Tìm hiểu về các ứng dụng thực tế của Edge AI

Công nghệ Edge AI, xử lý và phân tích dữ liệu trực tiếp trên các thiết bị như máy tính cá nhân, thiết bị IoT hoặc máy chủ biên chuyên dụng, giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu nhanh hơn và dễ tiếp cận hơn bằng cách xử lý các hoạt động cục bộ. Nó giúp tránh các sự cố thường gặp với hệ thống đám mây, chẳng hạn như độ trễ và giới hạn băng thông, dẫn đến hiệu suất nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ: trong xe tự hành, xử lý cục bộ là điều cần thiết để đưa ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như phát hiện chướng ngại vật hoặc phản hồi tín hiệu giao thông ngay lập tức. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên xe, Edge AI cho phép phản hồi trong tích tắc, điều này sẽ quá chậm nếu dựa vào máy chủ đám mây ở xa.

Edge AI ngày càng trở nên phổ biến, với thị trường toàn cầu dự kiến đạt 143,06 tỷ đô la vào năm 2034. Các ngành công nghiệp khác nhau đang sử dụng Edge AI để cải thiện quy trình làm việc, tự động hóa các tác vụ và thúc đẩy sự đổi mới đồng thời giải quyết các thách thức như độ trễ, bảo mật và chi phí.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách AI biên đang tạo ra sự khác biệt trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và sản xuất, cùng với một vài điều cần lưu ý khi đưa nó vào hoạt động. Hãy cùng bắt đầu!

‍

Edge AI hoạt động như thế nào

Edge AI kết hợp điện toán biên và trí tuệ nhân tạo (AI). Điện toán biên là một khung công nghệ xử lý dữ liệu gần hơn với nơi nó được tạo ra, cho phép phân tích thời gian thực, cải thiện độ tin cậy và tiết kiệm chi phí. Thành phần AI mang các thuật toán học máy trực tiếp đến biên, giúp các thiết bị có thể đưa ra các quyết định thông minh tại chỗ. Cách tiếp cận này làm giảm nhu cầu về đám mây hoặc trung tâm dữ liệu tập trung, có thể gây ra sự chậm trễ trong quá trình xử lý. Đám mây vẫn có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phức tạp hơn, phân tích quy mô lớn hơn và cập nhật cho các mô hình AI, bổ sung cho quá trình xử lý nhanh hơn, cục bộ được cung cấp bởi Edge AI.

‍

Đây là cái nhìn về cách thức hoạt động của các hệ thống Edge AI:

• Thu thập dữ liệu: Các cảm biến trên thiết bị thu thập thông tin thô từ môi trường, chẳng hạn như số đọc nhiệt độ hoặc trạng thái thiết bị trong môi trường công nghiệp.
  ‍
• Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thu thập được nhanh chóng xử lý trên thiết bị để lọc nhiễu và tập trung vào các chi tiết liên quan.
  ‍
• Đưa ra dự đoán: Dữ liệu đã được làm sạch được phân tích bởi một mô hình AI được nhúng trực tiếp vào thiết bị biên.
  ‍
• Ra quyết định: Dựa trên phân tích, hệ thống AI đưa ra quyết định và khởi tạo mọi hành động hoặc phản hồi cần thiết.

Edge AI so với cloud AI

Edge AI và Cloud AI là hai cách tiếp cận riêng biệt để triển khai AI, mỗi cách có những lợi ích và sự đánh đổi riêng. Như chúng ta đã thảo luận với Edge AI, dữ liệu được xử lý trực tiếp trên các thiết bị cục bộ, đảm bảo độ trễ thấp, tăng cường quyền riêng tư và giảm thiểu sự phụ thuộc vào kết nối internet. 

Không giống như Edge AI, Cloud AI sử dụng các máy chủ từ xa để xử lý dữ liệu, mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt cao hơn. Tuy nhiên, điều này thường phải trả giá bằng độ trễ cao hơn và tăng mức sử dụng băng thông do cần truyền dữ liệu qua internet. Cloud AI cũng có thể làm dấy lên mối lo ngại về quyền riêng tư vì dữ liệu nhạy cảm phải được truyền và lưu trữ trên các máy chủ bên ngoài.

‍

Một sự khác biệt quan trọng khác nằm ở chi phí và gánh nặng mạng liên quan đến Cloud AI. Xử lý trên các máy chủ từ xa mạnh mẽ có thể tốn kém, đặc biệt là khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn như video hoặc âm thanh, và việc truyền trực tuyến dữ liệu này qua mạng sẽ làm tăng thêm gánh nặng.

