Cara menerapkan Edge AI untuk analisis waktu nyata

Kemajuan teknologi yang secara signifikan meningkatkan lingkungan bisnis generasi baru adalah pemrosesan real-time yang efisien. Oleh karena itu, lingkungan cloud konvensional mungkin tidak nyaman untuk mengakomodasi volume data yang sangat besar yang dihasilkan oleh perangkat dan aplikasi kontemporer. Di sinilah Edge AI hadir sebagai pengubah permainan. Pemrosesan data di dekat sumbernya memungkinkan Edge AI untuk memenuhi analisis instan yang menghasilkan keputusan yang lebih baik dalam transaksi bisnis. Kami juga akan menjelaskan cara menggunakan Edge AI untuk analisis data waktu nyata, dengan beberapa rekomendasi, dan semua keuntungan dari integrasi progresif kecerdasan buatan untuk data waktu nyata.

Pengantar Edge AI dan Mengapa Ini Penting

Edge AI adalah penggunaan model kecerdasan buatan pada perangkat yang terhubung ke jaringan untuk menganalisis data pada perangkat dan tidak harus di cloud. Cara komputasi ini juga mengurangi waktu respons, meningkatkan tingkat privasi data, dan meningkatkan kinerja operasional.

Untuk organisasi yang terlibat dalam pemrosesan data dalam jumlah besar yang berasal dari perangkat IoT, kamera, dan sensor, Edge AI memberikan kesempatan untuk membuat data dapat dipahami secara real time. Penggunaan Edge AI untuk menyediakan analitik secara real-time menjadi semakin penting di berbagai bidang termasuk manufaktur, perawatan kesehatan, ritel, dan kota pintar.

Bagaimana Organisasi dapat mengadopsi Edge AI untuk analitik waktu nyata yang akurat?

Untuk menerapkan Edge AI untuk analitik real-time, banyak pertimbangan yang perlu dimasukkan ke dalam perencanaan solusi ini, memilih infrastruktur yang tepat, dan membuat model kecerdasan buatan yang dapat digunakan di edge. Berikut adalah pendekatan langkah demi langkah:

Mengevaluasi Kasus Penggunaan dan Tujuan Negara Anda

Namun, perlu dilakukan evaluasi terhadap konteks penggunaan dan tujuan utama yang ingin dicapai. Tentukan jenis data yang membutuhkan pemrosesan real-time, gadget yang akan digunakan, dan pilihan yang harus dibuat. Misalnya, dalam lingkungan manufaktur, aplikasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi peralatan yang bermasalah dan kemudian memperbaikinya dengan cepat.

Pilih Perangkat dan Perangkat Keras yang Tepat

Memilih platform perangkat keras yang tepat bahkan lebih penting lagi untuk sistem Edge AI. Jenis perangkat edge, yang dapat berupa sensor, gateway, atau perangkat IoT berbeda sesuai dengan daya operasional, ruang penyimpanan, dan kemampuan untuk terhubung ke cloud. Perangkat edge premium menjamin bahwa algoritme kecerdasan buatan dijalankan tanpa gangguan atau jeda.

Pengembangan dan pengoptimalan model kecerdasan buatan untuk penerapan edge

Model kecerdasan buatan yang digunakan di cloud tidak terlalu cocok untuk diterapkan di edge. Agar Edge AI dapat berkelanjutan, model yang digunakan harus sederhana, bertenaga rendah, dan mampu dijalankan di perangkat edge. Penerapan fitur-fitur seperti kompresi dan kuantisasi model dapat diterapkan ketika mengoptimalkan algoritma kecerdasan buatan untuk digunakan dalam sistem edge.

Penggunaan Kerangka Kerja Berorientasi Edge serta Platform

Untuk pengoptimalan yang lebih mudah, integrasi kerangka kerja Edge AI seperti TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson, atau Microsoft Azure IoT Edge dapat diadopsi. Mereka menawarkan kerangka kerja dan API yang diperlukan untuk menerapkan model kecerdasan buatan pada perangkat edge tersebut. Mereka juga menyediakan fasilitas untuk manajemen model serta – penyebaran model, pemantauan model, dan pembaruan model.

Privasi dan Keamanan Data

Manfaat lain dari Edge AI adalah data disimpan lebih dekat dengan elemen asalnya, dan tidak banyak info yang harus dikirim ke cloud. Namun, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, misalnya keamanan data tetaplah penting. Gunakan langkah-langkah keamanan dan enkripsi yang kuat, akses yang jelas ke perangkat tersebut, dan perbarui perangkat sesering mungkin untuk melawan ancaman.

