Slik implementerer du Edge AI for sanntidsanalyse

Den teknologiske utviklingen som har forbedret den nye generasjonens forretningsmiljø betraktelig, er effektiv sanntidsbehandling. Konvensjonelle skymiljøer er derfor ikke alltid praktiske når det gjelder å håndtere de enorme datamengdene som produseres av moderne enheter og applikasjoner. Det er her Edge AI kommer inn i bildet. Databehandling nær opprinnelsen gjør at Edge AI kan utføre en umiddelbar analyse som resulterer i bedre beslutninger i forretningstransaksjonene. Vi vil også forklare hvordan Edge AI kan brukes til dataanalyse i sanntid, med noen anbefalinger og alle fordelene ved den progressive integreringen av kunstig intelligens for sanntidsdata.

Introduksjon til Edge AI og hvorfor det er viktig

Edge AI er bruk av kunstig intelligensmodeller på enheter som er koblet til nettverket, for å analysere data på enheten og ikke nødvendigvis i skyen. Denne beregningsmåten reduserer også responstiden, øker personvernet for data og forbedrer driftsytelsen.

For organisasjoner som er involvert i behandling av enorme datamengder fra IoT-enheter, kameraer og sensorer, gir Edge AI muligheten til å gjøre dataene forståelige i sanntid. Bruken av Edge AI for å levere analyser i sanntid har blitt viktigere på en rekke områder, blant annet innen produksjon, helse, detaljhandel og smarte byer.

Hvordan kan organisasjoner ta i bruk Edge AI for å få nøyaktige sanntidsanalyser?

For å ta i bruk Edge AI for sanntidsanalyse må man tenke nøye gjennom planleggingen av denne løsningen, velge riktig infrastruktur og lage modeller for kunstig intelligens som kan distribueres i utkanten av systemet. Her er en trinnvis tilnærming:

Evaluer bruksområdet og målene dine

Det er imidlertid nødvendig å foreta en evaluering av bruksområdet og de viktigste målene som skal oppnås. Bestem hva slags data som krever sanntidsbehandling, hvilke gadgets som skal brukes, og hvilke valg som må tas. I en produksjonsinnstilling kan applikasjonen for eksempel brukes til å identifisere problematisk utstyr og deretter utbedre det raskt.

Velg riktige Edge-enheter og maskinvare

Å velge riktig maskinvareplattform er enda viktigere for Edge AI-systemer. Typen edge-enheter, som kan være en sensor, gateway eller IoT-enhet, varierer i henhold til driftskraft, lagringsplass og muligheten til å koble seg til skyen. Førsteklasses edge-enheter garanterer at algoritmer for kunstig intelligens utføres uten forstyrrelser eller forsinkelser.

Utvikling og optimalisering av modeller for kunstig intelligens for edge-distribusjon

Kunstig intelligens-modeller som brukes i skyen, egner seg ikke spesielt godt for bruk i edge-områder. For at Edge AI skal være bærekraftig, må modellene som tas i bruk, være enkle, ha lavt strømforbruk og kunne kjøres på edge-enheter. Funksjoner som modellkomprimering og kvantisering kan brukes når algoritmer for kunstig intelligens skal optimaliseres for bruk i edge-systemer.

Bruk av edge-orienterte rammeverk og plattformer

For enklere optimalisering kan man integrere Edge AI-rammeverk som TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson eller Microsoft Azure IoT Edge. De tilbyr rammeverk og API-er som er nødvendige for å distribuere kunstig intelligensmodeller på slike edge-enheter. De tilbyr også fasiliteter for modelladministrasjon og -distribusjon, modellovervåking og modelloppdatering.

Personvern og datasikkerhet

En annen fordel med Edge AI er at data oppbevares nærmere det opprinnelige elementet, og at ikke like mye informasjon må sendes til skyen. Det finnes imidlertid områder som gir grunn til bekymring, for eksempel er datasikkerhet fortsatt viktig. Bruk sterke sikkerhetstiltak og kryptering, tydelig tilgang til slike enheter, og oppdater enhetene ofte for å motvirke trusler.

