Hoe Edge AI implementeren voor real-time analyse

De technologische vooruitgang die de nieuwe generatie bedrijfsomgevingen aanzienlijk heeft verbeterd, is efficiënte real-time verwerking. Conventionele cloudomgevingen zijn daarom mogelijk niet geschikt voor het verwerken van de enorme hoeveelheden gegevens die tegenwoordig door apparaten en toepassingen worden geproduceerd. Dit is waar Edge AI om de hoek komt kijken als game changer. Door gegevens dicht bij de bron te verwerken, kan Edge AI een onmiddellijke analyse uitvoeren die resulteert in betere beslissingen binnen de bedrijfstransacties. We zullen ook uitleggen hoe je Edge AI kunt gebruiken voor real-time gegevensanalyse, met een aantal aanbevelingen en alle voordelen van de voortschrijdende integratie van kunstmatige intelligentie voor real-time gegevens.

Inleiding tot Edge AI en waarom het belangrijk is

Edge AI is het gebruik van modellen voor kunstmatige intelligentie op de apparaten die zijn aangesloten op het netwerk om gegevens op het apparaat te analyseren en niet noodzakelijkerwijs in de cloud. Deze manier van berekenen verkort ook de responstijd, verhoogt het privacyniveau van gegevens en verbetert de operationele prestaties.

Voor organisaties die zich bezighouden met het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens afkomstig van IoT-apparaten, camera’s en sensoren, biedt Edge AI de mogelijkheid om de gegevens in realtime inzichtelijk te maken. Het gebruik van Edge AI voor het leveren van analyses in realtime is belangrijker geworden op verschillende gebieden, waaronder productie, gezondheidszorg, detailhandel en slimme steden.

Hoe kunnen organisaties Edge AI toepassen voor nauwkeurige real-time analyses?

Om Edge AI toe te passen voor real-time analyses, moet er veel aandacht worden besteed aan het plannen van deze oplossing, het kiezen van de juiste infrastructuur en het creëren van kunstmatige intelligentiemodellen die aan de randen kunnen worden ingezet. Hier volgt een stapsgewijze aanpak:

Evalueer uw use-case en staatsdoelen

Het is echter noodzakelijk om een evaluatie te maken van uw gebruikscontext en de belangrijkste doelen die moeten worden bereikt. Bepaal het soort gegevens dat real-time verwerking vereist, de gadgets die moeten worden gebruikt en de keuzes die moeten worden gemaakt. In een productieomgeving kan de applicatie bijvoorbeeld worden gebruikt om problematische apparatuur te identificeren en deze vervolgens snel te verhelpen.

Selecteer de juiste randapparatuur en hardware

Het kiezen van het juiste hardwareplatform is nog belangrijker voor Edge AI-systemen. Het type randapparaten, dat een sensor, gateway of IoT-apparaat kan zijn, verschilt afhankelijk van de operationele kracht, de opslagruimte en de mogelijkheid om verbinding te maken met de cloud. Eersteklas randapparaten garanderen dat kunstmatige intelligentie-algoritmen zonder interferentie of vertraging worden uitgevoerd.

Ontwikkeling en optimalisatie van modellen voor kunstmatige intelligentie voor edge-implementaties

Modellen voor kunstmatige intelligentie die worden ingezet in de cloud zijn niet bijzonder geschikt voor gebruik in de edge. Om Edge AI duurzaam te laten zijn, moeten de modellen die worden ingezet eenvoudig zijn, weinig energie verbruiken en kunnen worden uitgevoerd op randapparaten. Bij het optimaliseren van kunstmatige intelligentiealgoritmen voor gebruik in edge systemen kunnen functies als modelcompressie en kwantificering worden toegepast.

Het gebruik van Edge-georiënteerde frameworks en platforms

Voor eenvoudigere optimalisatie kan gebruik worden gemaakt van Edge AI frameworks zoals TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson of Microsoft Azure IoT Edge. Ze bieden frameworks en API’s die nodig zijn om kunstmatige intelligentiemodellen in te zetten op dergelijke randapparaten. Ze bieden ook faciliteiten voor modelbeheer en -implementatie, modelbewaking en modelupdates.

Privacy en beveiliging van gegevens

Een ander voordeel van Edge AI is dat gegevens dichter bij de bron worden bewaard en dat er minder informatie naar de cloud hoeft te gaan. Er zijn echter wel aandachtspunten, bijvoorbeeld gegevensbeveiliging is nog steeds belangrijk. Gebruik sterke beveiligings- en versleutelingsmaatregelen, duidelijke toegang tot dergelijke apparaten en update de apparaten vaak om bedreigingen tegen te gaan.

