Как внедрить Edge AI для анализа в режиме реального времени
Технологическое достижение, которое значительно улучшило бизнес-среду нового поколения, — это эффективная обработка данных в режиме реального времени. Поэтому обычные облачные среды могут оказаться неудобными, когда речь идет о размещении огромных объемов данных, производимых современными устройствами и приложениями. Именно в этом случае Edge AI может стать решающим фактором. Обработка данных в непосредственной близости от источника позволяет Edge AI проводить мгновенный анализ, что приводит к принятию более эффективных решений в рамках бизнес-операций. Мы также расскажем, как использовать Edge AI для анализа данных в реальном времени, дадим некоторые рекомендации и расскажем обо всех преимуществах прогрессивной интеграции искусственного интеллекта для работы с данными в реальном времени.
Введение в Edge AI и почему он важен
Edge AI — это использование моделей искусственного интеллекта на устройствах, подключенных к сети, для анализа данных на самом устройстве, а не обязательно в облаке. Такой способ вычислений также сокращает время отклика, повышает уровень конфиденциальности данных и улучшает операционную производительность.
Организациям, занимающимся обработкой огромных объемов данных, поступающих от IoT-устройств, камер и датчиков, Edge AI дает возможность сделать данные понятными в режиме реального времени. Использование Edge AI для предоставления аналитики в режиме реального времени становится все более важным в различных областях, включая производство, здравоохранение, розничную торговлю и «умные города».
Как организации могут использовать Edge AI для точной аналитики в реальном времени?
Чтобы применить Edge AI для аналитики в реальном времени, необходимо уделить много внимания планированию этого решения, выбору правильной инфраструктуры и созданию моделей искусственного интеллекта, которые можно развернуть на границах. Вот пошаговый подход:
Оцените свой сценарий использования и поставленные цели
Прежде всего, необходимо оценить контекст использования и ключевые цели, которые необходимо достичь. Определите тип данных, требующих обработки в режиме реального времени, используемые гаджеты и выбор, который необходимо сделать. Например, на производстве приложение может использоваться для выявления проблемного оборудования и последующего оперативного устранения неполадок.
Выбор подходящих краевых устройств и аппаратного обеспечения
Выбор правильной аппаратной платформы еще более важен для систем Edge AI. Тип граничных устройств, которые могут быть датчиками, шлюзами или IoT-устройствами, различается в зависимости от операционной мощности, объема памяти и возможности подключения к облаку. Граничные устройства премиум-класса гарантируют, что алгоритмы искусственного интеллекта будут выполняться без помех и задержек.
Разработка и оптимизация моделей искусственного интеллекта для пограничного развертывания
Модели искусственного интеллекта, развернутые в облаке, не очень подходят для развертывания на границе. Для того чтобы Edge AI был устойчивым, развертываемые модели должны быть простыми, маломощными и способными работать на устройствах, расположенных на границе. Применение таких функций, как сжатие моделей и квантование, может быть использовано при оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта для использования в пограничных системах.
Использование гранично-ориентированных фреймворков и платформ
Для упрощения оптимизации можно использовать интеграцию фреймворков Edge AI, таких как TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson или Microsoft Azure IoT Edge. Они предлагают фреймворки и API, необходимые для развертывания моделей искусственного интеллекта на таких пограничных устройствах. Они также предоставляют средства для управления моделями, развертывания, мониторинга и обновления моделей.
Конфиденциальность и безопасность данных
Еще одним преимуществом Edge AI является то, что данные хранятся ближе к исходному элементу, и не так много информации уходит в облако. Однако есть и проблемные области, например, безопасность данных по-прежнему важна. Используйте надежные средства защиты и шифрования, обеспечьте свободный доступ к таким устройствам и часто обновляйте их, чтобы противостоять угрозам.
