Hãy xem cách Edge AI cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn ngay tại nguồn, chuyển đổi các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và nhà thông minh.
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 lưu trữ và xử lý dữ liệu nhanh hơn và dễ truy cập hơn bằng cách xử lý các hoạt động cục bộ. Nó giúp tránh các sự cố thường gặp với các 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 các phương tiện tự hành , xử lý cục bộ là điều cần thiết để ra quyết định theo thời gian thực, chẳng hạn như phát hiện chướng ngại vật hoặc phản hồi tín hiệu giao thông ngay lập tức. Bằng cách xử lý dữ liệu trực tiếp trên phương tiện, Edge AI cho phép phản hồi trong tích tắc, điều này sẽ quá chậm nếu dựa vào máy chủ đám mây ở xa.
Trí tuệ nhân tạo biên đang ngày càng trở nên phổ biến, với thị trường toàn cầu dự kiến sẽ đạt 143,06 tỷ đô la vào năm 2034. Nhiều ngành công nghiệp khác nhau đang sử dụng AI biên để cải thiện quy trình làm việc, tự động hóa các tác vụ và thúc đẩy sự đổi mới đồng thời giải quyết các thách thức như độ trễ, bảo mật và chi phí.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét cách AI biên 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 AI vào hoạt động. Hãy bắt đầu thôi!
Edge AI kết hợp điện toán biên và trí tuệ nhân tạo (AI) . Điện toán biên là một khuôn khổ công nghệ xử lý dữ liệu gần hơn với nơi dữ liệu 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, giúp các thiết bị có thể đưa ra quyết định thông minh tại địa phương. Cách tiếp cận này làm giảm nhu cầu về đám mây hoặc trung tâm dữ liệu tập trung, có thể gây ra sự chậm trễ trong 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 quá trình xử lý cục bộ nhanh hơn do Edge AI cung cấp.
Sau đây là cách thức hoạt động của hệ thống Edge AI:
Edge AI và Cloud AI là hai cách tiếp cận riêng biệt để triển khai AI, mỗi cách đều có những lợi ích và đánh đổi riêng. Như chúng ta đã thảo luận với Edge AI , dữ liệu được xử lý trực tiếp trên các thiết bị cục bộ, đảm bảo độ trễ thấp, quyền riêng tư được tăng cường và phụ thuộc tối thiểu vào kết nối internet.
Không giống như Edge AI, Cloud AI sử dụng 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 phải trả giá bằng độ trễ cao hơn và tăng mức sử dụng băng thông do nhu cầu truyền dữ liệu qua internet. Cloud AI cũng có thể gây ra mối lo ngại về quyền riêng tư vì dữ liệu nhạy cảm phải được truyền và lưu trữ trên máy chủ bên ngoài.
Một điểm khác biệt quan trọng khác nằm ở chi phí và áp lực mạng liên quan đến Cloud AI. 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 dữ liệu này qua mạng càng làm tăng thêm áp lực.
Edge AI xử lý 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 an toàn tại chỗ. Thay vì gửi dữ liệu thô, thường chỉ truyền kết quả cuối cùng (hoặc suy luận ), cung cấp giải pháp hiệu quả hơn và tập trung vào quyền riêng tư.
Các ứng dụng thị giác máy tính thường liên quan đến việc phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc (dữ liệu không có định dạng được xác định trước), chủ yếu là hình ảnh và video . Việc gửi tất cả dữ liệu này đến máy chủ đám mây từ xa để xử lý có thể không hiệu quả trong các tình huống yêu cầu giám sát theo thời gian thực. Một 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 đào tạo trên đám mây nhưng có thể được triển khai tại biên để hỗ trợ các ứng dụng thời gian thực trực tiếp tại chỗ. YOLO11 được thiết kế riêng cho các tác vụ yêu cầu phản hồi tức thời, 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 cục bộ, ngay tại nơi thông tin trực quan (từ camera , cảm biến, v.v.) được thu thập.
Bây giờ chúng ta đã khám phá AI biên là gì, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số ứng dụng trong thế giới thực.
Chẩn đoán nhanh và chăm sóc bệnh nhân tuyệt vời là ưu tiên hàng đầu của mọi cơ sở chăm sóc sức khỏe và AI biên 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 AI biên 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 ứng nhanh hơn.
Ví dụ, các thiết bị đeo được hỗ trợ bởi AI biên có thể liên tục theo dõi các dấu hiệu quan trọng như nhịp tim, huyết áp, lượng đường và nhịp thở. Chúng thậm chí có thể phát hiện các trường hợp ngã đột ngột và thông báo ngay cho người chăm sóc. Trong xe cứu thương, AI biên có thể phân tích dữ liệu từ màn hình theo dõi bệnh nhân tại chỗ. Thông tin chi tiết thu thập được từ quá trình phân tích có thể được chia sẻ với bác sĩ, giúp họ chuẩn bị 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 vật thể của 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 theo dõi việc tuân thủ các giao thức an toàn và nâng cao nhận thức về tình huống.
Phát hiện vật thể có thể giúp xác minh xem nhân viên có được định vị đúng trong quá trình thực hiện thủ thuật hay không và có 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 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 cung cấp phản hồi ngay lập tức cho các nhóm chăm sóc sức khỏe.
Các nhà sản xuất trên toàn thế giới đang sử dụng công nghệ AI tiên tiến để giúp 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, AI tiên tiến cho phép bảo trì dự đoán, cho phép các nhà máy phát hiện sớm các dấu hiệu hỏng hóc của 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 chết, kéo dài tuổi thọ thiết bị và duy trì hoạt động trơn tru.
Edge AI cũng cải thiện kiểm soát chất lượng bằng cách sử dụng Vision AI 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 lỗi, đảm bảo rằng chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới đến tay khách hàng. Phản hồi ngay lập tức cho phép các nhà sản xuất giải quyết vấn đề ngay lập tức, giảm thiểu lãng phí, cải thiện tiêu chuẩn sản phẩm và tăng sự hài lòng của khách hàng.
Từ chuông cửa thông minh tự động reo khi có người đến gần cho đến đèn tự tắt khi phòng không có người, nhà thông minh được trang bị các thiết bị sử dụng AI biên để cải thiện chất lượng cuộc sống của cư dân. Cho dù cư dân muốn biết ai đang ở cửa hay điều chỉnh nhiệt độ ngôi nhà thông qua điện thoại thông minh của họ, 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 AI biên 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, xử lý cục bộ bằng AI biên là rất quan trọng đối với các ứng dụng cần phản hồi ngay lập tức. Các ứng dụng này bao gồm hệ thống an ninh , hệ thống chiếu sáng và kiểm soát 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, AI biên 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 con người, 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.
Bất chấp những lợi ích mà chúng mang lại, các hệ thống Edge AI vẫn đang phát triển và phải đối mặt với một số thách thức và hạn chế nhất định. Sau đây là một số hạn chế cần lưu ý trước khi quyết định tích hợp các giải pháp Edge AI vào doanh nghiệp hoặc gia đình của bạn.
Edge AI 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 tại nơi dữ liệu được tạo ra. Phương pháp này giúp tăng tốc hoạt động, tăng cường bảo mật dữ liệu và giảm chi phí internet.
Trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và nhà thông minh, Edge AI thúc đẩy hiệu quả và cho phép đưa ra quyết định nhanh chóng mà không cần phải 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 đối với các tác vụ phức tạp, khả năng quản lý tác vụ theo thời gian thực của Edge AI khiến 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 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. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
