Tìm hiểu 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 edge chuyên dụng, giúp việc lưu trữ và xử lý dữ liệu nhanh hơn, dễ tiếp cận hơn bằng cách thực hiện các tác vụ cục bộ. Công nghệ này giúp tránh các vấn đề phổ biến của hệ thống cloud, chẳng hạn như độ trễ và giới hạn băng thông, mang lại hiệu năng nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, trong xe tự hành, xử lý cục bộ là yếu tố thiết yếu để 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 sẽ quá chậm nếu phụ thuộc vào một máy chủ cloud ở xa.

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

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách edge AI đang tạo ra khác biệt trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và sản xuất, cùng một số điểm cần lưu ý khi triển khai công nghệ này. Hãy bắt đầu!

Hình 1. Thị trường Edge AI toàn cầu.

Edge AI hoạt động như thế nào#

Edge AI kết hợp điện toán edge và trí tuệ nhân tạo (AI). Điện toán edge là một khung công nghệ xử lý dữ liệu gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra, cho phép phân tích theo thời gian thực, cải thiện độ tin cậy và tiết kiệm chi phí. Thành phần AI đưa các thuật toán machine learning trực tiếp đến edge, giúp thiết bị có thể đưa ra quyết định thông minh cục bộ. Cách tiếp cận này làm giảm nhu cầu sử dụng cloud hoặc trung tâm dữ liệu tập trung, vốn có thể gây ra độ trễ xử lý. Cloud vẫn có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu phức tạp hơn, phân tích ở quy mô lớn hơn và cập nhật model AI, bổ trợ cho khả năng xử lý nhanh và cục bộ của Edge AI.

Hình 2. Tổng quan về Edge AI.

Dưới đây là cách các hệ thống Edge AI hoạt động:

• Thu thập dữ liệu: Các cảm biến trên thiết bị thu thập thông tin thô từ môi trường, chẳng hạn như chỉ số 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 làm sạch được phân tích bởi một model AI được tích hợp trực tiếp trong thiết bị edge.
• Ra quyết định: Dựa trên kết quả phân tích, hệ thống AI đưa ra quyết định và khởi chạy mọi hành động hoặc phản hồi cần thiết.

Edge AI và 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 đánh đổi riêng. Như đã thảo luận về 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 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 đánh đổi bằng độ trễ cao hơn và mức sử dụng băng thông tăng do cần truyền dữ liệu qua Internet. Cloud AI cũng có thể làm phát sinh lo ngại về quyền riêng tư vì dữ liệu nhạy cảm phải được truyền đến và lưu trữ trên các máy chủ bên ngoài.

Hình 3. Edge AI và Cloud AI.

Một điểm khác biệt quan trọng nữa nằm ở chi phí và áp lực lên mạng liên quan đến Cloud AI. Xử lý trên các máy chủ từ xa mạnh mẽ có thể tốn kém, đặc biệt khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn như video hoặc âm thanh, trong khi việc truyền luồng dữ liệu này qua mạng tạo thêm áp lực.

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 cloud, giảm tải mạng và giữ an toàn cho thông tin nhạy cảm tại chỗ. Thay vì gửi dữ liệu thô, thông thường chỉ các kết quả cuối cùng (hoặc suy luận) được truyền đi, mang lại giải pháp hiệu quả hơn và chú trọng hơn đến quyền riêng tư.

Edge AI cho nhận dạng hình ảnh#

Các ứng dụng thị giác máy tính thường liên quan đến việc phân tích lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ (dữ liệu không có định dạng được xác định trước), chủ yếu là hình ảnh và video. Gửi toàn bộ dữ liệu này đến một máy chủ cloud từ xa để xử lý có thể không hiệu quả trong những tình huống yêu cầu giám sát theo thời gian thực. Một giải pháp hiệu quả cho vấn đề này là chạy các model thị giác máy tính trên các thiết bị edge.

Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 thường được training trên cloud nhưng có thể được triển khai tại edge để hỗ trợ các ứng dụng theo thời gian thực trực tiếp tại chỗ. YOLO11 được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ yêu cầu phản hồi tức thì, nên đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng như hệ thống bảo mật, hệ thống kiểm soát chất lượng và thiết bị nhà thông minh. Các ứng dụng này hoạt động hiệu quả hơn khi xử lý dữ liệu cục bộ, ngay tại nơi thông tin hình ảnh (từ camera, cảm biến, v.v.) được thu thập.

Hình 4. Triển khai các model thị giác máy tính tại edge.