Продолжайте следить за академическими связями и обновлять модели
После развертывания решения Edge AI очень важно проводить техническое обслуживание, чтобы проверить, соответствует ли система ожиданиям и обеспечивает ли она ожидаемую производительность. Одним из способов является постоянная подача новых данных в модель искусственного интеллекта, чтобы снизить вероятность ухудшения ее анализа в условиях аналитики искусственного интеллекта в реальном времени.
Систематический обзор лучших практик для развертывания пограничного искусственного интеллекта в аналитике реального времени
Приоритет низкой задержки и высокой доступности
Первое преимущество Edge AI — низкая задержка. Убедитесь, что ваша архитектура и алгоритмы нечувствительны к задержкам, чтобы процесс принятия решений происходил быстрее.
Выбор подходящих устройств и оборудования
Выбор правильного оборудования имеет решающее значение для хороших проектов Edge AI. Это решает краевые устройства — будь то датчики, шлюзы или IoT-устройства — зависит от вычислительной мощности, хранилища данных или сети. Высокопроизводительные пограничные устройства помогут вашим алгоритмам искусственного интеллекта работать без помех, обеспечивая высокую производительность на границе.
Обучение и развертывание моделей искусственного интеллекта, основанных на обучении, на границе
Модели, разработанные для облачных процессов, плохо подходят для развертывания на границе. Чтобы сделать Edge AI эффективным, модели должны быть небольшими, экономными с точки зрения энергопотребления и обучаемыми для работы на низких вычислительных ресурсах аппаратного обеспечения на границе. Один из подходов, который можно применить к алгоритмам искусственного интеллекта для их использования на границе, называется сжатием и квантованием моделей.
Изучите фреймворки и платформы, ориентированные на граничные технологии
Вот некоторые из фреймворков Edge AI, которые можно использовать для упрощения разработки: TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson и Microsoft Azure IoT Edge. Эти платформы предлагают компоненты и фреймворки, которые позволяют пользователям развертывать модели искусственного интеллекта на границе. Они также обеспечивают определенную поддержку развернутых моделей, например, их мониторинг и обновление.
Защита данных от возможных утечек
Дополнительной особенностью Edge AI является то, что он позволяет обрабатывать данные непосредственно в месте их генерации, а значит, минимизировать поток информации в облако. Но безопасность данных не осталась в стороне. Разработайте соответствующее шифрование, мощные средства доступа и периодические обновления для защиты пограничных устройств от киберрисков.
Организуйте непрерывный мониторинг и обновление моделей
И снова, после развертывания решения Edge AI, мониторинг является ключевым фактором, гарантирующим, что система функционирует так, как ожидалось, и соответствует стандартам производительности. В аналитических сценариях реального времени статические данные периодически загружаются в модели искусственного интеллекта, чтобы проверить возможность повторного использования и точность модели.
Современные рекомендуемые подходы к применению Edge AI в аналитике в реальном времени
Приоритет низкой задержки и высокой доступности
Самым непосредственным преимуществом Edge AI является устранение задержек. Убедитесь, что ваша архитектура и алгоритмы имеют как можно меньшую задержку, чтобы принятие решений происходило быстрее.
Баланс между облаком и Edge
Edge AI берет на себя обработку данных, облачные решения остаются важной частью системы для хранения данных, обучения моделей и масштабирования. Оптимизация вашей системы будет происходить на стыке граничного и облачного решений.
Выбирайте правильные фреймворки и наборы инструментов для искусственного интеллекта
Мобильные фреймворки, такие как TensorFlow Lite, OpenVINO, а также EdgeX Foundry, хорошо совместимы с пограничным развертыванием.
Ориентируйтесь на масштабируемость и гибкость
Поскольку развертывание Edge AI должно быть возможно на различных уровнях гранулярности, реализация должна быть легко масштабируемой и модульной для различных сценариев использования. Оцените модульные архитектуры и избегайте «жесткого кодирования» многих децентрализованных решений, поскольку они не обеспечивают большой гибкости.