Academische banden en bijgewerkte modellen blijven controleren

Nadat je je Edge AI-oplossing hebt geïmplementeerd, is onderhoud heel belangrijk, zodat je kunt controleren of het systeem werkt zoals verwacht of de prestaties levert die ervan worden verwacht. Een manier is om voortdurend nieuwe gegevens te voeden in een kunstmatig intelligentiemodel om de kans te verkleinen dat de analyse ervan degradeert in de real-time analytics kunstmatige intelligentie omstandigheid.

Een systematisch overzicht van best practices voor de inzet van Edge AI in real-time analytics

Prioriteit geven aan lage latentie en hoge beschikbaarheid

Het eerste voordeel van Edge AI is minder latentie. Zorg ervoor dat je architectuur en je algoritmen zo vertragingsongevoelig mogelijk zijn, zodat het besluitvormingsproces sneller kan verlopen.

Kies de juiste apparaten en apparatuur

Het kiezen van de juiste hardware is cruciaal voor goede Edge AI ontwerpen. Dit bepaalt randapparaten – of het nu de sensoren, gateways of IoT-apparaten zijn – afhankelijk van verwerkingskracht, gegevensopslag of netwerk. Krachtige randapparaten helpen je algoritmen voor kunstmatige intelligentie ongestoord te presteren door hoge prestaties aan de rand te leveren.

Op leren gebaseerde kunstmatige intelligentiemodellen trainen en inzetten voor de rand

Modellen die zijn ontwikkeld voor cloudprocessen zijn niet geschikt voor gebruik aan de rand. Om Edge AI effectief te maken, moeten modellen klein en energiezuinig zijn en getraind kunnen worden op de lage rekenkracht van randhardware. Een van de benaderingen die kan worden toegepast op kunstmatige intelligentiealgoritmen voor gebruik aan de rand is modelcompressie en -kwantisering.

Ontdek Edge-georiënteerde frameworks en platforms

Hier zijn enkele van de Edge AI frameworks die kunnen worden gebruikt voor eenvoudige ontwikkeling – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson en Microsoft Azure IoT Edge. Deze platforms bieden componenten en frameworks die bedoeld zijn om gebruikers in staat te stellen kunstmatige intelligentie modellen in te zetten aan de rand. Het biedt ook enige ondersteuning voor geïmplementeerde modellen, zoals het bewaken en bijwerken ervan.

Gegevens beschermen tegen mogelijke gegevensinbreuken

Een bijkomend kenmerk van Edge AI is dat het de verwerking van gegevens mogelijk maakt in de buurt van waar ze worden gegenereerd, waardoor de informatiestroom naar de cloud wordt geminimaliseerd. Maar de beveiliging van gegevens blijft niet achter. Ontwikkel overeenkomstige encryptie, krachtige toegangen en periodieke updates om de randapparaten te beschermen tegen cyberrisico’s.

Organiseer continue monitoring en modelupdates

Nogmaals, na de implementatie van een Edge AI-oplossing is monitoring essentieel om te garanderen dat het systeem werkt zoals verwacht en in lijn met de prestatienormen. In realtime analytische scenario’s worden de statische gegevens periodiek in kunstmatige intelligentiemodellen geladen om de herbruikbaarheid en nauwkeurigheid van het model te simuleren.

De huidige aanbevolen benaderingen voor het toepassen van Edge AI in realtime analyses

Geef prioriteit aan lage latentie en hoge beschikbaarheid

Het meest directe voordeel van Edge AI is de eliminatie van latentie. Zorg ervoor dat je architectuur en je algoritmes een zo lang mogelijke vertraging hebben, zodat je besluitvorming sneller verloopt.

Balans tussen cloud en edge

Edge AI zorgt voor dataverwerking, cloudoplossingen blijven een belangrijk onderdeel van het systeem voor dataopslag, modeltraining en schaling. De optimalisatie van je systeem vindt plaats op de plek van de edge en de cloud.

Kies de juiste frameworks en toolkits voor kunstmatige intelligentie

Raamwerken zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en EdgeX Foundry zijn zeer compatibel met edge-implementatie.

