Tìm hiểu các ứng dụng thực tế của Edge AI

Công nghệ Edge AI, giúp xử lý và phân tích dữ liệu trực tiếp trên các thiết bị như máy tính cá nhân, thiết bị IoT hoặc các máy chủ biên chuyên dụng, giúp việc lưu trữ và xử lý dữ liệu trở nên nhanh hơn và dễ tiếp cận hơn bằng cách xử lý các thao tác ngay tại chỗ. Nó giúp tránh các vấn đề phổ biến 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 lái, việc xử lý tại chỗ là rất quan trọng để đưa ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như phát hiện vật cản hoặc phản ứng tức thì với tín hiệu giao thông. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên xe, Edge AI cho phép phản ứng trong tích tắc, điều mà sẽ quá chậm nếu phải 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 sử 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 tìm hiểu cách Edge AI 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 triển khai thực tế. Hãy bắt đầu thôi!

Hình 1. Thị trường Edge AI toàn cầu.

Link to this sectionCách 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 gần 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 đưa các thuật toán học máy trực tiếp đến biên, cho phép các thiết bị đưa ra quyết định thông minh tại chỗ. Cách tiếp cận này làm giảm nhu cầu đối với 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 và cập nhật các model AI, bổ sung cho quá trình xử lý nhanh chóng, cục bộ 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 chỉ số 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 model AI được nhúng trực tiếp trong thiết bị biên.
• Ra quyết định: Dựa trên quá trình phân tích, hệ thống AI sẽ đưa ra quyết định và bắt đầu các hành động hoặc phản hồi cần thiết.

Link to this sectionEdge 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.

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 linh hoạt cao hơn. Tuy nhiên, điều này thường phải trả giá bằng độ trễ cao hơn và sử dụng băng thông tăng lên do nhu cầu truyền tải dữ liệu qua internet. Cloud AI cũng có thể gây ra 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 sự khác biệt chính khác 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 là khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn như video hoặc âm thanh, và việc truyền tải 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 mạng và giữ thông tin nhạy cảm bảo mật ngay tại chỗ. Thay vì gửi dữ liệu thô, chỉ các kết quả cuối cùng (hoặc inference) thường được truyền đi, mang lại giải pháp hiệu quả và tập trung vào quyền riêng tư hơn.

Link to this sectionEdge 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 thiếu định dạng xác định trước), chủ yếu là hình ảnh và video. Việc 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 đòi hỏi giám sát theo thời gian thực. Một giải pháp tuyệt vời cho vấn đề này là chạy các 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 trực tiếp tại hiện trường. YOLO11 được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ đòi hỏi phản hồi tức thì, khiến 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 tại chỗ, ngay 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 biên.

Link to this sectionCác 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.

Link to this sectionEdge 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 chăm sóc sức khỏe đang chứng kiến những thay đổi mang tính chuyển 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 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 chỉ số sinh tồn như nhịp tim, huyết áp, mức glucose và nhịp thở. Chúng thậm chí có thể phát hiện các cú ngã bất ngờ và thông báo ngay lập tức cho người chăm sóc. Trên xe cứu thương, Edge AI có thể phân tích dữ liệu từ máy theo dõi bệnh nhân ngay tại chỗ. Những thông tin chi tiết thu thập được từ quá trình phân tích có thể được chia sẻ với 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 việc 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 chăm sóc sức khỏe trong phòng theo thời gian thực, giúp giám sát việc tuân thủ các giao thức an toàn và nâng cao nhận thức tình huống.

Phát hiện đối tượng có thể giúp xác minh xem nhân viên có đang ở đúng vị trí 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 những 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 tức thì cho các nhóm chăm sóc sức khỏe.

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

Link to this sectionEdge AI cho tự động hóa công nghiệp#

Các nhà sản xuất trên khắp 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 cảm biến và thiết bị IoT, Edge AI cho phép bảo trì dự đoán, cho phép các nhà máy phát hiện sớm các dấu hiệu hư hỏng 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 việc kiểm soát chất lượng bằng cách sử dụng thị giác AI để phát hiện lỗi sản phẩm trước khi 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 lỗi, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng. Phản hồi tức thì cho phép nhà sản xuất giải quyết các vấn đề ngay lập tức, giảm lãng phí, cải thiện tiêu chuẩn sản phẩm và tăng sự hài lòng của khách hàng.

Link to this sectionEdge AI cho các thiết bị IoT tại nhà#

Từ chuông cửa thông minh tự động reo khi có người đến gần cho đến đèn tự tắt khi phòng trống, các ngôi 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 ở cửa hay điều chỉnh nhiệt độ ngôi nhà thông qua điện thoại thông minh, công nghệ biên giúp điều đó trở nên khả thi 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 gia đình, việc xử lý cục bộ bởi Edge AI là rất quan trọng đối với các ứng dụng cần phản hồi tức thì. Các ứng dụng này bao gồm hệ thống an ninh, hệ thống chiếu sáng và các 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, Edge AI 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 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.

Link to this sectionNhững 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 bảo mật bằng cách giữ dữ liệu tại chỗ, nó cũng đối mặt với một số rủi ro ở cấp độ địa phương, 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 ít năng lực tính toán hơn AI dựa trên đám mây, giới hạn nó ở các tác vụ cụ thể. Trong khi đám mây có thể xử lý các model lớn, Edge AI phù hợp nhất cho các tác vụ đơn giản và nhỏ hơn.

• Các vấn đề về tương thích máy móc: Đặc biệt trong các thiết lập kinh doanh, Edge AI đối mặt với những thách thức với các loại máy móc khác nhau, và các vấn đề về tương thích có thể dẫn đến lỗi và thất bại khi các máy không tương thích được sử dụng cùng nhau.

Link to this sectionKhai 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 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. 🚀