Оптимизация энергопотребления
Пограничные устройства должны работать непрерывно — в силу своего контекста они часто должны делать это в условиях низкого энергопотребления. Реализуйте эффективные модели глубокого обучения с низкими требованиями к ресурсам.
Ниже перечислены основные проблемы, возникающие при внедрении Edge AI для данных реального времени.
Несмотря на свои преимущества, внедрение Edge AI для аналитики в реальном времени сопряжено с определенными трудностями:
Ограниченность ресурсов: Физические ограничения граничных устройств, такие как вычислительная мощность и память, означают, что модели искусственного интеллекта часто ограничены такими устройствами.
Сложность управления данными: Работа с данными в режиме реального времени на нескольких пограничных устройствах представляет определенную сложность, если к ним подключено несколько пограничных устройств.
Интеграция с устаревшими системами: Основным недостатком использования пограничного искусственного интеллекта является возможность возникновения проблем с интеграцией, поскольку он должен вписываться в существующие структуры и системы.
Обслуживание и обновления: Системы Edge AI на различных устройствах нуждаются в обновлении и обеспечении равномерной работы, что возможно только при постоянном контроле и использовании определенных методов.
Аналитика в реальном времени — еще одна область, в которой Edge AI находит различные применения.
Умное производство: Диагностика состояния оборудования в режиме реального времени, предиктивное обслуживание и увеличение объемов производства — вот другие области применения Edge AI.
Розничная аналитика: Он используется в розничной торговле для сбора и анализа в реальном времени поведения покупателей, инвентаризации и даже опыта покупок.
Мониторинг здравоохранения: Edge AI управляет носимыми гаджетами и медицинскими датчиками для отслеживания жизненных показателей пациентов в режиме реального времени и оповещения врачей.
Умные города: Обработка искусственным интеллектом данных в режиме реального времени в системах управления дорожным движением, распределения энергии и видеонаблюдения помогает сделать работу городов эффективной.
Автономные транспортные средства: Краевой искусственный интеллект позволяет автомобилю обрабатывать данные, поступающие от датчиков, и принимать правильные решения и движения в режиме реального времени.
В заключение
Обработка данных и их анализ на границе позволяет использовать новые возможности в различных отраслях. Понимание того, как использовать Edge AI для аналитики в реальном времени, ставит предприятия в выигрышное положение, позволяя своевременно принимать решения, экономя затраты и повышая производительность. При рассмотрении интеллектуального производства и здравоохранения положительное влияние искусственного интеллекта на потоковую обработку данных в режиме реального времени неоспоримо. Как видно, следуя советам по внедрению Edge AI в реальном времени и учитывая возникающие проблемы, организации смогут раскрыть огромный потенциал граничных вычислений.
В то же время, по мере развития технологии Edge AI, способность применить ее к своей бизнес-модели будет определять конкурентоспособность компании в контексте больших данных.
Наиболее часто задаваемые вопросы и ответы на них
Что такое Edge AI и почему он важен для аналитики в реальном времени?
Edge AI — это развертывание алгоритмов искусственного интеллекта непосредственно на периферийных устройствах, а не в централизованных облачных средах. Такой подход позволяет обрабатывать данные в непосредственной близости от их источника, значительно сокращая задержки и увеличивая время отклика. Для аналитики в реальном времени Edge AI имеет решающее значение, поскольку позволяет мгновенно обрабатывать данные и принимать решения, что очень важно для использования, требующего быстрой реакции, например, в интеллектуальном производстве, мониторинге здравоохранения и автономных транспортных средствах. Сводя к минимуму необходимость передачи данных в облако и обратно, Edge AI также повышает конфиденциальность данных и снижает потребление полосы пропускания.
Какие ключевые моменты следует учитывать при внедрении Edge AI для аналитики в реальном времени?
