Sådan implementerer du Edge AI til realtidsanalyse

Det teknologiske fremskridt, der har forbedret den nye generations forretningsmiljø betydeligt, er effektiv realtidsbehandling. Konventionelle cloud-miljøer er derfor måske ikke hensigtsmæssige, når det gælder om at rumme de enorme datamængder, der produceres af moderne enheder og applikationer. Det er her, Edge AI kommer ind i billedet som en game changer. Databehandling nær oprindelsen gør det muligt for Edge AI at udføre en øjeblikkelig analyse, som resulterer i bedre beslutninger inden for forretningstransaktioner. Vi vil også forklare, hvordan man bruger Edge AI til dataanalyse i realtid, med nogle anbefalinger og alle fordelene ved den progressive integration af kunstig intelligens til realtidsdata.

Introduktion til Edge AI og hvorfor det er vigtigt

Edge AI er brugen af kunstig intelligens-modeller på de enheder, der er forbundet til netværket, til at analysere data på enheden og ikke nødvendigvis i skyen. Denne måde at beregne på reducerer også svartiden, hæver datasikkerhedsniveauet og forbedrer den operationelle ydeevne.

For organisationer, der er involveret i at behandle store mængder data fra IoT-enheder, kameraer og sensorer, giver Edge AI mulighed for at gøre dataene forståelige i realtid. Brugen af Edge AI til at levere analyser i realtid er blevet vigtigere inden for forskellige områder, herunder produktion, sundhedspleje, detailhandel og intelligente byer.

Hvordan kan organisationer anvende Edge AI til nøjagtige analyser i realtid?

For at anvende Edge AI til realtidsanalyse skal der lægges mange overvejelser i planlægningen af denne løsning, valg af den rigtige infrastruktur og oprettelse af kunstig intelligens-modeller, der kan implementeres på kanten. Her er en trinvis tilgang:

Evaluer din use case og dine mål

Det er dog nødvendigt at foretage en evaluering af din brugssammenhæng og de vigtigste mål, der skal opnås. Bestem, hvilken type data der kræver realtidsbehandling, hvilke gadgets der skal bruges, og hvilke valg der skal træffes. I en produktionsvirksomhed kan applikationen f.eks. bruges til at identificere problematisk udstyr og efterfølgende udbedre det hurtigt.

Vælg de rigtige Edge-enheder og den rigtige hardware

At vælge den rigtige hardwareplatform er endnu vigtigere for Edge AI-systemer. Typen af edge-enheder, som kan være en sensor, gateway eller IoT-enhed, varierer alt efter driftskraft, lagerplads og evne til at oprette forbindelse til skyen. Premium edge-enheder garanterer, at kunstig intelligens-algoritmer udføres uden interferens eller forsinkelse.

Udvikling og optimering af modeller for kunstig intelligens til edge-implementeringer

Kunstig intelligens-modeller, der implementeres i skyen, er ikke særligt velegnede til at blive implementeret på kanten. For at Edge AI skal være bæredygtig, skal de anvendte modeller være enkle, have lav effekt og kunne køres på edge-enheder. Anvendelse af funktioner som modelkomprimering og kvantisering kan bruges til at optimere kunstig intelligens-algoritmer til brug i edge-systemer.

Brug af edge-orienterede frameworks og platforme

For at lette optimeringen kan man integrere Edge AI-frameworks som TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson eller Microsoft Azure IoT Edge. De tilbyder rammer og API’er, der er nødvendige for at implementere kunstig intelligens-modeller på sådanne edge-enheder. De giver også faciliteter til modelstyring samt – modeludrulning, modelovervågning og modelopdatering.

Databeskyttelse og sikkerhed

En anden fordel ved Edge AI er, at data opbevares tættere på det oprindelige element, og at der ikke skal sendes så meget information til skyen. Der er dog områder, der giver anledning til bekymring, f.eks. er datasikkerhed stadig vigtig. Brug stærke sikkerheds- og krypteringsforanstaltninger, fri adgang til sådanne enheder, og opdater enhederne ofte for at imødegå trusler.