Fortsett å overvåke akademiske bånd og oppdaterte modeller

Etter at du har tatt i bruk Edge AI-løsningen, er vedlikehold svært viktig, slik at du kan sjekke om systemet fungerer som forventet eller leverer den ytelsen som forventes av det. En måte å gjøre dette på er å kontinuerlig mate nye data inn i en kunstig intelligens-modell for å redusere sjansen for at analysen forringes i sanntidsanalysens kunstige intelligens-omstendighet.

En systematisk gjennomgang av beste praksis for bruk av Edge AI i sanntidsanalyse

Prioriter lav ventetid og høy tilgjengelighet

Den første fordelen med Edge AI er mindre ventetid. Sørg for at arkitekturen og algoritmene er så lite forsinkelsesfølsomme som mulig, slik at beslutningsprosessen kan gjennomføres raskere.

Velg passende enheter og utstyr

Å velge riktig maskinvare er avgjørende for god Edge AI-design. Dette avhenger av prosessorkraft, datalagring eller nettverk – enten det er sensorer, gatewayer eller IoT-enheter. Edge-enheter med høy ytelse hjelper algoritmene for kunstig intelligens med å fungere uten forstyrrelser ved å levere høy ytelse på kanten.

Tren opp og distribuer læringsbaserte kunstig intelligens-modeller for edge

De modellene som er utviklet for skyprosesser, egner seg ikke så godt for bruk på edge. For at Edge AI skal være effektivt, må modellene være små, energisparende og kunne trenes opp slik at de kan kjøres på maskinvare med lave beregningsressurser. En av tilnærmingene som kan brukes på kunstig intelligens-algoritmer for bruk på edge, er modellkomprimering og kvantisering.

Utforsk Edge-orienterte rammeverk og plattformer

Her er noen av Edge AI-rammeverkene som kan brukes for enkel utvikling – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson og Microsoft Azure IoT Edge. Disse plattformene tilbyr komponenter og rammeverk som er ment å gjøre det mulig for brukere å distribuere modeller for kunstig intelligens på kanten. De gir også støtte til utplasserte modeller, for eksempel overvåking og oppdatering.

Beskytt dataene mot potensielle datainnbrudd

En annen funksjon ved Edge AI er at den gjør det mulig å behandle data like i nærheten av der de genereres, og dermed minimere informasjonsflyten til skyen. Men datasikkerheten er ikke glemt. Utvikle tilsvarende kryptering, kraftige tilganger og periodiske oppdateringer for å beskytte edge-enhetene mot cyberrisiko.

Organiser kontinuerlig overvåking og modelloppdatering

Etter at en Edge AI-løsning er tatt i bruk, er overvåking nøkkelen til å garantere at systemet fungerer som forventet og i tråd med ytelsesstandardene. I sanntidsanalysescenarioer lastes de statiske dataene inn i kunstig intelligens-modeller med jevne mellomrom for å simulere modellens gjenbrukbarhet og nøyaktighet.

De nåværende anbefalte tilnærmingene til bruk av Edge AI i sanntidsanalyse

Prioriter lav ventetid og høy tilgjengelighet

Den mest direkte fordelen med Edge AI er eliminering av ventetid. Sørg for at arkitekturen og algoritmene har så lang forsinkelse som mulig, slik at du kan ta raskere beslutninger.

Balanse mellom Cloud og Edge

Edge AI tar seg av databehandlingen, men skyløsninger forblir en viktig del av systemet for datalagring, modelltrening og skalering. Optimaliseringen av systemet ditt skjer i skjæringspunktet mellom edge og skyen.

Velg de riktige rammeverkene og verktøysettene for kunstig intelligens

Mobile rammeverk som TensorFlow Lite, OpenVINO og EdgeX Foundry er svært kompatible med edge-distribusjon.

Fokuser på skalerbarhet og fleksibilitet

Fordi Edge AI-implementeringer bør være mulig på ulike detaljnivåer, bør implementeringene være enkle å skalere og modulære på tvers av ulike bruksområder. Evaluer modulære arkitekturer, og unngå å lage mange desentraliserte løsninger som er «hardkodet» på en slik måte at de ikke gir særlig fleksibilitet.