Edge AI giải quyết những thách thức này bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị, giảm chi phí liên quan đến đám mây, giảm tải mạng và bảo mật thông tin nhạy cảm tại chỗ. Thay vì gửi dữ liệu thô, thông thường chỉ có kết quả cuối cùng (hoặc suy luận) được truyền đi, mang lại một giải pháp hiệu quả hơn và tập trung vào quyền riêng tư.

Edge AI để nhận dạng hình ảnh

Các ứng dụng thị giác máy tính thường liên quan đến việc phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc (dữ liệu thiếu định dạng được xác định trước), chủ yếu là hình ảnh và video. Gửi tất cả dữ liệu này đến một máy chủ đám mây từ xa để xử lý có thể không hiệu quả trong các tình huống yêu cầu giám sát theo thời gian thực. Một giải pháp tuyệt vời cho vấn đề này là chạy các mô hình thị giác máy tính trên các thiết bị biên. 

Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 thường được huấn luyện trên đám mây nhưng có thể được triển khai ở biên để hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực trực tiếp tại chỗ. YOLO11 được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ yêu cầu phản hồi tức thì, làm cho nó đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng như hệ thống an ninh, hệ thống kiểm soát chất lượng và thiết bị nhà thông minh. Các ứng dụng này hoạt động hiệu quả hơn khi chúng xử lý dữ liệu cục bộ, ngay tại nơi thu thập thông tin trực quan (từ camera, cảm biến, v.v.).

‍

Các ứng dụng Edge AI

Sau khi khám phá edge AI là gì, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ứng dụng thực tế. 

Edge AI trong các ứng dụng chăm sóc sức khỏe

Chẩn đoán nhanh chóng và chăm sóc bệnh nhân tuyệt vời là những ưu tiên hàng đầu của mọi cơ sở y tế, và AI biên đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt được những mục tiêu này. Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang chứng kiến những thay đổi mang tính chuyển đổi thông qua việc sử dụng AI biên và các thiết bị thông minh. Cùng với nhau, những công nghệ này tạo ra các hệ thống chăm sóc sức khỏe nhanh hơn, an toàn hơn và phản ứng nhanh nhạy hơn.

Ví dụ, các thiết bị đeo được hỗ trợ bởi AI biên có thể liên tục theo dõi các dấu hiệu sinh tồn như nhịp tim, huyết áp, mức đường huyết và nhịp thở. Chúng thậm chí có thể phát hiện ngã đột ngột và thông báo ngay lập tức cho người chăm sóc. Trong xe cứu thương, AI biên có thể phân tích dữ liệu từ màn hình bệnh nhân tại chỗ. Thông tin chi tiết thu thập được từ phân tích có thể được chia sẻ với bác sĩ, giúp họ chuẩn bị phương pháp điều trị trước khi bệnh nhân đến bệnh viện.

Edge AI cũng có thể giúp triển khai các mô hình thị giác máy tính, chẳng hạn như YOLO11, cho các ứng dụng như phát hiện đối tượng của nhân viên y tế. Ứng dụng cụ thể này tập trung vào việc xác định vị trí và chuyển động của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong một phòng theo thời gian thực, giúp theo dõi việc tuân thủ các quy trình an toàn và nâng cao nhận thức về tình huống.

Phát hiện đối tượng (Object detection) có thể giúp xác minh xem nhân viên có được định vị đúng cách trong quá trình thực hiện thủ thuật và tuân thủ các hướng dẫn về vệ sinh và an toàn hay không, chẳng hạn như duy trì vị trí an toàn xung quanh thiết bị. Edge AI cho phép cung cấp thông tin chi tiết có giá trị mà không cần kết nối đám mây liên tục trong phòng mổ, đảm bảo quyền riêng tư và cung cấp phản hồi ngay lập tức cho các đội ngũ chăm sóc sức khỏe.

‍

Edge AI cho tự động hóa công nghiệp

Các nhà sản xuất trên khắp thế giới đang sử dụng công nghệ AI biên để làm cho hoạt động của họ nhanh hơn, hiệu quả hơn và năng suất hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến và thiết bị IoT, AI biên cho phép bảo trì dự đoán, cho phép các nhà máy phát hiện các dấu hiệu sớm của sự cố thiết bị và dự đoán sự cố trước khi các vấn đề lớn xảy ra. Cách tiếp cận chủ động này giúp giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ thiết bị và duy trì hoạt động trơn tru. 