Lanjutkan Pemantauan Hubungan Akademik dan Pembaruan Model

Setelah menerapkan solusi Edge AI Anda, pemeliharaan sangat penting untuk memastikan bahwa sistem berjalan sesuai harapan atau memberikan kinerja yang diharapkan. Salah satu caranya adalah dengan terus memasukkan data baru ke dalam model kecerdasan buatan untuk mengurangi kemungkinan analisisnya menurun dalam situasi kecerdasan buatan analitik real-time.

Tinjauan Sistematis tentang Praktik Terbaik untuk Penerapan Edge AI dalam Analisis Waktu Nyata

Memprioritaskan Latensi Rendah dan Ketersediaan Tinggi

Keuntungan pertama dari Edge AI adalah latensi yang lebih rendah. Pastikan arsitektur dan algoritme Anda sesedikit mungkin mengalami keterlambatan sehingga proses pengambilan keputusan dapat dilakukan lebih cepat.

Pilih Perangkat dan Peralatan yang Sesuai

Memilih perangkat keras yang tepat sangat penting untuk desain Edge AI yang baik. Hal ini menentukan perangkat edge – apakah itu sensor, gateway, atau perangkat IoT – tergantung pada kekuatan pemrosesan, penyimpanan data, atau jaringan. Perangkat edge berkinerja tinggi membantu algoritme kecerdasan buatan Anda bekerja tanpa gangguan dengan memberikan kinerja tinggi di tepi.

Melatih dan menerapkan model kecerdasan buatan berbasis pembelajaran untuk edge

Model-model yang telah dikembangkan untuk proses cloud tidak cocok untuk diterapkan di edge. Untuk membuat Edge AI efektif, model harus berukuran kecil, hemat dari sisi energi, dan dapat dilatih untuk dijalankan pada sumber daya komputasi rendah dari perangkat keras edge. Salah satu pendekatan yang dapat diterapkan pada algoritme kecerdasan buatan untuk penggunaannya di edge adalah kompresi dan kuantisasi model.

Jelajahi Kerangka Kerja dan Platform Berorientasi Edge

Berikut ini adalah beberapa kerangka kerja Edge AI yang dapat diadopsi untuk memudahkan pengembangan – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson, dan Microsoft Azure IoT Edge. Platform-platform ini menawarkan komponen dan kerangka kerja yang dimaksudkan untuk memungkinkan pengguna menerapkan model kecerdasan buatan di tepi. Platform ini juga menyediakan beberapa dukungan untuk model yang digunakan, seperti pemantauan dan pembaruan.

Melindungi data dari kemungkinan pelanggaran data

Fitur tambahan dari Edge AI adalah memungkinkan pemrosesan data di dekat tempat data tersebut dihasilkan, sehingga meminimalkan aliran informasi ke cloud. Namun, keamanan data tidak ketinggalan. Kembangkan enkripsi yang sesuai, akses yang kuat, dan pembaruan berkala untuk melindungi perangkat edge dari risiko siber.

Mengatur Pemantauan Berkelanjutan dan Pembaruan Model

Sekali lagi, setelah menerapkan solusi Edge AI, pemantauan adalah kunci untuk menjamin bahwa sistem berfungsi seperti yang diharapkan dan sesuai dengan standar kinerja. Dalam skenario analitik real-time, data statis dimuat ke dalam model kecerdasan buatan secara berkala untuk mensimulasikan penggunaan kembali dan keakuratan model.

Pendekatan yang direkomendasikan saat ini untuk menerapkan Edge AI dalam analitik waktu nyata

Memprioritaskan Latensi Rendah dan Ketersediaan Tinggi

Keuntungan paling langsung dari Edge AI adalah penghapusan latensi. Pastikan arsitektur dan algoritme Anda memiliki penundaan selama mungkin sehingga pengambilan keputusan Anda lebih cepat.

Keseimbangan Antara Cloud dan Edge

Edge AI menangani pemrosesan data, solusi cloud tetap menjadi bagian penting dari sistem untuk penyimpanan data, pelatihan model, dan penskalaan. Optimalisasi sistem Anda akan terjadi di titik antara edge dan cloud.

Pilih kerangka kerja dan perangkat kecerdasan buatan yang tepat

Kerangka kerja seluler seperti TensorFlow Lite, OpenVINO, serta EdgeX Foundry, sangat kompatibel dengan penerapan edge.

