Как да приложите Edge AI за анализ в реално време

Технологичният напредък, който значително подобри бизнес средата от ново поколение, е ефективната обработка в реално време. Поради това конвенционалните облачни среди може да не са удобни, когато става въпрос за поемане на огромните обеми от данни, произвеждани от съвременните устройства и приложения. Именно тук Edge AI се явява като средство за промяна на играта. Обработката на данни близо до източника позволява на Edge AI да извършва незабавен анализ, който води до по-добри решения в рамките на бизнес транзакциите. Ще обясним също така как да използвате Edge AI за анализ на данни в реално време, с някои препоръки, както и всички предимства на постепенното интегриране на изкуствения интелект за данни в реално време.

Въведение в Edge AI и защо е важен

Edge AI е използването на модели на изкуствен интелект на устройствата, които са свързани към мрежата, за анализ на данни на устройството, а не непременно в облака. Този начин на изчисление също така намалява времето за реакция, повишава нивото на поверителност на данните и подобрява оперативната производителност.

За организациите, участващи в обработката на огромни обеми от данни, произхождащи от IoT устройства, камери и сензори, Edge AI предоставя възможност да направят данните разбираеми в реално време. Използването на Edge AI за предоставяне на анализи в реално време става все по-важно в различни области, включително производство, здравеопазване, търговия на дребно и интелигентни градове.

Как организациите могат да използват Edge AI за точен анализ в реално време?

За да се приложи Edge AI за анализ в реално време, трябва да се обърне голямо внимание на планирането на това решение, избора на подходяща инфраструктура и създаването на модели на изкуствен интелект, които могат да бъдат внедрени в краищата. Ето един подход стъпка по стъпка:

Оценка на вашия случай на употреба и държавни цели

Необходимо е обаче да направите оценка на вашия контекст на използване и ключовите цели, които трябва да бъдат постигнати. Определете вида на данните, които изискват обработка в реално време, джаджите, които трябва да се използват, и изборите, които трябва да се направят. Например, в производствена среда приложението може да се използва за идентифициране на проблемно оборудване и впоследствие за бързото му отстраняване.

Избор на подходящи крайни устройства и хардуер

Изборът на правилната хардуерна платформа е още по-важен за Edge AI системите. Видът на крайните устройства, които могат да бъдат сензори, шлюзове или IoT устройства, се различават в зависимост от оперативната мощност, пространството за съхранение и възможността за свързване с облака. Първокласните крайни устройства гарантират, че алгоритмите на изкуствения интелект се изпълняват без смущения или забавяне.

Разработване и оптимизиране на модели на изкуствен интелект за крайни внедрявания

Моделите за изкуствен интелект, които се внедряват в облака, не са особено подходящи за внедряване в крайните устройства. За да бъде устойчив изкуственият интелект на границата, разгърнатите модели трябва да бъдат прости, с ниска мощност и да могат да се изпълняват на крайни устройства. Прилагането на функции като компресиране и квантуване на моделите може да се приложи при оптимизиране на алгоритмите за изкуствен интелект за използване в крайни системи.

Използване на ориентирани към периферията рамки, както и на платформи

За по-лесна оптимизация може да се възприеме интегрирането на Edge AI рамки, като TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson или Microsoft Azure IoT Edge. Те предлагат рамки и API, които са необходими за внедряване на модели на изкуствен интелект в такива крайни устройства. Те също така предоставят средства за управление на моделите, както и – внедряване на модели, наблюдение на моделите и актуализиране на моделите.

Поверителност и сигурност на данните

Друго предимство на Edge AI е, че данните се съхраняват по-близо до произхождащия елемент и не се налага толкова много информация да отива в облака. Въпреки това има области на загриженост, например сигурността на данните все още е важна. Използвайте силни мерки за сигурност и криптиране, ясен достъп до такива устройства и често актуализиране на устройствата, за да противодействате на заплахите.

