Узнай, как Edge AI обеспечивает безопасную и эффективную обработку ИИ на устройствах в реальном времени, преобразуя такие отрасли, как здравоохранение и автономные транспортные средства.
Edge AI - это практика запуска алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) непосредственно на локальных аппаратных устройствах, известных как edge-устройства, таких как смартфоны, камеры, датчики или встраиваемые системы. Вместо того чтобы отправлять данные на удаленные облачные серверы для обработки, Edge AI позволяет анализировать данные и принимать решения ближе к источнику, где они генерируются. Этот подход использует достижения в области аппаратного обеспечения, например специализированные чипы ИИ, и эффективные модели машинного обучения (ML), чтобы перенести интеллект на край сети. Это позволяет устройствам локально выполнять такие задачи, как распознавание изображений, обработка естественного языка (NLP) и обнаружение аномалий.
Как правило, этот процесс включает в себя обучение модели ИИ, часто с использованием мощных облачных ресурсов или локальных серверов. После обучения модель подвергается таким методам оптимизации, как квантование модели или обрезка модели, чтобы уменьшить ее размер и вычислительные требования. Такая оптимизация крайне важна для эффективного запуска моделей на ограниченных по ресурсам пограничных устройствах, которые часто имеют ограниченную вычислительную мощность (CPU/GPU), память и время автономной работы. Затем оптимизированная модель разворачивается на пограничном устройстве с помощью таких фреймворков, как TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime, или специализированных SDK, например OpenVINO отIntel. Затем устройство может выполнять выводы в реальном времени, используя свои локальные датчики (например, камеры, микрофоны), чтобы обрабатывать данные и генерировать выводы или действия, не нуждаясь в постоянном подключении к интернету. Управление этими развертываниями может быть упрощено с помощью таких платформ, как Ultralytics HUB.
Основное различие заключается в том, где происходят вычисления ИИ. Облачный ИИ обрабатывает данные на централизованных серверах, предлагая огромные вычислительные ресурсы, подходящие для сложных моделей и масштабных обучающих данных. Однако он вносит задержку из-за передачи данных и требует надежного интернет-соединения. Edge AI, наоборот, обрабатывает данные локально на устройстве. Это минимизирует задержки, повышает конфиденциальность данных, так как конфиденциальной информации не нужно покидать устройство, и позволяет работать в автономном режиме или в среде с низкой пропускной способностью. Компромисс заключается в том, что пограничные устройства имеют ограниченные ресурсы, что ограничивает сложность развертываемых моделей. Подробнее о Edge AI vs Cloud AI.
Edge AI - это специфическое приложение в более широкой области пограничных вычислений. Под пограничными вычислениями понимается общая парадигма переноса вычислительных задач из централизованных центров обработки данных на "край" сети, ближе к пользователям и источникам данных. Edge AI конкретно применяет эту концепцию к рабочим нагрузкам AI и ML, обеспечивая интеллектуальную обработку непосредственно на пограничных устройствах. Хотя пограничные вычисления могут включать в себя различные типы обработки, Edge AI фокусируется на развертывании и запуске моделей ИИ локально. Подробнее о пограничных вычислениях ты можешь узнать здесь.
Edge AI трансформирует множество отраслей, особенно в сфере компьютерного зрения (КВ). Увеличение спроса отражается в растущем размере рынка Edge AI.
Несмотря на свои преимущества, Edge AI сталкивается с такими проблемами, как ограниченность вычислительных ресурсов(влияние вычислительной мощности) пограничных устройств, необходимость в высокооптимизированных моделях(например, эффективность YOLOv9), управление развертыванием и обновлением моделей на многочисленных распределенных устройствах (часто с помощью инструментов вроде Docker), а также обеспечение производительности моделей в различных реальных условиях. Специализированное оборудование вроде Google Edge TPU и датчики вроде Sony IMX500 помогают устранить некоторые из этих аппаратных ограничений. Такие фреймворки, как NVIDIA TensorRT также помогают в оптимизации.
Edge AI представляет собой значительный сдвиг в способах предоставления возможностей ИИ, перемещая интеллект из централизованных облаков на локальные устройства. Это позволяет создать новое поколение отзывчивых, частных и надежных приложений ИИ, которые смогут эффективно работать на границе сети, оказывая влияние на все - от бытовой электроники до критически важных промышленных систем.
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI
