Edge AI – zalety lokalnej sztucznej inteligencji

Edge AI to nowa gałąź sztucznej inteligencji, która rewolucjonizuje przemysł, sprawiając, że urządzenia działają w sposób bardziej inteligentny i autonomiczny oraz przetwarzają dane w milisekundach.

Co to jest Edge AI?

Edge AI (sztuczna inteligencja brzegowa) oznacza wdrożenie AI w środowisku urządzeń brzegowych, czyli Edge computing. Umożliwia wykonanie obliczeń w pobliżu miejsca gromadzenia danych zamiast na serwerach w chmurze lub lokalizacjach zewnętrznych. Edge AI pozwala urządzeniom na szybsze podejmowanie inteligentnych decyzji, jako że nie wymaga ustanowienia połączeń, aby wysyłać informacje na zewnątrz. Dzięki przetwarzaniu danych w milisekundy urządzenia wyposażone w tę technologię niemal natychmiastowo udzielają odpowiedzi i informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym.

Zalety korzystania z Edge AI

Prowadzenie badań lokalnie za pomocą zaawansowanych metod takich jak uczenie maszynowe wiąże się z następującymi zaletami:

• Analiza w czasie rzeczywistym. Edge AI ułatwia korzystanie z wysokowydajnych funkcji informatycznych w pobliżu miejsca, w którym znajdują się np. czujniki IoT dostarczające informacje, co przyspiesza podejmowanie decyzji.
• Mniejsze opóźnienie. Czas wymagany na przetworzenie danych skraca się ze względu na brak konieczności stosowania urządzeń do przesyłania danych.
• Mniejsze wymogi w zakresie przepustowości. Oszczędność miejsca i przepustowości dzięki procesowaniu danych w pobliżu źródła.
• Większe bezpieczeństwo. Lokalne przetwarzanie danych zapobiega ujawnieniu wrażliwych danych potencjalnym cyberprzestępcom, ponieważ nie są przesyłane do lokalizacji zewnętrznych. Mimo to dane nadal są narażone na ataki.
• Wyższe prędkości. Zdolność przetwarzania przebiega sprawniej niż w przypadku przetwarzania w chmurze.

Jedną z największych różnic między Edge AI a konwencjonalną sztuczną inteligencją stanowi brak przesyłania informacji do systemu w chmurze w przypadku pierwszej z nich. Są one analizowane w podłączonych urządzeniach działających na skraju sieci. W ten sposób zyskuje się inteligentną warstwę, jako że urządzenia nie tylko gromadzą dane, ale mogą też podejmować działania dzięki technologii machine learning.

Zastosowania Edge AI w przemyśle

Ogromne możliwości Edge AI zostały wykazane w wielu sektorach przemysłu:

• Przemysł motoryzacyjny. Pojazdy z Edge AI mogą podejmować decyzje w zakresie zmiany trasy w celu uniknięcia kolizji, co zwiększa bezpieczeństwo na drogach. Ta technologia umożliwia skonstruowanie autonomicznych samochodów.
• Asystenci głosowi. Uczą się lokalnie rozpoznawać głosy, dzięki czemu wiedzą, kiedy się uruchomić i odpowiedzieć.
• Kontrola procesów. Analiza danych w czasie rzeczywistym zwiększa wydajność firm.
• Energia. Instalacje takie jak rafinerie czy gazownie zazwyczaj usytuowane są w odległych miejscach. Dzięki Edge AI mogą w sposób niezależny przetwarzać informacje.
• Przemysł i logistyka wewnętrzna. Roboty mogą dostosowywać się do zmian w środowisku bez ingerencji człowieka, a także autonomicznie realizować zadania, czego przykładem są roboty kompletacyjne. Inne zastosowanie to automatyzacja linii montażowych za pomocą IIoT, widzenia komputerowego celem przeprowadzania kontroli produktów, wyszukiwania wad czy konserwacji predykcyjnej urządzeń.
• Zdrowie i nadzorowanie pacjentów. Leczenie i diagnozy są dokładniejsze, jeśli wyniki analizowane są w czasie rzeczywistym. Ponadto narzędzia takie jak kardiomonitor czy glukometr powiadamiają pacjentów o wszelkich anomaliach.
• Systemy bezpieczeństwa. Sprzęt nadzorujący wyposażony w Edge AI wykrywa błędy i awarie, a także wysyła powiadomienia w sposób autonomiczny.

Ponadto urządzenia z Edge AI można wdrożyć w celu kontrolowania zużycia energii podczas operacji przemysłowych, zmniejszając ich wpływ na środowisko.

Zalety i wady Edge AI

Aby wdrożyć Edge AI lokalne serwery lub urządzenia muszą mieć określoną zdolność obliczeniową, aby móc sporządzać modele analityczne oraz algorytmy sztucznej inteligencji. Czasami mają ograniczoną pojemność pamięci lub miejsca do przechowywania danych. Jeśli są zasilane na baterię, autonomia działania może stać się dodatkową wadą.

Aby uniknąć tych trudności, należy zastosować określone architektury w przypadku urządzeń o małej mocy oraz procesorów do rozwiązań AI takich jak widzenie komputerowe czy działanie sieci neuronowej.

To, co odróżnia sztuczną inteligencję brzegową od sztucznej inteligencji w chmurze to lokalizacja realizacji algorytmów:

• Edge AI. Dane są przechowywane i wykorzystywane w urządzeniu peryferyjnym sieci, np. czujnikach, pojazdach czy urządzeniach IoT. Wymaga mniejszej przepustowości, a jej opóźnienie jest prawie niezauważalne. Dzięki temu może działać w odległych miejscach bez łączności. Wśród jego wad jest ograniczona pamięć, konieczność optymalizowania algorytmów oraz stosowania określonego sprzętu.
• AI w chmurze. Informacje są przetwarzane w konwencjonalnych i scentralizowanych serwerach w chmurze, zwykle zarządzanych przez dostawcę. Wśród zalet tego rozwiązania wymienia się większą pojemność i moc obliczeniową do zarządzania dużymi ilościami danych. Jednak konieczność przesyłania danych może spowolnić komunikację.

Przyszłość logistyki i sztucznej inteligencji

Zastosowanie Edge AI jest przydatne w przypadkach, w których informacje muszą zostać natychmiastowo przeanalizowane i przetworzone. Omawiana technologia jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, natomiast nadal obserwujemy rozwój sprzętu związanego ze sztuczną inteligencją oraz zwiększenie pojemności składowania i ulepszenie przetwarzania danych przez urządzenia IoT.

W coraz bardziej wewnętrznie połączonym świecie AI jest stosowane w zarządzaniu logistyką. Systemy zarządzania magazynem stały się najlepszym sprzymierzeńcem do prowadzenia skrupulatnej kontroli operacji i doskonalenia działania instalacji. Jeśli zamierzasz prowadzić Twoją firmę w tym kierunku, skontaktuj się z nami. Mecalux specjalizuje się w automatyzacji i cyfryzacji magazynów i jest w czołówce badań nad sztuczną inteligencją w celu poszerzania możliwości technologicznych klientów.