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 biên chuyên dụng, giúp việc lưu trữ và xử lý dữ liệu nhanh hơn và dễ tiếp cận hơn bằng cách xử lý các tác vụ cục bộ. Công nghệ này giúp tránh các vấn đề thường gặp với hệ thống đám mây, chẳng hạn như độ trễ và giới hạn băng thông, mang lại hiệu suất nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Ví dụ, trong xe tự hành, việc xử lý cục bộ là rất cần thiết cho việc ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như phát hiện vật cản hoặc phản hồi ngay lập tức với đèn giao thông. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên xe, Edge AI cho phép phản hồi trong tích tắc, điều mà sẽ quá chậm nếu phụ thuộc vào một máy chủ đám mây ở xa.

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

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách edge AI tạo ra sự khác biệt trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và sản xuất, cùng với một số điều cần lưu ý khi đưa công nghệ này vào thực tế. Hãy cùng bắt đầu!

Hình 1. Thị trường Edge AI toàn cầu.

Cách thức hoạt động của Edge AI#

Edge AI kết hợp giữa điện toán biên và trí tuệ nhân tạo (AI). Điện toán biên là một khung công nghệ xử lý dữ liệu ở gần nơi dữ liệu được tạo ra hơn, 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 cục bộ. Cách tiếp cận này làm giảm sự cần thiết của một đám mây hoặc trung tâm dữ liệu tập trung, vốn có thể gây ra độ trễ 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 các mô hình AI, bổ sung cho khả năng xử lý cục bộ nhanh hơn do Edge AI cung cấp.

Hình 2. Tổng quan về Edge AI.

Dưới 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 đo nhiệt độ hoặc trạng thái thiết bị trong môi trường công nghiệp.
• Làm sạch dữ liệu: Dữ liệu thu thập được xử lý nhanh chóng trên thiết bị để lọc bỏ nhiễu và tập trung vào các chi tiết liên quan.
• Đưa ra dự đoán: Dữ liệu đã làm sạch được phân tích bởi một mô hình AI được tích hợp trực tiếp bên trong thiết bị biên.
• Ra quyết định: Dựa trên quá trình phân tích, hệ thống AI sẽ đưa ra quyết định và bắt đầu mọi hành động hoặc phản hồi cần thiết.

Edge AI so với Cloud AI#

Edge AI và Cloud AI là hai cách tiếp cận khác biệt để triển khai AI, mỗi phương pháp đều có những lợi ích và hạn chế riêng. Như chúng ta đã thảo luận về Edge AI, dữ liệu được xử lý trực tiếp trên các thiết bị cục bộ, đảm bảo độ trễ thấp, nâng cao quyền riêng tư và giảm thiểu sự phụ thuộc vào kết nối internet.

Khác với 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 đánh đổi bằng độ trễ cao hơn và việc sử dụng băng thông tăng lên do nhu cầu truyền dữ liệu qua internet. Cloud AI cũng có thể làm dấy lên các mối lo ngại về quyền riêng tư vì dữ liệu nhạy cảm phải được truyền và lưu trữ trên các máy chủ bên ngoài.

Hình 3. Edge AI so với Cloud AI.

Một điểm khác biệt quan trọng nữa nằm ở chi phí và áp lực mạng liên quan đến Cloud AI. Việc 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, và việc truyền phát dữ liệu này qua mạng làm tăng thêm áp lực.

Edge AI giải quyết những thách thức này bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị, cắt giảm chi phí liên quan đến đám mây, giảm tải cho mạng và giữ cho thông tin nhạy cảm được bảo mật tại chỗ. Thay vì gửi dữ liệu thô, thường chỉ có các kết quả cuối cùng (hoặc suy luận) được truyền đi, mang lại giải pháp hiệu quả hơn và tập trung vào 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 lớn dữ liệu phi cấu trúc (dữ liệu thiếu định dạng xác định trước), chủ yếu là hình ảnh và video. Gửi tất cả dữ liệu này đến máy chủ đám mây từ xa để xử lý có thể kém hiệu quả trong các tình huống đòi hỏi giám sát thời gian thực. 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 ngay tại chỗ. YOLO11 được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ đòi hỏi phản hồi tức thì, làm cho nó cực kỳ hữu ích cho các ứng dụng như hệ thống an ninh, hệ thống kiểm tra 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 trực quan (từ camera, cảm biến, v.v.) được thu thập.

Hình 4. Triển khai các mô hình thị giác máy tính ở biên.

