Типы Edge ML и примеры использования в предприятии

Типы и примеры использования технологии Edge ML в предприятии

В постоянно меняющемся мире искусственного интеллекта (ИИ), одним из самых захватывающих достижений является интеграция Edge Machine Learning (Edge ML). Эта революционная технология позволяет устройствам выполнять задачи, основанные на ИИ, локально на устройстве, а не полагаться исключительно на централизованные облачные серверы. В этом блоге мы рассмотрим мир Machine Learning на ребре, его значение и использование предприятиями вычислительных ресурсов на ребре. Так что пристегните ремни безопасности, погрузимся в будущее ИИ на ребре!

Что такое Edge Machine Learning?

Edge ML – это практика развертывания алгоритмов машинного обучения на устройствах на ребре, таких как смартфоны, устройства интернета вещей (IoT) и встраиваемые системы. В отличие от традиционного облачного ИИ, который полагается на централизованные центры обработки данных, Edge ML обрабатывает данные локально, непосредственно на устройстве, где они генерируются.

Децентрализация ИИ имеет множество преимуществ, и в предприятии Edge ML играет важную роль в обеспечении принятия решений в режиме реального времени при снижении зависимости от облачной инфраструктуры. Возможность выполнять сложные задачи машинного обучения на устройствах на ребре также позволяет сократить задержку и улучшить конфиденциальность данных и безопасность.

Важность Edge Machine Learning для предприятий

• Низкая задержка: Edge ML значительно сокращает время, необходимое для передачи данных между устройством и облачным сервером. Это низкая задержка критически важна для приложений, которым требуются данные в режиме реального времени, таких как автономные транспортные средства и игры/медиа, где миллисекунды могут иметь значение.
• Конфиденциальность и безопасность данных: Edge ML усиливает конфиденциальность данных и обеспечивает их безопасность, храня чувствительную информацию на устройстве. Это особенно важно в отраслях, таких как здравоохранение и финансы, где защита данных является главным приоритетом.
• Эффективность полосы пропускания: Увеличение вычислительной мощности путем сохранения данных локально. Edge ML сокращает количество данных, которые нужно отправлять в облако, что экономит полосу пропускания и снижает операционные расходы, делая его экономически эффективным решением.
• Работа в оффлайн: Edge ML позволяет приложениям работать даже при отсутствии подключения к Интернету или при плохом качестве связи. Это ценно для удаленных районов или ситуаций, когда подключение непостоянное.
• Принятие решений в реальном времени: Перенос ИИ/ML на ребро позволяет устройствам принимать решения в режиме реального времени без зависимости от внешних серверов. Это важно для приложений, таких как промышленная автоматизация и робототехника.

Применения Edge Machine Learning

Хотя возможности практически безграничны, вот несколько заметных приложений для Edge ML:

• «Современная платформа MLOps для генеративного искусственного интеллекта»
• Стек оперативной оптимизации
• Том Хэнкс предупреждает поклонников о Deepfake, созданных искусственным интеллектом.

• Здравоохранение: В медицинской сфере Edge вычисления позволяют проводить диагностику и мониторинг на устройстве. Устройства носимой электроники, оснащенные алгоритмами машинного обучения, могут предоставлять в реальном времени информацию о здоровье и обнаруживать аномалии, что позволяет проводить своевременное вмешательство.
• Автономные транспортные средства: Беспилотные автомобили в значительной степени полагаются на Edge ML для мгновенного принятия решений. Модели ИИ обрабатывают данные с датчиков, таких как камеры и лидар, чтобы навигировать и реагировать на изменяющиеся дорожные условия без использования центрального сервера. Одним из захватывающих достижений в этой области являются вычислительные и данных систем, которые находятся в PoP 5G.
• Промышленность 4.0: Производство и промышленные процессы получают преимущества от Edge ML путем обеспечения предиктивного обслуживания. Машины могут обнаруживать проблемы в режиме реального времени и планировать обслуживание до поломки, снижая простои и затраты.
• Розничная торговля: Edge computing приносит множество выгод, относящихся к аналитике потребителей, управлению запасами и персонализированным покупательским опытом. Умные полки могут отслеживать наличие товаров и оптимизировать расположение магазина.
• Сельское хозяйство: Фермеры используют Edge ML для точного земледелия. Беспилотники с алгоритмами искусственного интеллекта могут анализировать состояние урожая, идентифицировать вредителей и оптимизировать орошение, что приводит к увеличению урожайности.

Проблемы

Как и с любым инновационным технологическим решением, реализация Edge Machine Learning в предприятиях также возносит несколько проблем, на которые следует обратить внимание:

• Ограниченная вычислительная мощность на устройствах на ребре: Устройства на ребре часто имеют ограниченные возможности по обработке, что может создавать проблемы при работе ресурсоемких алгоритмов машинного обучения.
• Конфиденциальность и безопасность данных: Обработка чувствительных данных на устройствах на ребре может вызвать проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных, так как может существовать риск несанкционированного доступа.
• Управление данными и коммуникация: Edge ML требует эффективных механизмов управления и передачи данных между устройствами на ребре и центральной системой. (Именно здесь важна ранее упомянутая работа в оффлайн).

Заключение

Edge Machine Learning – это трансформационная технология с широкими последствиями. Технологии, такие как HarperDB, были созданы, чтобы обеспечить возможности, подобные Edge ML, открывая новые возможности для инноваций в различных отраслях. Вступая в мир Edge ML, помните, что быть в курсе последних разработок и передовых практик – это ключ для раскрытия его полного потенциала. Будущее искусственного интеллекта здесь, и оно происходит на краю.