge AI để kiểm tra sản phẩm, giám sát thiết bị và cải thiện kiểm soát chất lượng. Bằng cách xử lý dữ liệu trực quan tại chỗ, các hệ thống này ngăn ngừa các khuyết tật và giảm thời gian ngừng hoạt động.
  
  
• Edge AI trong thành phố thông minh và quản lý giao thông: Từ phân tích giao thông theo thời gian thực đến phát hiện người đi bộ, Edge AI cho phép quy hoạch đô thị cho các thành phố thông minh và đường phố an toàn hơn bằng cách giữ cho quá trình xử lý cục bộ.
  
  
• Chăm sóc sức khỏe và thiết bị y tế: Các thiết bị hình ảnh di động có thể sử dụng Edge AI để phân tích các bản quét ngay lập tức. Phương pháp này cải thiện tốc độ chẩn đoán đồng thời giữ an toàn cho dữ liệu sức khỏe nhạy cảm trên thiết bị.
  
  

Nông nghiệp và giám sát môi trường: Máy bay không người lái (drone) và cảm biến IoT được hỗ trợ bởi Edge AI có thể đánh giá sức khỏe cây trồng, theo dõi điều kiện môi trường và tối ưu hóa tài nguyên, tất cả đều trong thời gian thực.

‍

Trong những ví dụ này, các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 được triển khai trên các thiết bị biên có thể cung cấp thông tin chi tiết về AI theo thời gian thực và cho phép các hệ thống đưa ra quyết định chính xác khi chúng cần thiết.

Ưu và nhược điểm của AI biên và điện toán biên

Mặc dù Edge AI và điện toán biên mang lại những lợi thế đáng kể, nhưng điều quan trọng là phải xem xét cả điểm mạnh và hạn chế của việc triển khai AI ở biên.

Về mặt tích cực:

• Ra quyết định nhanh hơn: Edge AI có thể giảm thiểu độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, cho phép phản hồi tức thì trong các ứng dụng quan trọng như xe tự hành và tự động hóa công nghiệp.
  
  
• Cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Edge AI có thể giảm rủi ro tiếp xúc bằng cách giữ dữ liệu trên thiết bị, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu xử lý tập trung vào quyền riêng tư.
  
  
• Yêu cầu băng thông thấp hơn: Edge AI có thể giảm thiểu việc truyền dữ liệu lên đám mây, điều này có thể giúp giảm chi phí vận hành và cải thiện hiệu quả.
  

• Hiệu quả năng lượng: Chạy các mô hình cục bộ hỗ trợ các hoạt động AI tiết kiệm năng lượng, đặc biệt đối với các thiết bị biên có công suất thấp trong môi trường IoT.

Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức:

• Hạn chế về phần cứng: Các thiết bị biên thường có sức mạnh xử lý và dung lượng lưu trữ hạn chế, điều này có thể hạn chế độ phức tạp của các mô hình AI mà chúng có thể chạy.
  
  
• Các thách thức trong tối ưu hóa mô hình: Các mô hình AI cần được tối ưu hóa cẩn thận để cân bằng hiệu suất và mức sử dụng tài nguyên ở biên.
  
  
• Bảo trì và cập nhật: Quản lý các bản cập nhật trên các thiết bị biên phân tán có thể là một thách thức, đặc biệt là trong các triển khai lớn.
  
  
• Chi phí ban đầu cao hơn: Thiết lập cơ sở hạ tầng biên và phần cứng chuyên dụng có thể đòi hỏi đầu tư trả trước đáng kể, mặc dù nó có thể giảm chi phí đám mây theo thời gian.
  

Nhìn chung, Edge AI và điện toán biên cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho các ngành công nghiệp đang tìm cách kích hoạt các thiết bị hỗ trợ AI hoạt động nhanh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.

Những điều cần nhớ

Edge AI và điện toán biên đang thay đổi cách các ngành công nghiệp tiếp cận trí thông minh thời gian thực. Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, các công nghệ này có thể cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn - đặc biệt là trong các ứng dụng thị giác máy tính.

Từ IoT AI công nghiệp đến giám sát thông minh với Edge AI, sự kết hợp giữa điện toán cục bộ và các mô hình thông minh như YOLO11 có thể cung cấp sức mạnh cho các ứng dụng phụ thuộc vào tốc độ, quyền riêng tư và độ tin cậy.

Khi Edge AI tiếp tục phát triển, các ngành công nghiệp đang có được quyền truy cập vào điện toán AI có độ trễ thấp, dễ dàng mở rộng quy mô, cải thiện hiệu quả hoạt động và đặt nền móng cho tương lai của AI ở biên.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Bạn đã sẵn sàng bắt đầu các dự án computer vision của riêng mình chưa? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Khám phá ứng dụng AI trong ngành ô tô và Vision AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!