Jak wdrożyć Edge AI do analizy w czasie rzeczywistym

Postęp technologiczny, który znacząco poprawił środowisko biznesowe nowej generacji, to wydajne przetwarzanie w czasie rzeczywistym. Konwencjonalne środowiska chmurowe mogą zatem nie być wygodne, jeśli chodzi o obsługę ogromnych ilości danych generowanych przez współczesne urządzenia i aplikacje. To właśnie tutaj Edge AI wkracza do gry. Przetwarzanie danych w pobliżu źródła pozwala Edge AI na natychmiastową analizę, która skutkuje lepszymi decyzjami w ramach transakcji biznesowych. Wyjaśnimy również, jak używać Edge AI do analizy danych w czasie rzeczywistym, wraz z kilkoma zaleceniami i wszystkimi zaletami postępującej integracji sztucznej inteligencji z danymi w czasie rzeczywistym.

Wprowadzenie do Edge AI i dlaczego ma to znaczenie

Edge AI to wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji na urządzeniach podłączonych do sieci w celu analizy danych na urządzeniu, a niekoniecznie w chmurze. Ten sposób obliczeń skraca również czas reakcji, podnosi poziom prywatności danych i poprawia wydajność operacyjną.

Dla organizacji zajmujących się przetwarzaniem ogromnych ilości danych pochodzących z urządzeń IoT, kamer i czujników, Edge AI zapewnia możliwość zrozumienia danych w czasie rzeczywistym. Wykorzystanie Edge AI do dostarczania analiz w czasie rzeczywistym stało się ważniejsze w różnych dziedzinach, w tym w produkcji, opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i inteligentnych miastach.

Jak organizacje mogą wykorzystać Edge AI do dokładnej analizy w czasie rzeczywistym?

Aby zastosować Edge AI do analityki w czasie rzeczywistym, należy poświęcić wiele uwagi na planowanie tego rozwiązania, wybór odpowiedniej infrastruktury i tworzenie modeli sztucznej inteligencji, które można wdrożyć na krawędziach. Oto podejście krok po kroku:

Oceń swój przypadek użycia i cele stanowe

Konieczne jest jednak dokonanie oceny kontekstu użycia i kluczowych celów do osiągnięcia. Określ rodzaj danych, które wymagają przetwarzania w czasie rzeczywistym, gadżety, które mają być używane i wybory, których należy dokonać. Na przykład w środowisku produkcyjnym aplikacja może być wykorzystywana do identyfikowania problematycznego sprzętu, a następnie jego szybkiego naprawiania.

Wybór odpowiednich urządzeń brzegowych i sprzętu

Wybór odpowiedniej platformy sprzętowej jest jeszcze ważniejszy w przypadku systemów Edge AI. Typ urządzeń brzegowych, które mogą być czujnikami, bramami lub urządzeniami IoT, różni się w zależności od mocy operacyjnej, przestrzeni dyskowej i możliwości połączenia z chmurą. Wysokiej klasy urządzenia brzegowe gwarantują, że algorytmy sztucznej inteligencji są wykonywane bez zakłóceń i opóźnień.

Rozwój i optymalizacja modeli sztucznej inteligencji dla wdrożeń brzegowych

Modele sztucznej inteligencji wdrażane w chmurze nie są szczególnie odpowiednie do wdrażania na urządzeniach brzegowych. Aby sztuczna inteligencja Edge była zrównoważona, wdrażane modele muszą być proste, o niskim poborze mocy i zdolne do uruchamiania na urządzeniach brzegowych. Zastosowanie funkcji takich jak kompresja modelu i kwantyzacja może być stosowane podczas optymalizacji algorytmów sztucznej inteligencji do wykorzystania w systemach brzegowych.

Wykorzystanie frameworków i platform Edge-Oriented Frameworks

W celu łatwiejszej optymalizacji można zastosować integrację frameworków Edge AI, takich jak TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson lub Microsoft Azure IoT Edge. Oferują one frameworki i interfejsy API, które są potrzebne do wdrażania modeli sztucznej inteligencji na takich urządzeniach brzegowych. Zapewniają one również udogodnienia w zakresie zarządzania modelami, a także – wdrażania modeli, monitorowania modeli i ich aktualizacji.

Prywatność i bezpieczeństwo danych

Kolejną zaletą Edge AI jest to, że dane są przechowywane bliżej elementu źródłowego i mniej informacji musi trafiać do chmury. Istnieją jednak obszary budzące obawy, na przykład bezpieczeństwo danych jest nadal ważne. Należy stosować silne środki bezpieczeństwa i szyfrowania, wyraźny dostęp do takich urządzeń i często je aktualizować, aby przeciwdziałać zagrożeniom.