При внедрении Edge AI для аналитики в реальном времени необходимо учитывать следующие ключевые факторы:
Оценка сценария использования: Определите и оцените конкретные приложения и данные, требующие обработки в режиме реального времени. Определите цели и требования к модели искусственного интеллекта.
Выбор аппаратного обеспечения: Выберите подходящие пограничные устройства с достаточной вычислительной мощностью, памятью и возможностями подключения для поддержки моделей искусственного интеллекта.
Оптимизация моделей искусственного интеллекта: Убедитесь, что модели искусственного интеллекта оптимизированы для пограничных устройств, уделяя особое внимание сжатию и квантованию моделей, чтобы они соответствовали ограничениям устройства.
Фреймворки и платформы: Используйте ориентированные на граничные устройства фреймворки и платформы, такие как TensorFlow Lite или NVIDIA Jetson, которые предлагают инструменты для развертывания и управления моделями искусственного интеллекта на граничных устройствах.
Безопасность данных: Применяйте надежные меры безопасности для защиты данных и устройств, включая шифрование, контроль доступа и регулярные обновления.
Каковы лучшие практики развертывания Edge AI в аналитике в реальном времени?
Лучшие практики развертывания Edge AI в аналитике в реальном времени включают:
Приоритет — низкая задержка: Проектируйте архитектуру и алгоритмы таким образом, чтобы минимизировать задержки, обеспечивая максимально возможную скорость принятия решений.
Выберите подходящее оборудование: Выбирайте высокопроизводительные пограничные устройства, соответствующие вашим конкретным потребностям, будь то датчики, шлюзы или IoT-устройства.
Оптимизируйте модели искусственного интеллекта: Используйте сжатие и квантование моделей, чтобы адаптировать модели искусственного интеллекта для пограничного развертывания, уделяя особое внимание энергоэффективности и низким вычислительным требованиям.
Используйте фреймворки для пограничных систем: Используйте такие фреймворки, как TensorFlow Lite или NVIDIA Jetson, чтобы упростить развертывание и управление моделями искусственного интеллекта на пограничных устройствах.
Поддерживайте безопасность данных: Обеспечьте надежное шифрование, безопасный контроль доступа и регулярные обновления для защиты от утечек данных и киберугроз.
Каковы общие проблемы, связанные с использованием Edge AI для аналитики в реальном времени?
К общим проблемам относятся:
Ограниченность ресурсов: Устройства Edge часто имеют ограниченную вычислительную мощность и память, что может ограничивать сложность моделей искусственного интеллекта, которые могут быть развернуты.
Сложность управления данными: Управление данными в реальном времени на нескольких пограничных устройствах может быть сложным, особенно при интеграции с существующими системами.
Интеграция с устаревшими системами: Решения Edge AI могут столкнуться с проблемами совместимости с унаследованными системами, что требует тщательного планирования и стратегии интеграции.
Обслуживание и обновления: Регулярное обслуживание и обновления необходимы для обеспечения оптимальной работы и безопасности пограничных устройств и моделей искусственного интеллекта.
Каковы некоторые практические возможности использования Edge AI в аналитике в реальном времени?
Практическое применение Edge AI в аналитике в реальном времени включает в себя:
Умное производство: Диагностика и предиктивное обслуживание оборудования в режиме реального времени, повышение эффективности производства и сокращение времени простоя.
Аналитика розничной торговли: Анализ поведения покупателей, управление товарными запасами и повышение качества обслуживания покупателей благодаря аналитике в режиме реального времени.
Мониторинг в здравоохранении: Отслеживание жизненно важных показателей пациента с помощью носимых устройств и датчиков, что позволяет немедленно оповещать и принимать меры.
Умные города: Усовершенствование систем управления дорожным движением, распределения энергии и наблюдения для повышения эффективности городского хозяйства.
Автономные транспортные средства: Обработка данных датчиков «на лету» для принятия решений о движении в реальном времени и обеспечения безопасности автомобиля.