Fokus pada Skalabilitas dan Fleksibilitas

Karena penerapan Edge AI harus dapat dilakukan pada berbagai tingkat granularitas, implementasinya harus mudah diskalakan dan modular di berbagai kasus penggunaan. Evaluasi arsitektur modular dan hindari membuat banyak solusi terdesentralisasi yang ‘dikodekan dengan keras’ sedemikian rupa sehingga tidak menawarkan banyak fleksibilitas.

Optimalkan Konsumsi Daya

Perangkat edge harus terus bekerja – karena konteksnya, perangkat ini harus sering bekerja dalam kondisi daya rendah. Menerapkan model pembelajaran mendalam yang efisien tetapi dengan kebutuhan sumber daya yang rendah.

Beberapa tantangan utama yang dicatat dalam penerapan Edge AI untuk data waktu nyata adalah sebagai berikut

Terlepas dari kelebihannya, penerapan Edge AI untuk analitik waktu nyata memiliki beberapa tantangan:

Keterbatasan Sumber Daya: Keterbatasan fisik perangkat edge seperti kapasitas komputasi dan memori berarti bahwa model kecerdasan buatan sering kali dibatasi oleh perangkat tersebut.

Kompleksitas Manajemen Data: Bekerja dengan data real-time pada beberapa perangkat edge agak menantang jika ada beberapa perangkat edge yang terhubung.

Integrasi dengan Sistem Lama: Kekurangan utama dari penggunaan Edge AI adalah adanya potensi masalah integrasi karena harus sesuai dengan struktur dan sistem yang ada saat ini.

Pemeliharaan dan Pembaruan: Sistem Edge AI pada berbagai perangkat perlu diperbarui dan memastikan keseragaman kinerja yang hanya dapat dilakukan melalui pengawasan yang konstan dan menggunakan metode tertentu yang spesifik.

Analisis waktu nyata adalah domain lain di mana Edge AI menemukan berbagai aplikasi

Manufaktur Cerdas: Diagnostik kesehatan peralatan secara real-time, pemeliharaan prediktif, dan peningkatan produksi adalah pemanfaatan lain dari Edge AI.

Analisis Ritel: Ini digunakan di ruang ritel untuk menangkap dan menganalisis perilaku pembelanja waktu nyata, inventaris, dan bahkan pengalaman berbelanja.

Pemantauan Kesehatan: Edge AI menjalankan gadget yang dapat dikenakan dan sensor pelacakan pasien medis untuk pelacakan tanda-tanda vital pasien secara real-time dan pemberitahuan kepada dokter.

Kota Cerdas: Pemrosesan kecerdasan buatan data real-time dalam manajemen lalu lintas, distribusi energi, dan sistem pengawasan membantu membuat kota beroperasi secara efisien.

Kendaraan Otonom: Edge AI memungkinkan mobil untuk memproses data yang berasal dari sensor dan membuat keputusan serta gerakan real-time yang tepat.

Kesimpulannya

Memproses data dan menganalisisnya di tepi telah memungkinkan pemanfaatan baru di berbagai bidang sektor. Memahami cara melakukan Edge AI untuk analisis waktu nyata menempatkan bisnis pada posisi yang menguntungkan dengan memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat waktu sehingga menghemat biaya dan meningkatkan kinerja. Menelaah manufaktur pintar dan perawatan kesehatan, dampak positif dari kecerdasan buatan dalam pemrosesan aliran indeks data waktu nyata tidak dapat disangkal. Seperti yang dapat dilihat, dengan mengikuti tips untuk implementasi Edge AI secara real-time dan mempertimbangkan masalah yang terjadi, organisasi akan dapat mencapai potensi besar dari komputasi edge.

Pada catatan yang sama, seiring dengan kemajuan teknologi Edge AI, kemampuan untuk menerapkannya pada model bisnis Anda akan menentukan daya saing perusahaan dalam konteks big data.

Pertanyaan yang paling sering diajukan dan jawabannya

Apa itu Edge AI dan mengapa hal ini penting untuk analisis waktu nyata?

Edge AI mengacu pada penerapan algoritme kecerdasan buatan secara langsung di perangkat edge, bukan di lingkungan cloud yang terpusat. Pendekatan ini memungkinkan data diproses dekat dengan sumbernya, sehingga secara signifikan mengurangi latensi dan meningkatkan waktu respons. Untuk analitik waktu nyata, Edge AI sangat penting karena memungkinkan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara langsung, yang sangat penting untuk pemanfaatan yang membutuhkan reaksi cepat, seperti di bidang manufaktur pintar, pemantauan kesehatan, dan kendaraan otonom. Dengan meminimalkan kebutuhan untuk mengirim data ke dan dari cloud, Edge AI juga meningkatkan privasi data dan mengurangi penggunaan bandwidth.

