Kaip įdiegti Edge AI realaus laiko analizei

Technologinė pažanga, kuri labai pagerino naujos kartos verslo aplinką, yra efektyvus apdorojimas realiuoju laiku. Todėl įprastos debesijos aplinkos gali būti nepatogios, kai reikia sutalpinti didžiulius duomenų kiekius, kuriuos sukuria šiuolaikiniai įrenginiai ir taikomosios programos. Būtent čia Edge AI tampa žaidimą keičiančia priemone. Duomenų apdorojimas netoli jų kilmės vietos leidžia Edge AI atlikti momentinę analizę, kuri padeda priimti geresnius verslo sandorių sprendimus. Taip pat paaiškinsime, kaip naudoti Edge AI realaus laiko duomenų analizei, pateiksime keletą rekomendacijų ir visus laipsniško dirbtinio intelekto integravimo į realaus laiko duomenis privalumus.

Įvadas į Edge AI ir kodėl jis svarbus

Edge AI – tai dirbtinio intelekto modelių naudojimas prie tinklo prijungtuose įrenginiuose, siekiant analizuoti duomenis įrenginyje, nebūtinai debesyje. Toks skaičiavimo būdas taip pat sumažina atsako laiką, padidina duomenų privatumo lygį ir pagerina veiklos našumą.

Organizacijoms, dalyvaujančioms apdorojant didžiulius duomenų, gaunamų iš daiktų interneto įrenginių, kamerų ir jutiklių, kiekius, Edge AI suteikia galimybę duomenis padaryti suprantamus realiuoju laiku. Edge AI naudojimas analizei realiuoju laiku teikti tampa vis svarbesnis įvairiose srityse, įskaitant gamybą, sveikatos priežiūrą, mažmeninę prekybą ir išmaniuosius miestus.

Kaip organizacijos gali pritaikyti Edge AI, kad galėtų atlikti tikslią analizę realiuoju laiku?

Norint taikyti Edge AI analizę realiuoju laiku, reikia daug dėmesio skirti šio sprendimo planavimui, tinkamos infrastruktūros parinkimui ir dirbtinio intelekto modelių, kuriuos galima įdiegti kraštuose, kūrimui. Štai žingsnis po žingsnio pateikiamas požiūris:

Įvertinkite savo naudojimo atvejį ir valstybės tikslus

Vis dėlto būtina įvertinti savo naudojimo kontekstą ir pagrindinius siektinus tikslus. Nustatykite, kokius duomenis reikia apdoroti realiuoju laiku, kokius dalykėlius reikia naudoti ir kokius sprendimus reikia priimti. Pavyzdžiui, gamybos aplinkoje programa gali būti naudojama probleminiams įrenginiams nustatyti ir vėliau greitai juos ištaisyti.

Pasirinkite tinkamus kraštinius įrenginius ir techninę įrangą

Tinkamos aparatinės įrangos platformos pasirinkimas yra dar svarbesnis Edge AI sistemoms. Kraštinių įrenginių, kurie gali būti jutikliai, vartai arba daiktų interneto įrenginiai, tipai skiriasi pagal operacinę galią, saugojimo vietą ir galimybę prisijungti prie debesijos. Aukščiausios klasės kraštiniai įrenginiai garantuoja, kad dirbtinio intelekto algoritmai bus vykdomi be trukdžių ar atsilikimo.

Dirbtinio intelekto modelių kūrimas ir optimizavimas kraštiniams įrenginiams

Debesyje diegiami dirbtinio intelekto modeliai nėra itin tinkami diegti kraštuose. Kad dirbtinis intelektas kraštuose būtų tvarus, diegiami modeliai turi būti paprasti, nedidelės galios ir juos turi būti galima paleisti krašto įrenginiuose. Optimizuojant dirbtinio intelekto algoritmus naudojimui kraštinėse sistemose galima taikyti tokias funkcijas kaip modelio suspaudimas ir kvantavimas.