Продължете да следите академичните връзки и модела

След внедряването на вашето решение за Edge AI, поддръжката е много важна, така че да проверите дали системата е според очакванията или дали осигурява очакваната от нея производителност. Един от начините е непрекъснато да подавате нови данни към модела на изкуствения интелект, за да намалите вероятността анализът му да се влоши в обстоятелствата на анализа в реално време на изкуствения интелект.

Систематичен преглед на най-добрите практики за внедряване на крайния изкуствен интелект в анализа в реално време

Дайте приоритет на ниската латентност и високата наличност

Първото предимство на Edge AI е по-малката латентност. Уверете се, че архитектурата и алгоритмите ви са възможно най-малко чувствителни към забавяне, за да може процесът на вземане на решения да се извършва по-бързо.

Изберете подходящи устройства и оборудване

Изборът на подходящ хардуер е от решаващо значение за добрите проекти на Edge AI. Това решава, че крайните устройства – независимо дали става въпрос за сензори, шлюзове или IoT устройства – зависят от мощността на обработка, съхранението на данни или мрежата. Високопроизводителните крайни устройства помагат на вашите алгоритми за изкуствен интелект да работят без смущения, като осигуряват висока производителност на границата.

Обучавайте и внедрявайте модели на изкуствен интелект, базирани на обучение, за крайните устройства

Тези модели, които са разработени за облачни процеси, не са подходящи за внедряване на границата. За да бъде ефективен изкуственият интелект на границата, моделите трябва да бъдат малки, икономични от гледна точка на енергията и обучаеми, за да работят с ниски изчислителни ресурси на хардуера на границата. Един от подходите, които могат да се прилагат към алгоритмите на изкуствения интелект за използването им на границата, е наречен компресиране и квантуване на модела.

Разгледайте ориентираните към ръба рамки и платформи

Ето някои от Edge AI фреймуърците, които могат да бъдат приети за лесна разработка – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson и Microsoft Azure IoT Edge. Тези платформи предлагат компоненти и рамки, които имат за цел да дадат възможност на потребителите да разгръщат модели на изкуствен интелект на границата. Също така се осигурява известна поддръжка на внедрените модели, като например тяхното наблюдение и актуализиране.

Защита на данните от потенциални нарушения на сигурността на данните

Допълнителна характеристика на Edge AI е, че той позволява обработката на данни непосредствено до мястото, където са генерирани, като по този начин се свежда до минимум потокът от информация към облака. Но сигурността на данните не остава на заден план. Разработете съответното криптиране, мощни достъпи и периодични актуализации, за да защитите edge устройствата от киберрискове.

Организирайте непрекъснат мониторинг и актуализиране на моделите

Отново, след внедряването на Edge AI решение, мониторингът е ключов, за да се гарантира, че системата функционира според очакванията и в съответствие със стандартите за производителност. При аналитичните сценарии в реално време статичните данни се зареждат периодично в моделите на изкуствения интелект, за да се симулира повторната използваемост и точността на модела.

Настоящите препоръчителни подходи за прилагане на Edge AI в анализите в реално време

Приоритизиране на ниската латентност и високата наличност

Най-прякото предимство на Edge AI е елиминирането на латентността. Уверете се, че архитектурата и алгоритмите ви имат възможно най-голямо закъснение, така че вземането на решения да е по-бързо.

Баланс между облака и Edge

Edge AI се грижи за обработката на данните, облачните решения остават важна част от системата за съхранение на данни, обучение на модели и мащабиране. Оптимизацията на вашата система ще се случи в точката на границата и облака.

Изберете правилните рамки и набори от инструменти за изкуствен интелект

Мобилните рамки, като TensorFlow Lite, OpenVINO, както и EdgeX Foundry, са изключително съвместими с внедряването на edge.

Съсредоточете се върху мащабируемостта и гъвкавостта

Тъй като Edge AI разгръщането трябва да е възможно на различни нива на детайлност, реализациите трябва да са лесно мащабируеми и модулни за различни случаи на употреба. Оценявайте модулните архитектури и избягвайте да правите много децентрализирани решения „твърдо кодирани“ по такъв начин, че да не предлагат голяма гъвкавост.

