Tìm hiểu các ứng dụng thực tế của Edge AI

Công nghệ AI biên, 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, dễ tiếp cận hơn nhờ thực hiện các tác vụ tại chỗ. Công nghệ này giúp tránh các vấn đề thường gặp ở hệ thống đám mây, chẳng hạn như độ trễ và giới hạn băng thông, từ đó mang lại hiệu năng nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, trong xe tự hành, xử lý tại chỗ rất cần thiết để đưa ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như phát hiện chướng ngại vật hoặc phản hồi tức thì trước tín hiệu giao thông. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên xe, AI biên cho phép phản hồi trong tích tắc, điều mà hệ thống dựa vào máy chủ đám mây ở xa khó thực hiện đủ nhanh.

AI biên ngày càng phổ biến, với thị trường toàn cầu dự kiến đạt 143,06 tỷ USD vào năm 2034. Nhiều ngành đang sử dụng AI biên để cải thiện quy trình làm việc, tự động hóa tác vụ và thúc đẩy 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 tác động của AI biên 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.

Hình 1. Thị trường AI biên toàn cầu.

Cách Edge AI hoạt động#

AI biên kết hợp điện toán biên và trí tuệ nhân tạo (AI). Điện toán biên là một khuôn khổ công nghệ xử lý dữ liệu gần nơi dữ liệu được tạo ra hơn, cho phép phân tích theo thời gian thực, tăng độ tin cậy và tiết kiệm chi phí. Thành phần AI đưa các thuật toán machine learning trực tiếp đến biên, giúp thiết bị đưa ra quyết định thông minh tại chỗ. Cách tiếp cận này giảm nhu cầu sử dụng đám mây tập trung hoặc trung tâm dữ liệu, vốn có thể gây chậm trễ xử lý. Đám mây vẫn có thể được dùng 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 cục bộ nhanh hơn của AI biên.

Hình 2. Tổng quan về AI biên.

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

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

Edge AI và AI đám mây#

Edge AI và Cloud AI là hai cách triển khai AI khác nhau, mỗi cách có những lợi ích và sự đánh đổi riêng. Như đã đề cập về Edge AI, dữ liệu được xử lý trực tiếp trên các thiết bị cục bộ, giúp đảm bảo độ trễ thấp, tăng cường quyền riêng tư và giảm thiểu sự phụ thuộc vào kết nối Internet.

Khác với AI biên, AI đám mây sử dụng máy chủ từ xa để xử lý dữ liệu, mang lại khả năng mở rộng và linh hoạt cao hơn. Tuy nhiên, điều này thường phải đánh đổi bằng độ trễ cao hơn và mức sử dụng băng thông lớn hơn do cần truyền dữ liệu qua internet. AI đám mây cũng có thể gây ra lo ngại về quyền riêng tư vì dữ liệu nhạy cảm cần được truyền và lưu trữ trên máy chủ bên ngoài.

Hình 3. Edge AI và Cloud AI.

Một điểm khác biệt quan trọng nữa là chi phí và áp lực lên mạng liên quan đến AI đám mây. Việc xử lý trên các máy chủ từ xa mạnh mẽ có thể tốn kém, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn như video hoặc âm thanh; truyền phát dữ liệu qua mạng còn làm tăng 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 đám mây, giảm tải mạng và giữ an toàn cho thông tin nhạy cảm tại chỗ. Thay vì gửi dữ liệu thô, thường chỉ có kết quả cuối cùng (hoặc các suy luận) được truyền đi, tạo nên giải pháp hiệu quả và chú trọng quyền riêng tư hơn.

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 xác định trước), chủ yếu là hình ảnh và video. Gửi toàn bộ dữ liệu này đến máy chủ đám mây từ xa để xử lý có thể kém hiệu quả trong các tình huống cần giám sát theo thời gian thực. Một giải pháp hiệu quả cho vấn đề này là chạy model thị giác máy tính trên thiết bị biên.

Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 thường được huấn luyện trên đám mây nhưng có thể được triển khai tại biên để hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực ngay tại chỗ. YOLO11 được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ cần phản hồi tức thì, nên rất 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 xử lý dữ liệu cục bộ, ngay tại nơi thu thập thông tin hình ảnh (từ camera, cảm biến, v.v.).

Hình 4. Triển khai model thị giác máy tính tại biên.

Các ứng dụng 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 xuất sắc là những ưu tiên hàng đầu của mọi cơ sở chăm sóc sức khỏe, và AI biên đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được các mục tiêu này. Các đơn vị cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang chứng kiến những thay đổi mang tính chuyển đổi nhờ ứng dụng AI biên và thiết bị thông minh. Kết hợp lại, các công nghệ này tạo nên hệ thống chăm sóc sức khỏe nhanh hơn, an toàn hơn và có khả năng phản hồi tốt hơn.