Apa saja pertimbangan utama saat menerapkan Edge AI untuk analitik waktu nyata?

Saat menerapkan Edge AI untuk analitik waktu nyata, pertimbangkan faktor-faktor utama berikut ini:

Evaluasi Kasus Penggunaan: Identifikasi dan evaluasi aplikasi dan data spesifik yang memerlukan pemrosesan waktu nyata. Tentukan tujuan dan persyaratan untuk model kecerdasan buatan Anda.

Pemilihan Perangkat Keras: Pilih perangkat edge yang sesuai dengan daya pemrosesan, memori, dan konektivitas yang memadai untuk mendukung model kecerdasan buatan Anda.

Optimalisasi model kecerdasan buatan: Pastikan model kecerdasan buatan dioptimalkan untuk perangkat edge, dengan fokus pada kompresi dan kuantisasi model agar sesuai dengan batasan perangkat.

Kerangka Kerja dan Platform: Memanfaatkan kerangka kerja dan platform yang berorientasi pada perangkat edge, seperti TensorFlow Lite atau NVIDIA Jetson, yang menawarkan alat untuk menerapkan dan mengelola model kecerdasan buatan pada perangkat edge.

Keamanan Data: Menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data dan perangkat, termasuk enkripsi, kontrol akses, dan pembaruan rutin.

Apa saja praktik terbaik untuk menerapkan Edge AI dalam analitik waktu nyata?

Praktik terbaik untuk menerapkan Edge AI dalam analitik waktu nyata meliputi:

Memprioritaskan Latensi Rendah: Rancang arsitektur dan algoritme Anda untuk meminimalkan penundaan, memastikan bahwa proses pengambilan keputusan berlangsung secepat mungkin.

Pilih Perangkat Keras yang Sesuai: Pilih perangkat edge berkinerja tinggi yang sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda, baik itu sensor, gateway, atau perangkat IoT.

Optimalkan model kecerdasan buatan: Gunakan kompresi dan kuantisasi model untuk mengadaptasi model kecerdasan buatan untuk penerapan edge, dengan fokus pada efisiensi energi dan persyaratan komputasi yang rendah.

Memanfaatkan Kerangka Kerja Edge: Gunakan kerangka kerja berorientasi edge seperti TensorFlow Lite atau NVIDIA Jetson untuk memfasilitasi penyebaran dan pengelolaan model kecerdasan buatan pada perangkat edge.

Menjaga Keamanan Data: Pastikan enkripsi yang kuat, kontrol akses yang aman, dan pembaruan rutin untuk melindungi dari pelanggaran data dan ancaman dunia maya.

Apa saja tantangan umum yang terkait dengan Edge AI untuk analisis waktu nyata?

Tantangan umum meliputi:

Keterbatasan Sumber Daya: Perangkat edge sering kali memiliki daya pemrosesan dan memori yang terbatas, yang dapat membatasi kompleksitas model kecerdasan buatan yang dapat digunakan.

Kompleksitas Manajemen Data: Mengelola data real-time di beberapa perangkat edge bisa jadi rumit, terutama saat mengintegrasikannya dengan sistem yang sudah ada.

Integrasi dengan Sistem Lama: Solusi Edge AI mungkin menghadapi masalah kompatibilitas dengan sistem lama, sehingga membutuhkan perencanaan dan strategi integrasi yang cermat.

Pemeliharaan dan Pembaruan: Pemeliharaan dan pembaruan rutin diperlukan untuk memastikan bahwa perangkat edge dan model kecerdasan buatan bekerja secara optimal dan tetap aman.

Apa saja pemanfaatan praktis Edge AI dalam analitik waktu nyata?

Pemanfaatan praktis Edge AI dalam analitik waktu nyata meliputi:

Manufaktur Cerdas: Diagnostik waktu nyata dan pemeliharaan prediktif untuk peralatan, meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi waktu henti.

Analisis Ritel: Menganalisis perilaku pembeli, mengelola inventaris, dan meningkatkan pengalaman berbelanja melalui wawasan waktu nyata.

Pemantauan Kesehatan: Melacak tanda-tanda vital pasien menggunakan perangkat dan sensor yang dapat dikenakan, sehingga memungkinkan peringatan dan intervensi segera.

Kota Cerdas: Meningkatkan manajemen lalu lintas, distribusi energi, dan sistem pengawasan untuk operasi perkotaan yang lebih efisien.

Kendaraan Otonom: Memproses data sensor dengan cepat untuk membuat keputusan mengemudi secara real-time dan memastikan keamanan kendaraan.