Оптимизиране на консумацията на енергия

Крайните устройства трябва да работят непрекъснато – поради техния контекст те често трябва да го правят в условия на ниска консумация на енергия. Реализирайте модели за дълбоко обучение, които са ефективни, но с ниски изисквания към ресурсите.

Някои от основните предизвикателства, отбелязани при внедряването на Edge AI за данни в реално време, са следните

Въпреки предимствата си, внедряването на Edge AI за анализ на данни в реално време е свързано с определени предизвикателства:

Ограничения на ресурсите: Физическите ограничения на крайните устройства като изчислителен капацитет и памет означават, че моделите на изкуствен интелект често са ограничени от тези устройства.

Сложност на управлението на данните: Работата с данни в реално време на множество крайни устройства е известно предизвикателство, ако има няколко свързани крайни устройства.

Интеграция с наследени системи: Основният недостатък на използването на Edge AI е, че има потенциал за проблеми с интеграцията, тъй като трябва да се впише в настоящите структури и системи.

Поддръжка и актуализации: Системите Edge AI на различните устройства трябва да се актуализират и да се осигури еднаквост на работата, което е възможно само чрез постоянен надзор и прилагане на определени специфични методи.

Анализът в реално време е друга област, в която Edge AI намира различни приложения

Интелигентно производство: Диагностика в реално време на състоянието на оборудването, прогнозна поддръжка и увеличаване на производството са други възможности за използване на Edge AI.

Анализ на търговията на дребно: Той се използва в сферата на търговията на дребно за улавяне и анализиране в реално време на поведението на купувачите, инвентара и дори начина на пазаруване.

Мониторинг в здравеопазването: Edge AI управлява носими джаджи и медицински сензори за проследяване на пациенти за проследяване в реално време на жизнените показатели на пациентите и уведомяване на лекарите.

Интелигентни градове: Обработката на данни в реално време с изкуствен интелект в системите за управление на трафика, разпределение на енергията и наблюдение спомага за ефективното функциониране на градовете.

Автономни превозни средства: Крайният изкуствен интелект позволява на автомобила да обработва данните, постъпващи от сензорите, и да взема правилни решения и движения в реално време.

В заключение

Обработката на данни и анализирането им на границата направи възможно новото им използване в различни области на сектори. Разбирането на това как да се извършва Edge AI за анализ в реално време поставя бизнеса на преден план, като позволява своевременно вземане на решения, спестявайки разходи и подобрявайки ефективността. Разглеждайки интелигентното производство и здравеопазването, положителното въздействие на изкуствения интелект при поточната обработка на индекса на данните в реално време е неоспоримо. Както се вижда, като следват съветите за внедряване на Edge AI в реално време и вземат предвид възникналите проблеми, организациите ще могат да достигнат големия потенциал на edge computing.

В същото време, с напредването на технологията Edge AI, способността да я приложите към вашия бизнес модел ще определи конкурентоспособността на компанията в контекста на големите данни.

Най-често задаваните въпроси и техните отговори

Какво представлява Edge AI и защо е важен за анализите в реално време?

Edge AI се отнася до внедряването на алгоритми за изкуствен интелект директно в крайните устройства, а не в централизирани облачни среди. Този подход позволява обработката на данните да се извършва близо до източника им, което значително намалява латентността и подобрява времето за реакция. За анализите в реално време Edge AI е от решаващо значение, тъй като позволява незабавна обработка на данните и вземане на решения, което е от съществено значение за използването, изискващо бързи реакции, като например в интелигентното производство, наблюдението на здравеопазването и автономните превозни средства. Като свежда до минимум необходимостта от изпращане на данни към и от облака, Edge AI също така повишава поверителността на данните и намалява използването на честотната лента.

Какви са ключовите съображения при внедряването на Edge AI за анализ в реално време?