Ví dụ, thiết bị đeo được hỗ trợ bởi AI biên có thể liên tục theo dõi các chỉ số sinh tồn như nhịp tim, huyết áp, đường huyết và nhịp thở. Thiết bị thậm chí có thể phát hiện người dùng bị ngã đột ngột và thông báo ngay cho người chăm sóc. Trên xe cứu thương, AI biên có thể phân tích dữ liệu từ thiết bị theo dõi bệnh nhân ngay tại chỗ. 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.

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

Phát hiện đối tượng có thể giúp xác minh nhân viên được bố trí đúng vị trí trong các quy trình và tuân thủ hướng dẫn vệ sinh, an toàn, chẳng hạn như giữ vị trí an toàn quanh thiết bị. AI biên cung cấp thông tin hữu ích mà không cần kết nối liên tục với đám mây trong phòng phẫu thuật, đảm bảo quyền riêng tư và cung cấp phản hồi tức thì cho đội ngũ chăm sóc sức khỏe.

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

Edge AI cho tự động hóa công nghiệp#

Các nhà sản xuất trên khắp 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 thời gian thực từ cảm biến và thiết bị IoT, Edge AI hỗ trợ bảo trì dự đoán, cho phép nhà máy phát hiện sớm dấu hiệu hỏng hóc thiết bị và dự đoán sự cố trước khi phát sinh 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 ổn định.

AI biên cũng cải thiện kiểm soát chất lượng bằng cách sử dụng AI thị giác để phát hiện lỗi sản phẩm trước khi đóng gói vận chuyển. Bằng cách phân tích hình ảnh và video trực tiếp tại chỗ, AI biên có thể nhanh chóng nhận diện lỗi, đảm bảo chỉ những sản phẩm chất lượng cao đến tay khách hàng. Phản hồi tức thời giúp nhà sản xuất xử lý vấn đề ngay lập tức, giảm lãng phí, nâng cao tiêu chuẩn sản phẩm và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Edge AI cho thiết bị IoT tại nhà#

Từ chuông cửa thông minh tự động reo khi có người đến gần đến đèn tự tắt khi phòng không có người, nhà thông minh có rất nhiều thiết bị sử dụng AI biên để nâng cao chất lượng cuộc sống của cư dân. Dù cư dân muốn xem ai đang đứng ngoài cửa hay điều chỉnh nhiệt độ trong nhà bằng điện thoại thông minh, công nghệ biên đều cho phép thực hiện bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại chỗ thay vì dựa vào máy chủ từ xa. Sử dụng AI biên giúp bảo vệ quyền riêng tư của cư dân và giảm nguy cơ truy cập trái phép vào dữ liệu cá nhân.

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

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

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 cũng như hạn chế. Sau đây là một vài hạn chế cần cân nhắc trước khi quyết định tích hợp giải pháp Edge AI vào doanh nghiệp hoặc nhà ở của bạn.

• Rủi ro bảo mật: Mặc dù Edge AI tăng cường bảo mật bằng cách giữ dữ liệu ở cục bộ, công nghệ này vẫn đối mặt với một số rủi ro tại chỗ, chủ yếu do lỗi con người và mật khẩu không an toàn.
• Năng lực tính toán hạn chế: Hệ thống AI biên thường có năng lực tính toán thấp hơn AI dựa trên đám mây, nên chỉ phù hợp với các tác vụ cụ thể. Đám mây có thể xử lý model lớn, còn AI biên phù hợp nhất với các tác vụ đơn giản và nhỏ hơn.
• Vấn đề tương thích máy móc: Đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp, AI biên gặp khó khăn khi phải làm việc với nhiều loại máy móc khác nhau; vấn đề tương thích có thể dẫn đến trục trặc và lỗi khi sử dụng các máy không tương thích cùng nhau.

Khai thác sức mạnh của điện toán biên#

Edge AI giúp các ngành công nghiệp làm việc nhanh hơn và đưa ra quyết định thông minh hơn bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra. Cách tiếp cận này tăng tốc 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, AI biên nâng cao hiệu quả và cho phép ra quyết định nhanh chóng mà không cần liên tục truy cập đám mây. Dù có một số hạn chế như nguy cơ bảo mật và khả năng xử lý tác vụ phức tạp còn hạn chế, khả năng xử lý tác vụ theo thời gian thực khiến AI biên trở thành công cụ hữu ích cho tương lai.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho GitHub và tham gia 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.