Į kraštus orientuotų sistemų ir platformų naudojimas

Kad būtų lengviau optimizuoti, galima integruoti kraštines dirbtinio intelekto sistemas, pavyzdžiui, TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson arba Microsoft Azure IoT Edge. Jos siūlo karkasus ir API, kurie reikalingi dirbtinio intelekto modeliams diegti tokiuose kraštiniuose įrenginiuose. Jos taip pat suteikia modelių valdymo priemones, taip pat – modelių diegimą, modelių stebėseną ir modelių atnaujinimą.

Duomenų privatumas ir saugumas

Dar vienas Edge AI privalumas yra tas, kad duomenys laikomi arčiau pradinio elemento ir ne tiek daug informacijos turi keliauti į debesis. Tačiau yra sričių, keliančių susirūpinimą, pavyzdžiui, vis dar svarbus duomenų saugumas. Naudokite griežtas saugumo ir šifravimo priemones, aiškią prieigą prie tokių prietaisų ir dažnai atnaujinkite prietaisus, kad atremtumėte grėsmes.

Toliau stebėkite akademinius ryšius ir atnaujintą modelį

Įdiegus Edge AI sprendimą, labai svarbu vykdyti priežiūrą, kad galėtumėte patikrinti, ar sistema veikia taip, kaip tikėtasi, arba ar ji užtikrina tokį našumą, kokio iš jos tikimasi. Vienas iš būdų – nuolat tiekti naujus duomenis į dirbtinio intelekto modelį, kad sumažintumėte tikimybę, jog jo analizė pablogės realaus laiko analizės dirbtinio intelekto aplinkybėmis.

Sisteminė geriausios praktikos, susijusios su kraštinių dirbtinio intelekto diegimu realiojo laiko analizės srityje, apžvalga

Teikite pirmenybę mažam vėlavimui ir dideliam prieinamumui

Pirmasis Edge AI privalumas yra mažesnis vėlavimas. Įsitikinkite, kad jūsų architektūra ir algoritmai yra kuo mažiau jautrūs vėlavimui, kad sprendimų priėmimo procesas vyktų greičiau.

Pasirinkite tinkamus įrenginius ir įrangą

Tinkamos aparatinės įrangos pasirinkimas yra labai svarbus geram Edge AI projektui. Tai lemia krašto įrenginių – jutiklių, vartų ar daiktų interneto įrenginių – priklausomybė nuo apdorojimo galios, duomenų saugyklos ar tinklo. Didelio našumo kraštiniai įrenginiai padeda jūsų dirbtinio intelekto algoritmams veikti be trikdžių, nes užtikrina didelį našumą krašte.

Mokymusi pagrįstų dirbtinio intelekto modelių mokymas ir diegimas kraštuose

Tie modeliai, kurie buvo sukurti debesijos procesams, nėra gerai pritaikyti diegimui krašte. Kad dirbtinis intelektas kraštui būtų veiksmingas, modeliai turėtų būti nedideli, taupūs energijos požiūriu ir apmokyti veikti naudojant nedidelius krašto aparatinės įrangos skaičiavimo išteklius. Vienas iš metodų, kuriuos galima taikyti dirbtinio intelekto algoritmams, kad juos būtų galima naudoti krašte, yra vadinamas modelio suspaudimu ir kvantavimu.

Išnagrinėkite į kraštus orientuotas sistemas ir platformas

Štai keletas Edge AI karkasų, kuriuos galima pritaikyti, kad būtų lengva kurti: TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson ir Microsoft Azure IoT Edge. Šiose platformose siūlomi komponentai ir karkasai, skirti tam, kad naudotojai galėtų diegti dirbtinio intelekto modelius krašte. Taip pat teikiama tam tikra parama dislokuotiems modeliams, pavyzdžiui, jų stebėjimas ir atnaujinimas.

Apsaugokite duomenis nuo galimų duomenų saugumo pažeidimų

Papildoma Edge AI savybė yra ta, kad jis leidžia apdoroti duomenis visai netoli tos vietos, kur jie sukuriami, taigi sumažina informacijos srautą į debesis. Tačiau duomenų saugumas neliko nuošalyje. Sukurkite atitinkamą šifravimą, galingas prieigas ir periodinius atnaujinimus, kad apsaugotumėte kraštinius įrenginius nuo kibernetinės rizikos.