Các ứng dụng Edge AI#

Bây giờ chúng ta đã 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 xuất sắc là 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 biến đổi thông qua việc sử dụng edge AI và các thiết bị thông minh. Cùng nhau, các công nghệ này tạo ra các hệ thống y tế nhanh hơn, an toàn hơn và có độ phản hồi cao hơn.

Ví dụ, các thiết bị đeo được hỗ trợ bởi edge AI có thể liên tục theo dõi các chỉ số sinh tồn như nhịp tim, huyết áp, nồng độ 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 màn hình theo dõi bệnh nhân tại chỗ. Các thông tin chi tiết thu được từ quá trình phân tích có thể được chia sẻ với các bác sĩ, giúp họ chuẩn bị các phương pháp điều trị trước khi bệnh nhân đến bệnh viện.

Edge AI cũng có thể hỗ trợ triển khai các mô hình 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 phòng theo thời gian thực, giúp giám sát việc tuân thủ các quy tắc an toàn và nâng cao nhận thức tình huống.

Phát hiện đối tượng có thể giúp xác minh xem nhân viên có đang đứng đúng vị trí trong các ca phẫu thuật hay không và có tuân thủ các nguyên tắc vệ sinh và an toàn hay không, chẳng hạn như duy trì khoảng cách an toàn xung quanh thiết bị. Edge AI cho phép cung cấp các thông tin chi tiết có giá trị mà không cần kết nối đám mây liên tục trong phòng phẫu thuật, đảm bảo quyền riêng tư và mang lại phản hồi tức thì cho các nhóm 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 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, edge AI cho phép bảo trì dự đoán, cho phép các nhà máy phát hiện các dấu hiệu hỏng hóc thiết bị từ sớm và dự đoán sự cố trước khi các vấn đề lớn xảy ra. Cách tiếp cận chủ động này giúp giảm thời gian chết, kéo dài tuổi thọ thiết bị và duy trì hoạt động suôn sẻ.

Edge AI cũng cải thiện quy trình kiểm tra chất lượng bằng cách sử dụng AI thị giác để phát hiện 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 khiếm khuyết, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng. Phản hồi tức thì cho phép các nhà sản xuất giải quyết vấn đề ngay lập tức, giảm lãng phí, cải thiện tiêu chuẩn sản phẩm và thúc đẩy 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 cho đến đèn tự động tắt khi phòng trống, nhà thông minh có đầy đủ các thiết bị sử dụng edge AI để cải thiện chất lượng cuộc sống của cư dân. Cho dù cư dân muốn xem ai ở cửa hay điều chỉnh nhiệt độ nhà thông minh qua điện thoại thông minh của họ, công nghệ biên đều làm được điều đó bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại chỗ thay vì dựa 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 nhà ở, việc xử lý cục bộ bởi edge AI là rất quan trọng cho các ứng dụng cần phản hồi tức thì. Các ứng dụng này bao gồm hệ thống an ninh, hệ thống chiếu sáng và điều khiển 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, edge AI tích hợp với thị giác máy tính có thể cải thiện tính tiếp cận trong nhà. Sử dụng các kỹ thuật như ước lượng tư thế con người, các hệ thống phát hiện cử chỉ tay có thể được tạo ra để điều khiển các hệ thống khác trong nhà, chẳng hạn như đèn hoặc TV.

Hình 6. Hệ thống điều khiển nhà thông minh hỗ trợ Edge AI.

Những thách thức và hạn chế#

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

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

• Khả năng tính toán hạn chế: Các hệ thống edge AI thường có ít sức mạnh tính toán hơn so với AI dựa trên đám mây, giới hạn chúng ở các tác vụ cụ thể. Trong khi đám mây có thể xử lý các mô hình lớn, Edge AI lại phù hợp nhất cho các 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 những thách thức với các loại máy móc khác nhau và các vấn đề về tính tương thích có thể dẫn đến lỗi và sự cố khi các máy móc không tương thích được sử dụng cùng nhau.

Khai thác sức mạnh của biên#

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 nơi nó được tạo ra. Cách tiếp cận này đẩy nhanh các hoạt động, tăng cường bảo mật dữ liệu và giảm chi phí internet.

Trên khắp các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và nhà thông minh, Edge AI thúc đẩy hiệu quả và cho phép ra quyết định nhanh chóng mà không cần dựa vào quyền 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 cho các tác vụ phức tạp, khả năng quản lý tác vụ theo thời gian thực của Edge AI làm cho 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 tương tác 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. 🚀