Optimaliser strømforbruket

Edge-enheter må jobbe kontinuerlig – på grunn av konteksten de befinner seg i, må de ofte gjøre dette under forhold med lavt strømforbruk. Implementere dyplæringsmodeller som er effektive, men med lave ressurskrav.

Noen av de største utfordringene med å ta i bruk Edge AI for sanntidsdata er som følger

Til tross for fordelene er det visse utfordringer forbundet med å implementere Edge AI for sanntidsanalyse:

Ressursbegrensninger: Fysiske begrensninger i edge-enheter, for eksempel når det gjelder datakapasitet og minne, betyr at kunstig intelligens-modeller ofte er begrenset av slike enheter.

Kompleks datahåndtering: Det er utfordrende å jobbe med sanntidsdata på flere edge-enheter hvis det er flere tilkoblede edge-enheter.

Integrasjon med eldre systemer: Den største ulempen ved å bruke Edge AI er at det potensielt kan oppstå integrasjonsproblemer fordi det må passe inn i dagens strukturer og systemer.

Vedlikehold og oppdateringer: Edge AI-systemene på ulike enheter må oppdateres for å sikre ensartet ytelse, noe som bare er mulig gjennom konstant overvåking og bruk av visse spesifikke metoder.

Sanntidsanalyse er et annet område der Edge AI har mange bruksområder

Smart produksjon: Sanntidsdiagnostikk av utstyrets tilstand, prediktivt vedlikehold og økt produksjon er andre bruksområder for Edge AI.

Detaljhandelsanalyse: Det brukes i detaljhandelen for å fange opp og analysere kundeatferd, lagerbeholdning og til og med handleopplevelsen i sanntid.

Overvåking av helsevesenet: Edge AI driver bærbare dingser og sensorer for medisinsk pasientsporing for sanntidssporing av pasienters vitale tegn og varsling av leger.

Smarte byer: Behandling av sanntidsdata med kunstig intelligens i trafikkstyring, energidistribusjon og overvåkingssystemer bidrar til å gjøre byene mer effektive.

Autonome kjøretøy: Edge AI gjør det mulig for bilen å behandle data fra sensorer og ta riktige beslutninger og bevegelser i sanntid.

Konklusjon

Behandling av data og analyse av dem i forkant har gjort det mulig å utnytte dem på nye måter i ulike sektorer. Forståelse av hvordan Edge AI kan brukes til sanntidsanalyse gir bedrifter et fortrinn ved at de kan ta beslutninger i tide, spare kostnader og forbedre ytelsen. Når man ser på smart produksjon og helsetjenester, er den positive effekten av kunstig intelligens i strømmebehandlingen av sanntidsdataindeksen ubestridelig. Som det fremgår, vil organisasjoner kunne utnytte det store potensialet som ligger i edge computing ved å følge tipsene for implementering av Edge AI i sanntid og ta hensyn til problemene som har oppstått.

Samtidig vil evnen til å anvende Edge AI-teknologien i forretningsmodellen din være avgjørende for bedriftens konkurranseevne i forbindelse med stordata.

De vanligste spørsmålene og svarene på dem

Hva er Edge AI, og hvorfor er det viktig for sanntidsanalyse?

Edge AI refererer til distribusjon av kunstig intelligens-algoritmer direkte på edge-enheter, i stedet for i sentraliserte skymiljøer. Denne tilnærmingen gjør det mulig å behandle data nær kilden, noe som reduserer ventetiden betydelig og forbedrer responstidene. Edge AI er avgjørende for sanntidsanalyser, ettersom det muliggjør umiddelbar databehandling og beslutningstaking, noe som er avgjørende for anvendelser som krever raske reaksjoner, for eksempel innen smart produksjon, helseovervåking og autonome kjøretøy. Ved å minimere behovet for å sende data til og fra skyen, forbedrer Edge AI også personvernet og reduserer bruken av båndbredde.

Hva er de viktigste faktorene å ta hensyn til ved implementering av Edge AI for sanntidsanalyse?