Organizuokite nuolatinę stebėseną ir modelio atnaujinimą

Vėlgi, įdiegus kraštinių dirbtinio intelekto sprendimą, stebėsena yra labai svarbi siekiant užtikrinti, kad sistema veiktų taip, kaip tikimasi, ir atitiktų veiklos standartus. Realaus laiko analitiniuose scenarijuose statiniai duomenys periodiškai įkeliami į dirbtinio intelekto modelius, kad būtų galima modeliuoti modelio pakartotinį panaudojimą ir tikslumą.

Dabartiniai rekomenduojami metodai, kaip taikyti kraštinį dirbtinį intelektą realiuoju laiku atliekamoje analitikoje

Teikite pirmenybę mažam vėlavimui ir dideliam prieinamumui

Tiesioginis Edge AI privalumas yra vėlavimo panaikinimas. Pasirūpinkite, kad jūsų architektūra ir algoritmai turėtų kuo ilgesnį vėlinimą, kad sprendimų priėmimas būtų greitesnis.

Balansas tarp debesijos ir krašto

Edge AI rūpinasi duomenų apdorojimu, debesijos sprendimai išlieka svarbia sistemos dalimi, skirta duomenų saugojimui, modelių mokymui ir masteliavimui. Jūsų sistemos optimizavimas vyks krašto ir debesijos vietoje.

Pasirinkite tinkamas dirbtinio intelekto sistemas ir įrankių rinkinius

Mobilieji karkasai, tokie kaip TensorFlow Lite, OpenVINO, taip pat EdgeX Foundry, yra puikiai suderinami su diegimu kraštuose.

Sutelkite dėmesį į mastelio keitimą ir lankstumą

Kadangi „Edge“ dirbtinio intelekto diegimas turėtų būti įmanomas įvairiais detalumo lygiais, įgyvendinimo priemonės turėtų būti lengvai keičiamo dydžio ir modulinės įvairiais naudojimo atvejais. Įvertinkite modulines architektūras ir venkite, kad daugelis decentralizuotų sprendimų būtų „kietai užkoduoti“ taip, kad nesuteiktų didelio lankstumo.

Optimizuoti energijos suvartojimą

Kraštiniai įrenginiai turi nuolat veikti – dėl savo konteksto jie dažnai tai turi daryti mažos galios sąlygomis. Įdiekite gilaus mokymosi modelius, kurie būtų efektyvūs, bet reikalautų mažai išteklių.

Keletas pagrindinių iššūkių, pastebėtų diegiant kraštinius dirbtinio intelekto įrenginius, skirtus realaus laiko duomenims, yra šie

Nepaisant privalumų, įgyvendinant Edge AI realaus laiko duomenų analizei, susiduriama su tam tikrais iššūkiais:

Išteklių apribojimai: Fiziniai kraštinių įrenginių apribojimai, tokie kaip skaičiavimo pajėgumai ir atmintis, reiškia, kad dirbtinio intelekto modeliai dažnai yra ribojami tokių įrenginių.

Duomenų valdymo sudėtingumas: Dirbti su realaus laiko duomenimis keliuose kraštiniuose įrenginiuose yra šiek tiek sudėtinga, jei yra prijungti keli kraštiniai įrenginiai.

Integracija su senosiomis sistemomis: Pagrindinis kraštinių įrenginių dirbtinio intelekto naudojimo trūkumas yra tas, kad gali kilti integracijos problemų, nes jis turi būti pritaikytas prie dabartinių struktūrų ir sistemų.

Priežiūra ir atnaujinimai: Įvairiuose įrenginiuose esančias Edge AI sistemas reikia atnaujinti ir užtikrinti vienodą veikimą, o tai įmanoma tik nuolat prižiūrint ir taikant tam tikrus specifinius metodus.

Realaus laiko analizė – dar viena sritis, kurioje Edge AI randa įvairias pritaikymo sritis

Išmanioji gamyba: Įrangos būklės diagnostika realiuoju laiku, numatoma techninė priežiūra ir gamybos didinimas – tai kiti Edge AI panaudojimo būdai.