Các ứng dụng của Edge AI#

Sau khi tìm hiểu 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 chất lượng cao là những ưu tiên hàng đầu của mọi cơ sở y tế, và edge AI đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được các mục tiêu này. Các nhà cung cấp dịch vụ y tế đang chứng kiến những thay đổi mang tính chuyển đổi nhờ sử dụng edge AI và các thiết bị thông minh. Kết hợp với nhau, những công nghệ này tạo ra các hệ thống chăm sóc sức khỏe nhanh hơn, an toàn hơn và phản hồi tốt hơn.

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

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

Phát hiện đối tượng có thể giúp xác minh nhân viên có được bố trí đúng vị trí trong quá trình thực hiện thủ thuật và tuân thủ các hướng dẫn vệ sinh, 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 chuyên sâu có giá trị mà không cần kết nối cloud liên tục trong phòng phẫu thuật, đảm bảo quyền riêng tư và cung cấp phản hồi tức thì cho đội ngũ y tế.

Hình 5. Ví dụ về việc sử dụng Ultralytics YOLO11 để giám sát nhân viên bệnh viện.

Edge AI cho tự động hóa công nghiệp#

Các nhà sản xuất trên toàn thế giới đang sử dụng công nghệ edge AI để vận hành nhanh hơn, hiệu quả hơn và năng suất hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu theo thời gian thực từ cảm biến và thiết bị IoT, edge AI cho phép bảo trì dự đoán, giúp các nhà máy phát hiện sớm dấu hiệu hỏng hóc của thiết bị và dự đoán sự cố trước khi xảy ra các vấn đề nghiêm trọng. 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 lỗi sản phẩm trước khi chúng được đóng gói và vận chuyển. Bằng cách phân tích hình ảnh và video trực tiếp tại chỗ, edge AI có thể nhanh chóng xác định lỗi, đảm bảo chỉ những sản phẩm chất lượng cao đến tay khách hàng. Phản hồi tức thì cho phép nhà sản xuất xử lý 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 trong gia đình#

Từ chuông cửa thông minh tự động reo khi có người đến gần đến đèn tự tắt khi không có ai trong phòng, các ngôi nhà thông minh được trang bị nhiều thiết bị sử dụng edge AI để cải thiện chất lượng cuộc sống của cư dân. Dù muốn xem ai đang ở trước cửa hay điều chỉnh nhiệt độ trong nhà thông qua smartphone, cư dân đều có thể thực hiện nhờ công nghệ edge xử lý dữ liệu ngay tại chỗ thay vì phụ thuộc vào máy chủ từ xa. 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 edge AI đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng cần phản hồi tức thì. Các ứng dụng này bao gồm hệ thống bảo mật, hệ thống chiếu sáng và hệ thống điều khiển môi trường. Bằng cách xử lý dữ liệu tại edge, nhà thông minh có thể hoạt động độc lập mà không cần kết nối Internet. Ngoài ra, edge AI tích hợp với thị giác máy tính có thể cải thiện khả năng tiếp cận trong gia đình. Sử dụng các kỹ thuật như ước tính tư thế người, có thể xây dựng các hệ thống phát hiện cử chỉ tay để điều khiển những hệ thống khác trong nhà, chẳng hạn như đèn hoặc TV.

Hình 6. Hệ thống điều khiển nhà thông minh tích hợp Edge AI.

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 một số thách thức, hạn chế. Dưới đây là một số hạn chế cần cân nhắc trước khi quyết định tích hợp các giải pháp edge AI vào doanh nghiệp hoặc gia đình.

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

• Năng lực tính toán hạn chế: Các hệ thống Edge AI thường có năng lực tính toán thấp hơn AI trên cloud, nên bị giới hạn ở những tác vụ cụ thể. Trong khi cloud có thể xử lý các model lớn, Edge AI phù hợp nhất với những tác vụ đơn giản và nhỏ hơn.

• Vấn đề tương thích máy móc: Đặc biệt trong môi trường kinh doanh, edge AI phải đối mặt với thách thức do có nhiều loại máy khác nhau, và các vấn đề tương thích có thể dẫn đến lỗi, sự cố khi những máy không tương thích được sử dụng cùng nhau.

Khai thác sức mạnh của edge#

Edge AI đang giúp các ngành hoạt động nhanh hơn và đưa ra quyết định thông minh hơn bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp tại nơi dữ liệu được tạo ra. Cách tiếp cận này đẩy nhanh 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 nâng cao hiệu quả và cho phép ra quyết định nhanh chóng mà không cần phụ thuộc vào quyền truy cập cloud liên tục. Dù vẫn tồn tại một số hạn chế, chẳng hạn như rủi ro bảo mật tiềm ẩn và năng lực hạn chế đối với các tác vụ phức tạp, khả năng quản lý tác vụ theo thời gian thực khiến Edge AI trở thành một công cụ có giá trị cho tương lai.

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