Когато внедрявате Edge AI за анализ в реално време, вземете предвид следните ключови фактори:

Оценка на случаите на употреба: Идентифицирайте и оценете конкретните приложения и данни, които изискват обработка в реално време. Определете целите и изискванията към вашия модел на изкуствен интелект.

Избор на хардуер: Изберете подходящи крайни устройства с достатъчна изчислителна мощност, памет и свързаност, за да поддържате моделите си за изкуствен интелект.

Оптимизиране на модела за изкуствен интелект: Уверете се, че моделите на изкуствения интелект са оптимизирани за крайни устройства, като се фокусирате върху компресирането и квантуването на моделите, за да се вместят в ограниченията на устройството.

Рамки и платформи: Използвайте ориентирани към периферията рамки и платформи, като TensorFlow Lite или NVIDIA Jetson, които предлагат инструменти за внедряване и управление на модели на изкуствен интелект на периферни устройства.

Сигурност на данните: Приложете надеждни мерки за сигурност за защита на данните и устройствата, включително криптиране, контрол на достъпа и редовни актуализации.

Какви са някои от най-добрите практики за внедряване на Edge AI в анализите в реално време?

Най-добрите практики за внедряване на Edge AI в анализите в реално време включват:

Приоритизиране на ниската латентност: Проектирайте архитектурата и алгоритмите си така, че да сведете до минимум забавянето, като гарантирате, че процесите на вземане на решения са възможно най-бързи.

Изберете подходящ хардуер: Изберете високопроизводителни крайни устройства, подходящи за конкретните ви нужди, независимо дали става въпрос за сензори, шлюзове или IoT устройства.

Оптимизирайте моделите на изкуствения интелект: Използвайте компресия на моделите и квантуване, за да адаптирате моделите на изкуствения интелект за крайно внедряване, като се фокусирате върху енергийната ефективност и ниските изчислителни изисквания.

Използване на рамки за крайни устройства: Използвайте ориентирани към периферията рамки като TensorFlow Lite или NVIDIA Jetson, за да улесните внедряването и управлението на моделите на изкуствен интелект в крайните устройства.

Поддържайте сигурността на данните: Осигурете силно криптиране, сигурен контрол на достъпа и редовни актуализации, за да се предпазите от пробиви в данните и киберзаплахи.

Какви са общите предизвикателства, свързани с Edge AI за анализ в реално време?

Общите предизвикателства включват:

Ограничения на ресурсите: Edge устройствата често имат ограничена изчислителна мощност и памет, което може да ограничи сложността на моделите на изкуствен интелект, които могат да бъдат внедрени.

Сложност на управлението на данните: Управлението на данни в реално време в множество крайни устройства може да бъде сложно, особено при интегриране със съществуващи системи.

Интеграция с наследени системи: Решенията за изкуствен интелект на границата могат да се сблъскат с проблеми, свързани със съвместимостта с наследени системи, което изисква внимателно планиране и стратегии за интеграция.

Поддръжка и актуализации: Необходими са редовна поддръжка и актуализации, за да се гарантира, че крайните устройства и моделите на изкуствен интелект работят оптимално и остават сигурни.

Какви са някои практически приложения на Edge AI в анализа в реално време?

Практическото използване на Edge AI в анализите в реално време включва:

Интелигентно производство: Диагностика в реално време и прогнозна поддръжка на оборудването, подобряване на ефективността на производството и намаляване на времето за престой.

Анализ на търговията на дребно: Анализиране на поведението на купувачите, управление на инвентара и подобряване на пазаруването чрез прозрения в реално време.

Мониторинг на здравеопазването: Проследяване на жизнените показатели на пациентите с помощта на носими устройства и сензори, което позволява незабавни предупреждения и интервенции.

Интелигентни градове: Подобряване на управлението на трафика, разпределението на енергията и системите за наблюдение за по-ефективни градски операции.

Автономни превозни средства: Обработване на данни от сензори в движение за вземане на решения в реално време и осигуряване на безопасността на превозните средства.