Fortsæt med at overvåge akademiske bånd og opdater modellen

Når du har implementeret din Edge AI-løsning, er vedligeholdelse meget vigtig, så du kan kontrollere, om systemet fungerer som forventet eller leverer den forventede ydelse. En måde er løbende at føre nye data ind i en kunstig intelligensmodel for at reducere chancen for, at dens analyse forringes i realtidsanalysens kunstige intelligensomstændigheder.

En systematisk gennemgang af bedste praksis for implementering af Edge AI i realtidsanalyse

Prioriter lav latenstid og høj tilgængelighed

Den første fordel ved Edge AI er mindre ventetid. Sørg for, at din arkitektur og dine algoritmer er så ufølsomme over for forsinkelser som muligt, så beslutningsprocessen kan foregå hurtigere.

Vælg passende enheder og udstyr

At vælge den rigtige hardware er afgørende for et godt Edge AI-design. Dette afgør, om edge-enheder – uanset om det er sensorer, gateways eller IoT-enheder – afhænger af processorkraft, datalagring eller netværk. Højtydende edge-enheder hjælper dine kunstige intelligensalgoritmer med at fungere uden interferens ved at levere høj ydeevne på kanten.

Træn og implementer læringsbaserede kunstige intelligensmodeller til edge

De modeller, der er udviklet til cloud-processer, er ikke velegnede til implementering på kanten. For at gøre Edge AI effektiv skal modellerne være små, sparsomme fra et energisynspunkt og kunne trænes til at køre på edge-hardwarens lave beregningsressourcer. En af de tilgange, der kan anvendes til kunstig intelligens-algoritmer til brug på kanten, hedder modelkomprimering og -kvantisering.

Udforsk Edge-orienterede rammer og platforme

Her er nogle af de Edge AI-frameworks, der kan bruges til nem udvikling – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson og Microsoft Azure IoT Edge. Disse platforme tilbyder komponenter og rammer, der skal gøre det muligt for brugerne at implementere modeller for kunstig intelligens på kanten. Det giver også en vis støtte til implementerede modeller, f.eks. overvågning og opdatering.

Beskyt data mod potentielle brud på datasikkerheden

En yderligere funktion ved Edge AI er, at den muliggør behandling af data lige i nærheden af, hvor de genereres, og dermed minimerer informationsstrømmen til skyen. Men datasikkerheden er ikke glemt. Udvikl tilsvarende kryptering, kraftige adgange og periodiske opdateringer for at beskytte edge-enhederne mod cyberrisici.

Organiser kontinuerlig overvågning og modelopdatering

Efter implementeringen af en Edge AI-løsning er overvågning igen afgørende for at garantere, at systemet fungerer som forventet og i overensstemmelse med præstationsstandarderne. I analytiske scenarier i realtid indlæses de statiske data med jævne mellemrum i modeller med kunstig intelligens for at simulere modellens genanvendelighed og nøjagtighed.

De nuværende anbefalede tilgange til anvendelse af Edge AI i realtidsanalyse

Prioriter lav latenstid og høj tilgængelighed

Den mest direkte fordel ved Edge AI er elimineringen af ventetid. Sørg for, at din arkitektur og dine algoritmer har så lang en forsinkelse som muligt, så din beslutningstagning bliver hurtigere.

Balance mellem cloud og edge

Edge AI tager sig af databehandling, men cloud-løsninger er fortsat en vigtig del af systemet til datalagring, modeltræning og skalering. Optimeringen af dit system vil ske i krydsfeltet mellem edge og cloud.

Vælg de rigtige frameworks og toolkits til kunstig intelligens

Mobile frameworks som TensorFlow Lite, OpenVINO samt EdgeX Foundry er meget kompatible med edge-implementering.

Fokuser på skalerbarhed og fleksibilitet

Fordi Edge AI-implementeringer skal være mulige på forskellige niveauer af granularitet, skal implementeringerne være let skalerbare og modulære på tværs af forskellige brugsscenarier. Evaluer modulære arkitekturer og undgå at gøre mange decentrale løsninger ‘hard-coded’ på en sådan måde, at de ikke giver meget fleksibilitet.