Mažmeninės prekybos analizė: Ji naudojama mažmeninės prekybos srityje, siekiant fiksuoti ir analizuoti realiuoju laiku pirkėjų elgesį, atsargas ir net apsipirkimo patirtį.

Sveikatos priežiūros stebėsena: Edge AI valdo dėvimus įtaisus ir medicininius pacientų stebėjimo jutiklius, kad realiuoju laiku būtų galima stebėti pacientų gyvybinius požymius ir pranešti gydytojams.

Išmanieji miestai: Realaus laiko duomenų apdorojimas dirbtiniu intelektu eismo valdymo, energijos paskirstymo ir stebėjimo sistemose padeda užtikrinti efektyvų miestų veikimą.

Autonominės transporto priemonės: Autonominiai automobiliai: kraštinis dirbtinis intelektas leidžia automobiliui apdoroti iš jutiklių gaunamus duomenis ir priimti teisingus sprendimus realiuoju laiku bei atlikti judesius.

Apibendrinant

Duomenų apdorojimas ir jų analizė krašte suteikė galimybę juos naujai panaudoti įvairiose sektorių srityse. Supratimas, kaip atlikti Edge AI analizę realiuoju laiku, suteikia įmonėms pranašumą, nes leidžia laiku priimti sprendimus, taupant išlaidas ir gerinant veiklos rezultatus. Nagrinėjant išmaniąją gamybą ir sveikatos priežiūrą teigiamas dirbtinio intelekto poveikis srautiniam realaus laiko duomenų indekso apdorojimui yra neginčijamas. Kaip matyti, vadovaudamosi patarimais, kaip įgyvendinti Edge AI realiuoju laiku, ir atsižvelgdamos į iškilusias problemas, organizacijos galės pasiekti didelį Edge kompiuterijos potencialą.

Taip pat, tobulėjant Edge AI technologijai, gebėjimas ją taikyti savo verslo modeliui lems įmonės konkurencingumą didžiųjų duomenų kontekste.

Dažniausiai užduodami klausimai ir atsakymai į juos

Kas yra Edge AI ir kodėl jis svarbus realaus laiko analizei?

Edge AI reiškia dirbtinio intelekto algoritmų diegimą tiesiogiai kraštiniuose įrenginiuose, o ne centralizuotoje debesijos aplinkoje. Šis metodas leidžia apdoroti duomenis netoli jų šaltinio, gerokai sumažinant uždelsimą ir pagerinant atsako laiką. Realaus laiko analizei Edge AI yra labai svarbus, nes leidžia nedelsiant apdoroti duomenis ir priimti sprendimus, o tai yra labai svarbu, kai reikia greitai reaguoti, pavyzdžiui, išmaniosios gamybos, sveikatos priežiūros stebėsenos ir autonominių transporto priemonių srityse. Sumažinus poreikį siųsti duomenis į debesį ir iš jo, Edge AI taip pat padidina duomenų privatumą ir sumažina pralaidumo naudojimą.

Kokios yra pagrindinės aplinkybės diegiant Edge AI realaus laiko analizei?

Įgyvendindami Edge AI realaus laiko analizei, atsižvelkite į šiuos pagrindinius veiksnius:

Naudojimo atvejo vertinimą: Nustatykite ir įvertinkite konkrečias taikomąsias programas ir duomenis, kuriuos reikia apdoroti realiuoju laiku. Nustatykite dirbtinio intelekto modeliui keliamus tikslus ir reikalavimus.

Techninės įrangos pasirinkimas: Pasirinkite tinkamus kraštinius įrenginius, turinčius pakankamą apdorojimo galią, atmintį ir ryšį, kad galėtumėte palaikyti savo dirbtinio intelekto modelius.

Dirbtinio intelekto modelio optimizavimas: Užtikrinkite, kad dirbtinio intelekto modeliai būtų optimizuoti kraštiniams įrenginiams, daugiausia dėmesio skiriant modelio suspaudimui ir kvantavimui, kad atitiktų įrenginio apribojimus.

Karkasai ir platformos: TensorFlow Lite arba NVIDIA Jetson, kuriose siūlomos priemonės dirbtinio intelekto modeliams diegti ir valdyti kraštiniuose įrenginiuose.