Når du implementerer Edge AI for sanntidsanalyse, bør du vurdere følgende nøkkelfaktorer:

Evaluering av brukstilfeller: Identifiser og evaluer de spesifikke applikasjonene og dataene som krever sanntidsbehandling. Fastsett målene og kravene til modellen for kunstig intelligens.

Valg av maskinvare: Velg passende edge-enheter med tilstrekkelig prosessorkraft, minne og tilkoblingsmuligheter til å støtte modellene for kunstig intelligens.

Optimalisering av kunstig intelligens-modeller: Sørg for at modellene for kunstig intelligens er optimalisert for edge-enheter, med fokus på modellkomprimering og kvantisering slik at de passer innenfor enhetens begrensninger.

Rammeverk og plattformer: Bruk edge-orienterte rammeverk og plattformer, for eksempel TensorFlow Lite eller NVIDIA Jetson, som tilbyr verktøy for å distribuere og administrere kunstig intelligens-modeller på edge-enheter.

Datasikkerhet: Implementer robuste sikkerhetstiltak for å beskytte data og enheter, inkludert kryptering, tilgangskontroller og regelmessige oppdateringer.

Hva er beste praksis for å ta i bruk Edge AI i sanntidsanalyse?

Beste praksis for bruk av Edge AI i sanntidsanalyser inkluderer

Prioriter lav ventetid: Utform arkitekturen og algoritmene for å minimere forsinkelser, slik at beslutningsprosessene går så raskt som mulig.

Velg egnet maskinvare: Velg edge-enheter med høy ytelse som passer til dine spesifikke behov, enten det er sensorer, gatewayer eller IoT-enheter.

Optimaliser kunstig intelligens-modeller: Bruk modellkomprimering og kvantisering for å tilpasse kunstig intelligens-modeller for edge-distribusjon, med fokus på energieffektivitet og lave beregningskrav.

Utnytt Edge-rammeverk: Bruk edge-orienterte rammeverk som TensorFlow Lite eller NVIDIA Jetson for å gjøre det enklere å distribuere og administrere kunstig intelligensmodeller på edge-enheter.

Oppretthold datasikkerheten: Sørg for sterk kryptering, sikker tilgangskontroll og regelmessige oppdateringer for å beskytte mot datainnbrudd og cybertrusler.

Hva er de vanligste utfordringene knyttet til Edge AI for sanntidsanalyse?

Vanlige utfordringer er blant annet

Ressursbegrensninger: Edge-enheter har ofte begrenset prosessorkraft og minne, noe som kan begrense kompleksiteten i modellene for kunstig intelligens som kan implementeres.

Kompleks datahåndtering: Det kan være komplisert å administrere sanntidsdata på tvers av flere edge-enheter, spesielt når de skal integreres med eksisterende systemer.

Integrasjon med eldre systemer: Edge AI-løsninger kan ha kompatibilitetsproblemer med eldre systemer, noe som krever nøye planlegging og integrasjonsstrategier.

Vedlikehold og oppdateringer: Regelmessig vedlikehold og oppdateringer er nødvendig for å sikre at edge-enheter og kunstig intelligens-modeller fungerer optimalt og forblir sikre.

Hvordan kan Edge AI brukes i sanntidsanalyse i praksis?

Praktiske bruksområder for Edge AI i sanntidsanalyse er blant annet

Smart produksjon: Sanntidsdiagnostikk og prediktivt vedlikehold av utstyr, noe som forbedrer produksjonseffektiviteten og reduserer nedetid.

Detaljhandelsanalyse: Analyse av kundeatferd, lagerstyring og forbedring av handleopplevelsen ved hjelp av sanntidsinnsikt.

Overvåking av helsevesenet: Sporing av pasientens vitale tegn ved hjelp av bærbare enheter og sensorer, noe som muliggjør umiddelbare varsler og tiltak.

Smarte byer: Forbedring av trafikkstyring, energidistribusjon og overvåkingssystemer for mer effektiv bydrift.

Autonome kjøretøy: Behandler sensordata underveis for å ta kjørebeslutninger i sanntid og sørge for kjøretøyets sikkerhet.