Dalsze monitorowanie powiązań akademickich i aktualizacja modelu

Po wdrożeniu rozwiązania Edge AI bardzo ważna jest konserwacja, aby sprawdzić, czy system działa zgodnie z oczekiwaniami lub zapewnia oczekiwaną wydajność. Jednym ze sposobów jest ciągłe wprowadzanie nowych danych do modelu sztucznej inteligencji, aby zmniejszyć ryzyko pogorszenia jego analizy w warunkach sztucznej inteligencji analitycznej w czasie rzeczywistym.

Systematyczny przegląd najlepszych praktyk w zakresie wdrażania Edge AI w analityce czasu rzeczywistego

Niskie opóźnienia i wysoka dostępność

Pierwszą zaletą Edge AI jest mniejsze opóźnienie. Upewnij się, że twoja architektura i algorytmy są tak wrażliwe na opóźnienia, jak to tylko możliwe, aby proces decyzyjny mógł przebiegać szybciej.

Wybór odpowiednich urządzeń i sprzętu

Wybór odpowiedniego sprzętu ma kluczowe znaczenie dla dobrych projektów Edge AI. Decyduje to o urządzeniach brzegowych – niezależnie od tego, czy są to czujniki, bramy czy urządzenia IoT – zależy od mocy obliczeniowej, przechowywania danych lub sieci. Wydajne urządzenia brzegowe pomagają algorytmom sztucznej inteligencji działać bez zakłóceń, zapewniając wysoką wydajność na brzegu sieci.

Trenuj i wdrażaj oparte na uczeniu się modele sztucznej inteligencji dla urządzeń brzegowych

Modele opracowane na potrzeby procesów w chmurze nie nadają się dobrze do wdrażania na urządzeniach brzegowych. Aby sztuczna inteligencja Edge była skuteczna, modele powinny być małe, oszczędne pod względem energetycznym i możliwe do wytrenowania, aby działały na niskich zasobach obliczeniowych sprzętu brzegowego. Jednym z podejść, które można zastosować do algorytmów sztucznej inteligencji w celu ich wykorzystania na brzegu sieci, jest kompresja i kwantyzacja modeli.

Poznaj frameworki i platformy zorientowane na Edge

Oto niektóre z frameworków Edge AI, które można zaadoptować w celu łatwego rozwoju – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson i Microsoft Azure IoT Edge. Platformy te oferują komponenty i ramy, które mają umożliwić użytkownikom wdrażanie modeli sztucznej inteligencji na brzegu sieci. Zapewniają również pewne wsparcie dla wdrożonych modeli, takie jak ich monitorowanie i aktualizacja.

Ochrona danych przed potencjalnymi naruszeniami danych

Dodatkową cechą Edge AI jest to, że umożliwia przetwarzanie danych w pobliżu miejsca ich generowania, minimalizując w ten sposób przepływ informacji do chmury. Bezpieczeństwo danych nie pozostało jednak w tyle. Opracuj odpowiednie szyfrowanie, potężne dostępy i okresowe aktualizacje, aby chronić urządzenia brzegowe przed zagrożeniami cybernetycznymi.

Zorganizuj ciągłe monitorowanie i aktualizację modeli

Ponownie, po wdrożeniu rozwiązania Edge AI, monitorowanie jest kluczem do zagwarantowania, że system działa zgodnie z oczekiwaniami i standardami wydajności. W scenariuszach analitycznych czasu rzeczywistego dane statyczne są okresowo ładowane do modeli sztucznej inteligencji w celu symulacji możliwości ponownego wykorzystania i dokładności modelu.

Obecnie zalecane podejścia do stosowania Edge AI w analityce czasu rzeczywistego

Priorytet dla niskiego opóźnienia i wysokiej dostępności

Najbardziej bezpośrednią zaletą Edge AI jest eliminacja opóźnień. Upewnij się, że twoja architektura i algorytmy mają jak najdłuższe opóźnienie, aby podejmowanie decyzji było szybsze.

Równowaga między chmurą a Edge

Edge AI zajmuje się przetwarzaniem danych, rozwiązania chmurowe pozostają ważną częścią systemu do przechowywania danych, szkolenia modeli i skalowania. Optymalizacja systemu będzie miała miejsce w miejscu krawędzi i chmury.

Wybierz odpowiednie ramy sztucznej inteligencji i zestawy narzędzi

Ramy mobilne, takie jak TensorFlow Lite, OpenVINO, a także EdgeX Foundry, są wysoce kompatybilne z wdrażaniem brzegowym.

Skoncentruj się na skalowalności i elastyczności

Ponieważ wdrożenia Edge AI powinny być możliwe na różnych poziomach szczegółowości, implementacje powinny być łatwo skalowalne i modułowe w różnych przypadkach użycia. Oceniaj modułowe architektury i unikaj tworzenia wielu zdecentralizowanych rozwiązań „zakodowanych na stałe” w taki sposób, że nie oferują one dużej elastyczności.