Duomenų saugumas: Įgyvendinkite patikimas duomenų ir įrenginių apsaugos priemones, įskaitant šifravimą, prieigos kontrolę ir reguliarius atnaujinimus.

Kokia yra geroji praktika diegiant kraštinių įrenginių dirbtinį intelektą realaus laiko analitikoje?

Geriausia praktika diegiant Edge AI realaus laiko analitikoje:

Pirmenybė teikiama mažam vėlavimui: Sukurkite savo architektūrą ir algoritmus taip, kad kuo labiau sumažintumėte vėlavimą ir užtikrintumėte, kad sprendimų priėmimo procesai vyktų kuo greičiau.

Pasirinkite tinkamą techninę įrangą: Pasirinkite didelio našumo kraštinius įrenginius, atitinkančius jūsų konkrečius poreikius, nesvarbu, ar tai būtų jutikliai, vartai, ar daiktų interneto įrenginiai.

Optimizuokite dirbtinio intelekto modelius: Naudokite modelių suspaudimą ir kvantavimą, kad dirbtinio intelekto modelius pritaikytumėte diegimui kraštuose, daugiausia dėmesio skirdami energijos vartojimo efektyvumui ir mažiems skaičiavimo reikalavimams.

Pasinaudokite kraštinėmis sistemomis: Kad būtų lengviau diegti ir valdyti dirbtinio intelekto modelius kraštiniuose įrenginiuose, naudokite į kraštus orientuotas sistemas, pavyzdžiui, TensorFlow Lite arba NVIDIA Jetson.

Išlaikykite duomenų saugumą: Užtikrinkite tvirtą šifravimą, saugią prieigos kontrolę ir reguliarius atnaujinimus, kad apsisaugotumėte nuo duomenų pažeidimų ir kibernetinių grėsmių.

Kokie yra bendri iššūkiai, susiję su kraštinių įrenginių dirbtiniu intelektu, skirtu realaus laiko analizei?

Dažniausiai pasitaikantys iššūkiai:

Išteklių apribojimai: Dažnai kraštiniai įrenginiai turi ribotą duomenų apdorojimo galią ir atmintį, o tai gali riboti diegiamų dirbtinio intelekto modelių sudėtingumą.

Duomenų valdymo sudėtingumas: Realaus laiko duomenų valdymas keliuose kraštiniuose įrenginiuose gali būti sudėtingas, ypač integruojant su esamomis sistemomis.

Integracija su senosiomis sistemomis: dirbtinio intelekto sprendimai gali susidurti su suderinamumo su senesnėmis sistemomis problemomis, todėl reikia kruopštaus planavimo ir integracijos strategijų.

Priežiūra ir atnaujinimai: Norint užtikrinti, kad kraštiniai įrenginiai ir dirbtinio intelekto modeliai veiktų optimaliai ir išliktų saugūs, būtina reguliari priežiūra ir atnaujinimai.

Kaip praktiškai galima panaudoti kraštinį dirbtinį intelektą realaus laiko analitikoje?

Praktinis Edge AI panaudojimas realaus laiko analitikoje:

Išmanioji gamyba: realiuoju laiku atliekama įrangos diagnostika ir numatomoji techninė priežiūra, didinanti gamybos efektyvumą ir mažinanti prastovas.

Mažmeninės prekybos analizė: Pirkėjų elgsenos analizė, atsargų valdymas ir apsipirkimo patirties gerinimas pasitelkiant įžvalgas realiuoju laiku.

Sveikatos priežiūros stebėsena: Sveikatos priežiūra: pacientų gyvybinių funkcijų stebėjimas naudojant dėvimus prietaisus ir jutiklius, leidžiantis nedelsiant įspėti ir imtis intervencinių priemonių.

Išmanieji miestai: Efektyvesniam miestų veikimui pagerinti eismo valdymą, energijos paskirstymą ir stebėjimo sistemas.

Autonominės transporto priemonės: Autonominės transporto priemonės: jutiklių duomenų apdorojimas skrydžio metu, siekiant priimti sprendimus dėl vairavimo realiuoju laiku ir užtikrinti transporto priemonės saugumą.