Edge AI cũng cải thiện kiểm soát chất lượng bằng cách sử dụng Vision AI để phát hiện các lỗi sản phẩm trước khi chúng được đóng gói để vận chuyển. Bằng cách phân tích hình ảnh và video trực tiếp tại chỗ, Edge AI có thể nhanh chóng xác định các sai sót, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng. Phản hồi ngay lập tức cho phép các nhà sản xuất giải quyết các vấn đề ngay lập tức, giảm lãng phí, cải thiện tiêu chuẩn sản phẩm và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Edge AI cho các thiết bị IoT tại nhà

Từ chuông cửa thông minh tự động đổ chuông khi có người đến gần đến đèn tự tắt khi phòng trống, nhà thông minh chứa đầy các thiết bị sử dụng Edge AI để cải thiện chất lượng cuộc sống của cư dân. Cho dù cư dân muốn xem ai đang ở cửa hay điều chỉnh nhiệt độ trong nhà thông qua điện thoại thông minh của họ, công nghệ biên (edge technology) đều có thể thực hiện được bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại chỗ thay vì dựa vào máy chủ từ xa. Việc sử dụng Edge AI giúp bảo vệ quyền riêng tư của cư dân và giảm nguy cơ truy cập trái phép vào dữ liệu cá nhân.

Đối với tự động hóa gia đình, xử lý cục bộ bằng AI biên là rất quan trọng đối với các ứng dụng cần phản hồi ngay lập tức. Các ứng dụng này bao gồm hệ thống an ninh, hệ thống chiếu sáng và kiểm soát môi trường. Bằng cách xử lý dữ liệu ở biên, nhà thông minh có thể hoạt động độc lập mà không cần kết nối internet. Ngoài ra, AI biên được tích hợp với thị giác máy tính có thể cải thiện khả năng tiếp cận trong nhà. Sử dụng các kỹ thuật như ước tính tư thế người, các hệ thống phát hiện cử chỉ tay có thể được tạo để điều khiển các hệ thống khác trong nhà, chẳng hạn như đèn hoặc TV.

‍

Những thách thức và hạn chế

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, các hệ thống Edge AI vẫn đang phát triển và phải đối mặt với những thách thức và hạn chế nhất định. Dưới đây là một vài hạn chế cần xem xét trước khi quyết định tích hợp các giải pháp Edge AI vào doanh nghiệp hoặc nhà của bạn.

• Rủi ro bảo mật: Mặc dù edge AI cải thiện bảo mật bằng cách giữ dữ liệu cục bộ, nhưng nó cũng phải đối mặt với một số rủi ro ở cấp độ cục bộ, chủ yếu là do lỗi của con người và mật khẩu không an toàn. 

• Hạn chế về sức mạnh tính toán: Các hệ thống Edge AI thường có sức mạnh tính toán thấp hơn so với AI dựa trên đám mây, do đó bị giới hạn ở các tác vụ cụ thể. Trong khi đám mây có thể xử lý các mô hình lớn, Edge AI phù hợp nhất với các tác vụ đơn giản, nhỏ hơn.

• Các vấn đề về khả năng tương thích của máy: Đặc biệt trong môi trường kinh doanh, Edge AI phải đối mặt với những thách thức với các loại máy khác nhau và các vấn đề về khả năng tương thích có thể dẫn đến lỗi và hỏng hóc khi các máy không tương thích được sử dụng cùng nhau.

Khai thác sức mạnh của edge computing

Edge AI đang cho phép các ngành công nghiệp làm việc nhanh hơn và đưa ra quyết định thông minh hơn bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp tại nơi nó được tạo ra. Cách tiếp cận này tăng tốc các hoạt động, tăng cường bảo mật dữ liệu và giảm chi phí internet. 

Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và nhà thông minh, Edge AI giúp tăng hiệu quả và cho phép đưa ra quyết định nhanh chóng mà không cần dựa vào truy cập đám mây liên tục. Mặc dù có một số hạn chế, chẳng hạn như rủi ro bảo mật tiềm ẩn và khả năng hạn chế đối với các tác vụ phức tạp, khả năng quản lý tác vụ theo thời gian thực của Edge AI khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho tương lai.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