Khám phá cách Edge AI cho phép xử lý AI theo thời gian thực, an toàn và hiệu quả trên các thiết bị, chuyển đổi các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe và xe tự hành.
Edge AI đề cập đến việc triển khai các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trên các thiết bị biên, chẳng hạn như điện thoại thông minh, máy tính bảng, camera an ninh và các tiện ích Internet vạn vật (IoT) khác. Không giống như các hệ thống AI truyền thống dựa vào điện toán đám mây để xử lý dữ liệu, Edge AI xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị hoặc máy chủ gần đó. Phương pháp này cho phép xử lý và ra quyết định theo thời gian thực mà không cần kết nối liên tục với máy chủ trung tâm hoặc đám mây. Bằng cách đưa tính toán và lưu trữ dữ liệu đến gần hơn với nguồn dữ liệu, Edge AI giảm đáng kể độ trễ, tăng cường bảo mật dữ liệu và cải thiện hiệu quả băng thông. Điều này làm cho nó đặc biệt có giá trị đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi ngay lập tức, chẳng hạn như xe tự hành, phân tích video thời gian thực và tự động hóa công nghiệp.
Edge AI được đặc trưng bởi một số tính năng chính giúp phân biệt nó với AI dựa trên đám mây. Đầu tiên, nó cho phép xử lý độ trễ thấp , điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi theo thời gian thực. Ví dụ, xe tự hành dựa vào xử lý dữ liệu ngay lập tức để đưa ra quyết định lái xe tức thời. Thứ hai, Edge AI tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu bằng cách xử lý thông tin nhạy cảm tại địa phương, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu trong quá trình truyền. Thứ ba, nó cung cấp hiệu quả băng thông bằng cách giảm thiểu lượng dữ liệu cần gửi đến đám mây, khiến nó trở nên lý tưởng để sử dụng ở những khu vực có kết nối internet hạn chế hoặc không đáng tin cậy.
Trong khi cả Edge AI và Cloud AI đều đóng vai trò quan trọng trong bối cảnh AI rộng lớn hơn, chúng phục vụ cho các nhu cầu và tình huống khác nhau. Cloud AI liên quan đến việc xử lý dữ liệu trên các máy chủ từ xa, tận dụng các nguồn tài nguyên tính toán và dung lượng lưu trữ khổng lồ. Điều này phù hợp với các ứng dụng yêu cầu phân tích dữ liệu mở rộng và có thể chịu được một số độ trễ. Ví dụ, việc đào tạo các mô hình học sâu phức tạp thường đòi hỏi khả năng xử lý mạnh mẽ của đám mây.
Ngược lại, Edge AI được thiết kế để đạt tốc độ và hiệu quả trong môi trường cục bộ. Nó vượt trội trong các tình huống mà việc xử lý ngay lập tức là rất quan trọng và quyền riêng tư dữ liệu là tối quan trọng. Ví dụ, một camera an ninh thông minh sử dụng Edge AI có thể phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa tiềm ẩn theo thời gian thực mà không cần gửi dữ liệu video lên đám mây, do đó đảm bảo thời gian phản hồi nhanh hơn và quyền riêng tư được nâng cao.
Edge AI có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Sau đây là một số ví dụ đáng chú ý:
Trong ngành công nghiệp ô tô, Edge AI hỗ trợ phát hiện vật thể theo thời gian thực , cho phép xe xác định người đi bộ, xe khác và chướng ngại vật ngay lập tức. Khả năng này rất cần thiết để đảm bảo an toàn và độ tin cậy của xe tự lái. Ultralytics YOLO Ví dụ, các mô hình (Bạn chỉ nhìn một lần) có thể được triển khai trên các thiết bị biên trong xe để thực hiện các tác vụ này một cách hiệu quả. Tìm hiểu thêm về thị giác máy tính trong xe tự hành .
Trong chăm sóc sức khỏe, Edge AI có thể được sử dụng để theo dõi bệnh nhân theo thời gian thực, cung cấp cảnh báo ngay lập tức cho các tình trạng nguy kịch mà không cần phải truyền dữ liệu đến máy chủ từ xa. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống giám sát từ xa khi không có kết nối liên tục. Các thiết bị Edge AI có thể phân tích hình ảnh y tế tại địa phương, hỗ trợ chẩn đoán và điều trị nhanh hơn. Tìm hiểu thêm về cách thị giác máy tính đang chuyển đổi chăm sóc sức khỏe .
Một số công cụ và công nghệ tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và triển khai các ứng dụng Edge AI. TensorRT là lựa chọn phổ biến để tối ưu hóa các mô hình học sâu cho suy luận trên các thiết bị Edge, mang lại những cải tiến hiệu suất đáng kể. Ngoài ra, các nền tảng như OpenVINO cung cấp các công cụ để tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI trên nhiều Intel phần cứng, bao gồm CPU, GPU và VPU, khiến chúng phù hợp cho việc triển khai ở biên.
Mặc dù có nhiều ưu điểm, Edge AI cũng phải đối mặt với một số thách thức. Bao gồm các nguồn tài nguyên tính toán hạn chế của các thiết bị biên, nhu cầu xử lý tiết kiệm năng lượng và sự phức tạp của việc triển khai và quản lý các mô hình AI trên một mạng lưới thiết bị phân tán. Tuy nhiên, những tiến bộ liên tục về phần cứng, chẳng hạn như chip AI chuyên dụng và các kỹ thuật tối ưu hóa phần mềm đang liên tục giải quyết những thách thức này.
Tương lai của Edge AI có vẻ đầy hứa hẹn, với sự tích hợp ngày càng tăng vào các thiết bị và ứng dụng hàng ngày. Khi các thiết bị biên trở nên mạnh mẽ hơn và các thuật toán AI hiệu quả hơn, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn của Edge AI, thúc đẩy những tiến bộ trong các lĩnh vực như thành phố thông minh, tự động hóa công nghiệp và chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa. Ví dụ, sự tích hợp của Ultralytics YOLOv8 các mô hình có thiết bị biên đang mở đường cho các ứng dụng thị giác máy tính hiệu quả và mạnh mẽ hơn. Khám phá thêm về Edge AI và AIoT .
