Посмотри, как Edge AI обеспечивает более быструю и эффективную обработку данных у источника, преобразуя такие отрасли, как здравоохранение, производство и "умные дома".
Технология Edge AI, которая обрабатывает и анализирует данные непосредственно на таких устройствах, как персональные компьютеры, IoT-устройства или специализированные пограничные серверы, делает хранение и обработку данных быстрее и доступнее, выполняя операции локально. Это помогает избежать распространенных проблем с облачными системами, таких как задержки и ограничения пропускной способности, что приводит к более быстрой и надежной работе. Например, в автономных автомобилях локальная обработка данных необходима для принятия решений в реальном времени, например для обнаружения препятствий или мгновенного реагирования на сигналы светофора. Обрабатывая данные непосредственно в автомобиле, Edge AI позволяет реагировать в доли секунды, что было бы слишком медленно, если бы полагаться на удаленный облачный сервер.
Краевой ИИ становится все более популярным, и ожидается, что к 2034 году мировой рынок достигнет 143,06 миллиарда долларов. Различные отрасли используют краевой ИИ для улучшения рабочих процессов, автоматизации задач и стимулирования инноваций, решая при этом такие проблемы, как задержка, безопасность и стоимость.
В этой статье мы рассмотрим, как краевой ИИ меняет жизнь к лучшему в таких областях, как здравоохранение и производство, а также несколько моментов, о которых следует помнить, применяя его на практике. Давай начнем!
Edge AI сочетает в себе пограничные вычисления и искусственный интеллект (ИИ). Пограничные вычисления - это технологическая структура, которая обрабатывает данные ближе к месту их генерации, что позволяет проводить аналитику в реальном времени, повышать надежность и экономить средства. Компонент ИИ привносит алгоритмы машинного обучения непосредственно на границу, позволяя устройствам принимать интеллектуальные решения на месте. Такой подход снижает потребность в централизованном облаке или центре обработки данных, которые могут вносить задержки в обработку. Облако по-прежнему может использоваться для хранения более сложных данных, крупномасштабного анализа и обновления моделей ИИ, дополняя более быструю и локализованную обработку, которую обеспечивает Edge AI.
Вот взгляд на то, как работают системы искусственного интеллекта Edge:
Edge AI и Cloud AI - это два разных подхода к реализации ИИ, каждый из которых имеет уникальные преимущества и компромиссы. Как мы уже говорили, при Edge AI данные обрабатываются непосредственно на локальных устройствах, что обеспечивает низкую задержку, повышенную конфиденциальность и минимальную зависимость от интернет-соединения.
В отличие от Edge AI, Cloud AI использует удаленные серверы для обработки данных, предлагая большую масштабируемость и гибкость. Однако зачастую это происходит за счет более высоких задержек и повышенного использования полосы пропускания из-за необходимости передачи данных через интернет. Облачный ИИ также может вызывать опасения по поводу конфиденциальности, так как конфиденциальные данные должны передаваться и храниться на внешних серверах.
Еще одно ключевое отличие заключается в стоимости и нагрузке на сеть, связанной с облачным ИИ. Обработка данных на мощных удаленных серверах может быть дорогостоящей, особенно при работе с большими объемами данных, такими как видео или аудио, а потоковая передача этих данных по сети добавляет дополнительную нагрузку.
Edge AI справляется с этими проблемами, обрабатывая данные непосредственно на устройстве, сокращая расходы на облака, снижая нагрузку на сеть и обеспечивая безопасность конфиденциальной информации на месте. Вместо отправки необработанных данных обычно передаются только конечные результаты (или выводы), что обеспечивает более эффективное решение, ориентированное на конфиденциальность.
Приложения компьютерного зрения часто связаны с анализом огромных объемов неструктурированных данных (данных, не имеющих заранее определенного формата), в основном изображений и видео. Отправка всех этих данных на удаленный облачный сервер для обработки может быть неэффективной в ситуациях, требующих мониторинга в реальном времени. Отличным решением этой проблемы является запуск моделей компьютерного зрения на граничных устройствах.
Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, часто обучаются в облаке, но могут быть развернуты на границе, чтобы поддерживать приложения реального времени прямо на месте. YOLO11 специально разработана для задач, требующих мгновенной реакции, что делает ее особенно полезной для таких приложений, как системы безопасности, системы контроля качества и устройства "умного дома". Эти приложения работают эффективнее, когда обрабатывают данные локально, прямо там, где собирается визуальная информация (с камер, датчиков и т.д.).
Теперь, когда мы изучили, что такое краевой ИИ, давай поближе рассмотрим некоторые его реальные применения.