Focus op schaalbaarheid en flexibiliteit

Omdat edge AI-implementaties mogelijk moeten zijn op verschillende granulariteitsniveaus, moeten de implementaties eenvoudig schaalbaar en modulair zijn voor verschillende use cases. Evalueer modulaire architecturen en vermijd dat veel gedecentraliseerde oplossingen zo ‘hard-coded’ worden dat ze weinig flexibiliteit bieden.

Energieverbruik optimaliseren

Randapparaten moeten continu werken – vanwege hun context moeten ze dat vaak doen in omstandigheden met een laag stroomverbruik. Implementeer deep learning-modellen die efficiënt zijn maar weinig bronnen vereisen.

Enkele van de grootste uitdagingen bij de toepassing van Edge AI voor realtime data zijn de volgende

Ondanks de voordelen gaat de implementatie van Edge AI voor realtime analyse gepaard met bepaalde uitdagingen:

Beperkingen in middelen: Fysieke beperkingen van randapparaten, zoals rekencapaciteit en geheugen, betekenen dat modellen voor kunstmatige intelligentie vaak worden beperkt door dergelijke apparaten.

Complexiteit gegevensbeheer: Werken met Real-time data op meerdere edge devices is enigszins uitdagend als er meerdere edge devices zijn aangesloten.

Integratie met legacysystemen: Het belangrijkste nadeel van het gebruik van Edge AI is dat het integratieproblemen kan veroorzaken omdat het moet passen in de huidige structuren en systemen.

Onderhoud en updates: De Edge AI-systemen op verschillende apparaten moeten worden bijgewerkt en zorgen voor uniforme prestaties, wat alleen mogelijk is door voortdurend toezicht en het gebruik van bepaalde specifieke methoden.

Real-time analyse is een ander domein waarin Edge AI verschillende toepassingen vindt.

Smart Manufacturing: Realtime diagnostiek van de gezondheid van apparatuur, voorspellend onderhoud en verhoging van de productie zijn andere toepassingen van Edge AI.

Retail Analytics: Het wordt gebruikt in de detailhandel om real-time winkelgedrag, inventaris en zelfs de winkelervaring vast te leggen en te analyseren.

Monitoring in de gezondheidszorg: Edge AI draait op draagbare gadgets en medische patiëntvolgsensoren voor het in realtime volgen van de vitale functies van patiënten en het waarschuwen van artsen.

Slimme steden: Real-time gegevensverwerking met kunstmatige intelligentie in verkeersbeheer, energiedistributie en bewakingssystemen helpt steden efficiënt te laten functioneren.

Autonome voertuigen: Edge AI stelt de auto in staat om gegevens afkomstig van sensoren te verwerken en correcte real-time beslissingen en bewegingen te maken.

Concluderend

Het verwerken en analyseren van gegevens aan de rand heeft nieuw gebruik mogelijk gemaakt in verschillende sectoren. Inzicht in hoe Edge AI kan worden toegepast voor real-time analyse biedt bedrijven een voorsprong door tijdige besluitvorming mogelijk te maken, kosten te besparen en prestaties te verbeteren. Als we kijken naar smart manufacturing en gezondheidszorg, is de positieve impact van kunstmatige intelligentie in de stroomverwerking van de real-time data-index onmiskenbaar. Zoals te zien is, zullen organisaties het grote potentieel van edge computing kunnen bereiken door de tips voor real-time implementatie van edge AI op te volgen en rekening te houden met de problemen die zich voordoen.

Naarmate de Edge AI-technologie zich verder ontwikkelt, zal het vermogen om deze toe te passen op je bedrijfsmodel het concurrentievermogen van een bedrijf in de context van big data bepalen.

De meest gestelde vragen en hun antwoorden

Wat is Edge AI en waarom is het belangrijk voor real-time analytics?

Edge AI verwijst naar de inzet van algoritmen voor kunstmatige intelligentie direct op randapparaten in plaats van in gecentraliseerde cloudomgevingen. Met deze aanpak kunnen gegevens dicht bij de bron worden verwerkt, waardoor de latentie aanzienlijk wordt verminderd en de responstijden worden verbeterd. Edge AI is cruciaal voor realtime analytics omdat het onmiddellijke gegevensverwerking en besluitvorming mogelijk maakt, wat essentieel is voor gebruik dat snelle reacties vereist, zoals bij slimme productie, bewaking van de gezondheidszorg en autonome voertuigen. Door de noodzaak om gegevens van en naar de cloud te sturen te minimaliseren, verbetert Edge AI ook de gegevensprivacy en vermindert het bandbreedtegebruik.