Optymalizacja zużycia energii

Urządzenia brzegowe muszą stale pracować – ze względu na ich kontekst, często muszą to robić w warunkach niskiego zużycia energii. Wdrożenie modeli głębokiego uczenia, które są wydajne, ale mają niskie wymagania dotyczące zasobów.

Niektóre z głównych wyzwań odnotowanych przy wdrażaniu Edge AI dla danych w czasie rzeczywistym są następujące

Pomimo swoich zalet, wdrożenie Edge AI do analityki w czasie rzeczywistym wiąże się z pewnymi wyzwaniami:

Ograniczenia zasobów: Fizyczne ograniczenia urządzeń brzegowych, takie jak pojemność obliczeniowa i pamięć, oznaczają, że modele sztucznej inteligencji są często ograniczone przez takie urządzenia.

Złożoność zarządzania danymi: Praca z danymi w czasie rzeczywistym na wielu urządzeniach brzegowych jest nieco trudna, jeśli podłączonych jest kilka urządzeń brzegowych.

Integracja ze starszymi systemami: Główną wadą korzystania z Edge AI jest to, że może ona powodować problemy z integracją, ponieważ musi pasować do obecnych struktur i systemów.

Konserwacja i aktualizacje: Systemy Edge AI na różnych urządzeniach muszą być aktualizowane i zapewniać jednolitość działania, co jest możliwe tylko poprzez stały nadzór i stosowanie określonych metod.

Analityka w czasie rzeczywistym to kolejna dziedzina, w której Edge AI znajduje różne zastosowania

Inteligentna produkcja: Diagnostyka stanu sprzętu w czasie rzeczywistym, konserwacja predykcyjna i zwiększanie produkcji to inne zastosowania Edge AI.

Analityka handlu detalicznego: Jest wykorzystywana w handlu detalicznym do przechwytywania i analizowania w czasie rzeczywistym zachowań kupujących, zapasów, a nawet doświadczeń zakupowych.

Monitorowanie opieki zdrowotnej: Edge AI obsługuje gadżety do noszenia i medyczne czujniki śledzenia pacjentów w celu śledzenia w czasie rzeczywistym parametrów życiowych pacjentów i powiadamiania lekarzy.

Inteligentne miasta: Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym przez sztuczną inteligencję w zarządzaniu ruchem, dystrybucji energii i systemach nadzoru pomaga w wydajnym funkcjonowaniu miast.

Pojazdy autonomiczne: Edge AI pozwala samochodowi przetwarzać dane pochodzące z czujników i podejmować prawidłowe decyzje i ruchy w czasie rzeczywistym.

Podsumowując

Przetwarzanie danych i analizowanie ich na brzegu sieci umożliwiło ich nowe wykorzystanie w różnych dziedzinach. Zrozumienie, jak wykorzystać Edge AI do analizy w czasie rzeczywistym, stawia firmy w korzystnej sytuacji, umożliwiając podejmowanie decyzji w odpowiednim czasie, oszczędzając koszty i poprawiając wydajność. Analizując inteligentną produkcję i opiekę zdrowotną, pozytywny wpływ sztucznej inteligencji na przetwarzanie strumieniowe indeksu danych w czasie rzeczywistym jest niezaprzeczalny. Jak widać, postępując zgodnie ze wskazówkami dotyczącymi wdrażania Edge AI w czasie rzeczywistym i biorąc pod uwagę pojawiające się problemy, organizacje będą w stanie wykorzystać ogromny potencjał Edge Computing.

Z tego samego powodu, wraz z postępem technologii Edge AI, zdolność do zastosowania jej w modelu biznesowym będzie definiować konkurencyjność firmy w kontekście big data.

Najczęściej zadawane pytania i odpowiedzi na nie

Czym jest Edge AI i dlaczego jest ważna dla analityki w czasie rzeczywistym?

Edge AI odnosi się do wdrażania algorytmów sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach brzegowych, a nie w scentralizowanych środowiskach chmurowych. Takie podejście umożliwia przetwarzanie danych blisko ich źródła, znacznie zmniejszając opóźnienia i skracając czas reakcji. W przypadku analizy w czasie rzeczywistym, Edge AI ma kluczowe znaczenie, ponieważ pozwala na natychmiastowe przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji, co jest niezbędne w przypadku zastosowań wymagających szybkich reakcji, takich jak inteligentna produkcja, monitorowanie opieki zdrowotnej i pojazdy autonomiczne. Minimalizując potrzebę wysyłania danych do i z chmury, Edge AI zwiększa również prywatność danych i zmniejsza wykorzystanie przepustowości.

Jakie są kluczowe kwestie przy wdrażaniu Edge AI do analityki w czasie rzeczywistym?