Optimer strømforbruget

Edge-enheder skal arbejde kontinuerligt – på grund af deres kontekst skal de ofte gøre det under forhold med lavt strømforbrug. Implementer deep learning-modeller, der er effektive, men med lave ressourcekrav.

Nogle af de største udfordringer i forbindelse med anvendelsen af Edge AI til realtidsdata er følgende

På trods af fordelene er der visse udfordringer forbundet med at implementere Edge AI til realtidsanalyse:

Ressourcebegrænsninger: Fysiske begrænsninger i edge-enheder som f.eks. computerkapacitet og hukommelse betyder, at modeller med kunstig intelligens ofte er begrænset af sådanne enheder.

Kompleksitet i datahåndtering: At arbejde med realtidsdata på flere edge-enheder er noget af en udfordring, hvis der er flere edge-enheder tilsluttet.

Integration med ældre systemer: Den primære ulempe ved at bruge Edge AI er, at det potentielt kan give integrationsproblemer, fordi det skal passe ind i de nuværende strukturer og systemer.

Vedligeholdelse og opdateringer: Edge AI-systemerne på forskellige enheder skal opdateres og sikre en ensartet ydeevne, hvilket kun er muligt gennem konstant overvågning og anvendelse af visse specifikke metoder.

Realtidsanalyse er et andet domæne, hvor Edge AI finder forskellige anvendelser

Smart produktion: Diagnostik i realtid af udstyrets tilstand, forudsigelig vedligeholdelse og øget produktion er andre anvendelser af Edge AI.

Detailanalyse: Det bruges i detailhandlen til at indfange og analysere kundeadfærd, lagerbeholdning og endda indkøbsoplevelsen i realtid.

Overvågning af sundhedsvæsenet: Edge AI kører bærbare gadgets og medicinske patientsporingssensorer til realtidssporing af patienters vitale tegn og underretning af læger.

Intelligente byer: Behandling af realtidsdata med kunstig intelligens i trafikstyring, energidistribution og overvågningssystemer hjælper med at få byer til at fungere effektivt.

Autonome køretøjer: Edge AI gør det muligt for bilen at behandle data fra sensorer og træffe korrekte beslutninger og bevægelser i realtid.

Afslutningsvis

Behandling af data og analyse af dem på kanten har muliggjort nye anvendelser inden for forskellige sektorer. Forståelse af, hvordan man udfører Edge AI til realtidsanalyse, giver virksomheder en fordel ved at muliggøre rettidig beslutningstagning, der sparer omkostninger og forbedrer ydeevnen. Når man undersøger smart produktion og sundhedspleje, er den positive effekt af kunstig intelligens i strømbehandling af realtidsdataindekset ubestridelig. Som man kan se, vil organisationer ved at følge tipsene til implementering af Edge AI i realtid og overveje de opståede problemer være i stand til at nå det store potentiale i edge computing.

I takt med at Edge AI-teknologien udvikler sig, vil evnen til at anvende den på din forretningsmodel definere en virksomheds konkurrenceevne i forbindelse med big data.

De hyppigst stillede spørgsmål og deres svar

Hvad er Edge AI, og hvorfor er det vigtigt for realtidsanalyse?

Edge AI refererer til implementeringen af kunstig intelligens-algoritmer direkte på edge-enheder i stedet for i centraliserede cloud-miljøer. Denne tilgang gør det muligt at behandle data tæt på kilden, hvilket reducerer ventetiden betydeligt og forbedrer svartiderne. Til realtidsanalyser er Edge AI afgørende, da det giver mulighed for øjeblikkelig databehandling og beslutningstagning, hvilket er afgørende for anvendelser, der kræver hurtige reaktioner, f.eks. inden for intelligent produktion, sundhedsovervågning og autonome køretøjer. Ved at minimere behovet for at sende data til og fra skyen forbedrer Edge AI også datasikkerheden og reducerer brugen af båndbredde.

Hvad er de vigtigste overvejelser, når man implementerer Edge AI til realtidsanalyse?