Wat zijn de belangrijkste overwegingen bij het implementeren van Edge AI voor real-time analyse?

Houd bij het implementeren van Edge AI voor real-time analyse rekening met de volgende belangrijke factoren:

Use Case Evaluatie: Identificeer en evalueer de specifieke toepassingen en gegevens die real-time verwerking vereisen. Bepaal de doelen en vereisten voor uw kunstmatige intelligentiemodel.

Hardwareselectie: Kies geschikte randapparaten met voldoende verwerkingskracht, geheugen en connectiviteit om uw kunstmatige intelligentiemodellen te ondersteunen.

Optimalisatie kunstmatige intelligentie model: Zorg ervoor dat kunstmatige intelligentiemodellen geoptimaliseerd zijn voor randapparaten, waarbij de nadruk ligt op modelcompressie en -kwantisering om binnen de beperkingen van het apparaat te passen.

Frameworks en platforms: Gebruik randgeoriënteerde frameworks en platforms, zoals TensorFlow Lite of NVIDIA Jetson, die tools bieden voor het implementeren en beheren van modellen voor kunstmatige intelligentie op randapparaten.

Gegevensbeveiliging: Implementeer robuuste beveiligingsmaatregelen om gegevens en apparaten te beschermen, waaronder versleuteling, toegangscontroles en regelmatige updates.

Wat zijn enkele best practices voor het inzetten van Edge AI in real-time analytics?

Best practices voor het inzetten van Edge AI bij real-time analyses zijn onder andere:

Geef prioriteit aan lage latentie: Ontwerp uw architectuur en algoritmen om vertraging te minimaliseren, zodat besluitvormingsprocessen zo snel mogelijk verlopen.

Selecteer geschikte hardware: Kies hoogwaardige randapparaten die geschikt zijn voor uw specifieke behoeften, of het nu sensoren, gateways of IoT-apparaten zijn.

Optimaliseer modellen voor kunstmatige intelligentie: Gebruik modelcompressie en -kwantisering om kunstmatige intelligentiemodellen aan te passen voor edge-implementatie, met de nadruk op energie-efficiëntie en lage rekenvereisten.

Edge-frameworks benutten: Gebruik randgeoriënteerde frameworks zoals TensorFlow Lite of NVIDIA Jetson om de inzet en het beheer van kunstmatige intelligentiemodellen op randapparaten te vergemakkelijken.

Gegevensbeveiliging handhaven: Zorg voor sterke encryptie, veilige toegangscontroles en regelmatige updates om te beschermen tegen datalekken en cyberbedreigingen.

Wat zijn de meest voorkomende uitdagingen in verband met Edge AI voor real-time analytics?

Veelvoorkomende uitdagingen zijn onder andere:

Beperkingen in bronnen: Edge-apparaten hebben vaak beperkte verwerkingskracht en beperkt geheugen, waardoor de complexiteit van kunstmatige intelligentie-modellen die kunnen worden ingezet, beperkt is.

Complexiteit gegevensbeheer: Het beheren van realtime gegevens op meerdere randapparaten kan complex zijn, vooral bij integratie met bestaande systemen.

Integratie met oudere systemen: Edge AI-oplossingen kunnen te maken krijgen met compatibiliteitsproblemen met oudere systemen, waardoor zorgvuldige planning en integratiestrategieën nodig zijn.

Onderhoud en updates: Regelmatig onderhoud en updates zijn nodig om ervoor te zorgen dat randapparaten en kunstmatige intelligentiemodellen optimaal presteren en veilig blijven.

Wat zijn enkele praktische toepassingen van Edge AI in real-time analytics?

Praktisch gebruik van Edge AI in real-time analytics omvat:

Smart Manufacturing: Real-time diagnostiek en voorspellend onderhoud voor apparatuur, waardoor de productie-efficiëntie wordt verbeterd en stilstand wordt verminderd.

Retail Analytics: Analyseren van winkelgedrag, voorraadbeheer en verbeteren van de winkelervaring door real-time inzichten.

Gezondheidszorg monitoring: Volgen van vitale functies van patiënten met behulp van draagbare apparaten en sensoren, waardoor onmiddellijke waarschuwingen en interventies mogelijk zijn.

Slimme steden: Het verbeteren van verkeersmanagement, energiedistributie en bewakingssystemen voor efficiëntere stedelijke activiteiten.

Autonome voertuigen: Het verwerken van sensorgegevens tijdens het rijden om real-time beslissingen te nemen en de veiligheid van het voertuig te garanderen.