Быстрая диагностика и отличный уход за пациентами - главные приоритеты для каждого медицинского учреждения, и краевой ИИ играет ключевую роль в достижении этих целей. Медицинские учреждения наблюдают трансформационные изменения благодаря использованию краевого ИИ и умных устройств. Вместе эти технологии создают более быстрые, безопасные и отзывчивые системы здравоохранения.
Например, носимые устройства на базе краевого ИИ могут постоянно отслеживать такие жизненно важные показатели, как пульс, кровяное давление, уровень глюкозы и дыхание. Они даже могут обнаружить внезапное падение и немедленно оповестить об этом медперсонал. В машинах скорой помощи краевой ИИ может анализировать данные с мониторов пациентов прямо на месте. Полученные в результате анализа данные могут быть переданы врачам, помогая им подготовить лечение еще до того, как пациент прибудет в больницу.
Edge AI также может помочь в развертывании моделей компьютерного зрения, таких как YOLO11, для таких приложений, как обнаружение объектов медицинского персонала. Это конкретное приложение нацелено на определение местоположения и перемещений медицинских работников в помещении в режиме реального времени, что помогает контролировать соблюдение протоколов безопасности и повышает ситуационную осведомленность.
Обнаружение объектов может помочь проверить, правильно ли располагается персонал во время процедур и соблюдает ли он правила гигиены и безопасности, например, безопасно ли располагается вокруг оборудования. Edge AI позволяет получать ценные сведения, не требуя постоянного подключения к облаку в операционной, обеспечивая конфиденциальность и предоставляя немедленную обратную связь медицинским бригадам.
Производители по всему миру используют технологию краевого ИИ, чтобы сделать свою работу быстрее, эффективнее и продуктивнее. Используя данные, поступающие в режиме реального времени от датчиков и IoT-устройств, краевой ИИ обеспечивает предиктивное обслуживание, позволяя заводам обнаруживать ранние признаки неисправности оборудования и предсказывать поломки до возникновения серьезных проблем. Такой проактивный подход помогает сократить время простоя, продлить срок службы оборудования и поддерживать бесперебойную работу.
Edge AI также улучшает контроль качества, используя Vision AI для выявления дефектов продукции до того, как она будет упакована для отправки. Анализируя изображения и видео прямо на месте, краевой ИИ может быстро выявить недостатки, гарантируя, что только высококачественные продукты попадут к покупателям. Немедленная обратная связь позволяет производителям сразу же решать проблемы, сокращая отходы, повышая стандарты продукции и увеличивая удовлетворенность клиентов.
От умных дверных звонков, которые автоматически звонят при приближении человека, до лампочек, которые выключаются, когда комната пуста, - умные дома наполнены устройствами, которые используют краевой ИИ для улучшения качества жизни жильцов. Неважно, хочет ли жилец увидеть, кто за дверью, или отрегулировать температуру в доме с помощью своего смартфона, - технология edge делает это возможным, обрабатывая данные прямо на месте, а не полагаясь на удаленный сервер. Использование краевого ИИ помогает защитить конфиденциальность жильцов и снижает риск несанкционированного доступа к личным данным.
Что касается домашней автоматизации, то локальная обработка данных пограничным ИИ крайне важна для приложений, которым нужна немедленная обратная связь. К таким приложениям относятся системы безопасности, освещения и экологического контроля. Обрабатывая данные на границе, умные дома могут работать автономно, не нуждаясь в подключении к интернету. Кроме того, краевой ИИ, интегрированный с компьютерным зрением, может улучшить доступность в домах. Используя такие техники, как оценка позы человека, можно создавать системы распознавания жестов рук для управления другими системами в доме, например освещением или телевизорами.
Несмотря на все преимущества, которые они дают, системы краевого ИИ все еще развиваются и сталкиваются с определенными проблемами и ограничениями. Вот несколько ограничений, которые нужно принять во внимание, прежде чем решиться на интеграцию решений краевого ИИ в твой бизнес или дом.
Edge AI позволяет отраслям работать быстрее и принимать более умные решения, обрабатывая данные непосредственно там, где они создаются. Такой подход ускоряет работу, повышает безопасность данных и снижает затраты на интернет.
В таких отраслях, как здравоохранение, производство и умные дома, Edge AI повышает эффективность и позволяет быстро принимать решения, не полагаясь на постоянный доступ к облаку. Несмотря на некоторые ограничения, такие как потенциальные риски безопасности и ограниченные возможности для решения сложных задач, способность Edge AI управлять задачами в режиме реального времени делает его ценным инструментом будущего.
Чтобы узнать больше, посети наш репозиторий на GitHub и присоединяйся к нашему сообществу. Изучи применение ИИ в самодвижущихся автомобилях и сельском хозяйстве на страницах наших решений. 🚀
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