Wdrażając Edge AI do analityki w czasie rzeczywistym, należy wziąć pod uwagę następujące kluczowe czynniki:

Ocena przypadków użycia: Zidentyfikuj i oceń konkretne aplikacje i dane, które wymagają przetwarzania w czasie rzeczywistym. Określ cele i wymagania dla swojego modelu sztucznej inteligencji.

Wybór sprzętu: Wybór odpowiednich urządzeń brzegowych z wystarczającą mocą obliczeniową, pamięcią i łącznością do obsługi modeli sztucznej inteligencji.

Optymalizacja modeli sztucznej inteligencji: Upewnij się, że modele sztucznej inteligencji są zoptymalizowane pod kątem urządzeń brzegowych, koncentrując się na kompresji modelu i kwantyzacji, aby zmieścić się w ograniczeniach urządzenia.

Ramy i platformy: Wykorzystaj platformy i frameworki zorientowane na urządzenia brzegowe, takie jak TensorFlow Lite lub NVIDIA Jetson, które oferują narzędzia do wdrażania i zarządzania modelami sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych.

Bezpieczeństwo danych: Wdrożenie solidnych środków bezpieczeństwa w celu ochrony danych i urządzeń, w tym szyfrowania, kontroli dostępu i regularnych aktualizacji.

Jakie są najlepsze praktyki wdrażania Edge AI w analityce w czasie rzeczywistym?

Najlepsze praktyki wdrażania Edge AI w analityce czasu rzeczywistego obejmują:

Niskie opóźnienia: Zaprojektuj swoją architekturę i algorytmy tak, aby zminimalizować opóźnienia, zapewniając, że procesy decyzyjne są tak szybkie, jak to tylko możliwe.

Wybór odpowiedniego sprzętu: Wybierz wysokowydajne urządzenia brzegowe dostosowane do konkretnych potrzeb, niezależnie od tego, czy są to czujniki, bramy czy urządzenia IoT.

Optymalizacja modeli sztucznej inteligencji: Wykorzystaj kompresję modeli i kwantyzację, aby dostosować modele sztucznej inteligencji do wdrożenia na urządzeniach brzegowych, koncentrując się na efektywności energetycznej i niskich wymaganiach obliczeniowych.

Wykorzystanie frameworków brzegowych: Korzystaj z frameworków zorientowanych na urządzenia brzegowe, takich jak TensorFlow Lite lub NVIDIA Jetson, aby ułatwić wdrażanie i zarządzanie modelami sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych.

Utrzymanie bezpieczeństwa danych: Zapewnij silne szyfrowanie, bezpieczną kontrolę dostępu i regularne aktualizacje w celu ochrony przed naruszeniami danych i zagrożeniami cybernetycznymi.

Jakie są typowe wyzwania związane z Edge AI dla analityki w czasie rzeczywistym?

Typowe wyzwania obejmują:

Ograniczenia zasobów: Urządzenia brzegowe często mają ograniczoną moc obliczeniową i pamięć, co może ograniczać złożoność modeli sztucznej inteligencji, które można wdrożyć.

Złożoność zarządzania danymi: Zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym na wielu urządzeniach brzegowych może być skomplikowane, zwłaszcza w przypadku integracji z istniejącymi systemami.

Integracja ze starszymi systemami: Rozwiązania Edge AI mogą napotkać problemy z kompatybilnością ze starszymi systemami, co wymaga starannego planowania i strategii integracji.

Konserwacja i aktualizacje: Regularna konserwacja i aktualizacje są niezbędne, aby zapewnić optymalne działanie i bezpieczeństwo urządzeń brzegowych i modeli sztucznej inteligencji.

Jakie są praktyczne zastosowania Edge AI w analityce czasu rzeczywistego?

Praktyczne wykorzystanie Edge AI w analityce czasu rzeczywistego obejmuje:

Inteligentna produkcja: Diagnostyka w czasie rzeczywistym i konserwacja predykcyjna sprzętu, poprawiająca wydajność produkcji i skracająca przestoje.

Analityka handlu detalicznego: Analiza zachowań kupujących, zarządzanie zapasami i poprawa jakości zakupów dzięki wglądowi w czasie rzeczywistym.

Monitorowanie opieki zdrowotnej: Śledzenie parametrów życiowych pacjentów za pomocą urządzeń do noszenia i czujników, umożliwiając natychmiastowe alerty i interwencje.

Inteligentne miasta: Usprawnienie zarządzania ruchem, dystrybucji energii i systemów nadzoru w celu zwiększenia wydajności operacji miejskich.

Pojazdy autonomiczne: Przetwarzanie danych z czujników na bieżąco w celu podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym i zapewnienia bezpieczeństwa pojazdu.