Når du implementerer Edge AI til realtidsanalyse, skal du overveje følgende nøglefaktorer:

Evaluering af brugssag: Identificer og evaluer de specifikke applikationer og data, der kræver realtidsbehandling. Bestem målene og kravene til din model for kunstig intelligens.

Valg af hardware: Vælg passende edge-enheder med tilstrækkelig processorkraft, hukommelse og tilslutningsmuligheder til at understøtte dine kunstige intelligensmodeller.

Optimering af kunstig intelligens-modeller: Sørg for, at modeller med kunstig intelligens er optimeret til edge-enheder med fokus på modelkomprimering og kvantisering, så de passer til enhedens begrænsninger.

Rammer og platforme: Brug edge-orienterede frameworks og platforme, såsom TensorFlow Lite eller NVIDIA Jetson, som tilbyder værktøjer til implementering og styring af kunstige intelligensmodeller på edge-enheder.

Datasikkerhed: Implementer robuste sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte data og enheder, herunder kryptering, adgangskontrol og regelmæssige opdateringer.

Hvad er nogle af de bedste metoder til at implementere Edge AI i realtidsanalyser?

Bedste praksis for implementering af Edge AI i realtidsanalyser omfatter:

Prioriter lav latenstid: Design din arkitektur og dine algoritmer for at minimere forsinkelser og sikre, at beslutningsprocesserne er så hurtige som muligt.

Vælg passende hardware: Vælg højtydende edge-enheder, der passer til dine specifikke behov, uanset om det er sensorer, gateways eller IoT-enheder.

Optimer modeller for kunstig intelligens: Brug modelkomprimering og -kvantisering til at tilpasse kunstig intelligens-modeller til edge-implementering med fokus på energieffektivitet og lave beregningskrav.

Udnyt edge-frameworks: Brug edge-orienterede frameworks som TensorFlow Lite eller NVIDIA Jetson til at lette implementeringen og håndteringen af kunstig intelligens-modeller på edge-enheder.

Oprethold datasikkerheden: Sørg for stærk kryptering, sikker adgangskontrol og regelmæssige opdateringer for at beskytte mod databrud og cybertrusler.

Hvad er de mest almindelige udfordringer i forbindelse med Edge AI til realtidsanalyse?

Almindelige udfordringer omfatter:

Ressourcebegrænsninger: Edge-enheder har ofte begrænset processorkraft og hukommelse, hvilket kan begrænse kompleksiteten af de kunstige intelligensmodeller, der kan implementeres.

Kompleksitet i datahåndtering: Håndtering af realtidsdata på tværs af flere edge-enheder kan være kompleks, især når de skal integreres med eksisterende systemer.

Integration med ældre systemer: Edge AI-løsninger kan have problemer med kompatibilitet med ældre systemer, hvilket kræver omhyggelig planlægning og integrationsstrategier.

Vedligeholdelse og opdateringer: Regelmæssig vedligeholdelse og opdateringer er nødvendige for at sikre, at edge-enheder og kunstig intelligens-modeller fungerer optimalt og forbliver sikre.

Hvad er nogle af de praktiske anvendelser af Edge AI i realtidsanalyse?

Praktisk anvendelse af Edge AI i realtidsanalyser omfatter:

Smart produktion: Diagnostik i realtid og forudsigelig vedligeholdelse af udstyr, hvilket forbedrer produktionseffektiviteten og reducerer nedetid.

Detailanalyse: Analyse af kundernes adfærd, lagerstyring og forbedring af indkøbsoplevelsen gennem indsigt i realtid.

Overvågning af sundhedsvæsenet: Sporing af patienters vitale tegn ved hjælp af bærbare enheder og sensorer, hvilket muliggør øjeblikkelige advarsler og indgreb.

Intelligente byer: Forbedring af trafikstyring, energidistribution og overvågningssystemer for mere effektiv bydrift.

Autonome køretøjer: Behandling af sensordata i farten for at træffe beslutninger om kørsel i realtid og sikre køretøjets sikkerhed.