Hur man implementerar Edge AI för realtidsanalys

Den tekniska utveckling som har förbättrat den nya generationens affärsmiljö avsevärt är effektiv realtidsbearbetning. Konventionella molnmiljöer kan därför vara olämpliga när det gäller att hantera de enorma datamängder som produceras av moderna enheter och applikationer. Det är här Edge AI kommer in i bilden och förändrar spelplanen. Databehandling nära ursprunget gör att Edge AI kan utföra en omedelbar analys som resulterar i bättre beslut inom affärstransaktionerna. Vi kommer också att förklara hur man använder Edge AI för dataanalys i realtid, med några rekommendationer och alla fördelar med den progressiva integrationen av artificiell intelligens för realtidsdata.

Introduktion till Edge AI och varför det är viktigt

Edge AI är användningen av modeller för artificiell intelligens på de enheter som är anslutna till nätverket för att analysera data på enheten och inte nödvändigtvis i molnet. Det här sättet att beräkna minskar också svarstiden, höjer integritetsnivån för data och förbättrar den operativa prestandan.

För organisationer som arbetar med att bearbeta stora mängder data från IoT-enheter, kameror och sensorer ger Edge AI möjlighet att göra data begriplig i realtid. Användningen av Edge AI för att tillhandahålla analyser i realtid har blivit allt viktigare inom olika områden som tillverkning, sjukvård, detaljhandel och smarta städer.

Hur kan organisationer använda Edge AI för korrekta realtidsanalyser?

För att kunna använda Edge AI för realtidsanalys måste man planera för lösningen, välja rätt infrastruktur och skapa modeller för artificiell intelligens som kan distribueras på Edge. Här är en steg-för-steg-strategi:

Utvärdera ditt användningsfall och dina mål

Det är dock nödvändigt att göra en utvärdering av ditt användningssammanhang och de viktigaste målen som ska uppnås. Bestäm vilken typ av data som kräver realtidsbearbetning, vilka prylar som ska användas och vilka val som måste göras. I en tillverkningsmiljö kan applikationen till exempel användas för att identifiera problematisk utrustning och därefter snabbt åtgärda samma sak.

Välj korrekta Edge-enheter och hårdvara

Att välja rätt hårdvaruplattform är ännu viktigare för Edge AI-system. Typen av edge-enheter, som kan vara en sensor, gateway eller IoT-enhet, skiljer sig åt beroende på driftkraft, lagringsutrymme och möjlighet att ansluta till molnet. Premium edge-enheter garanterar att algoritmer för artificiell intelligens utförs utan störningar eller fördröjning.

Utveckling och optimering av modeller för artificiell intelligens för edge-implementeringar

Modeller för artificiell intelligens som används i molnet är inte särskilt lämpliga för användning i edge. För att Edge AI ska vara hållbart måste de modeller som används vara enkla, strömsnåla och kunna köras på edge-enheter. Funktioner som modellkomprimering och kvantisering kan användas för att optimera algoritmer för artificiell intelligens för användning i edge-system.

Användning av edge-orienterade ramverk och plattformar

För enklare optimering kan man integrera Edge AI-ramverk som TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson eller Microsoft Azure IoT Edge. De erbjuder ramverk och API:er som behövs för att distribuera modeller för artificiell intelligens på sådana edge-enheter. De tillhandahåller också faciliteter för modellhantering samt – modelldistribution, modellövervakning och modelluppdatering.

Datasekretess och säkerhet

En annan fördel med Edge AI är att data lagras närmare ursprungselementet och att inte lika mycket information behöver skickas till molnet. Det finns dock vissa problemområden, t.ex. är datasäkerhet fortfarande viktigt. Använd starka säkerhets- och krypteringsåtgärder, tydlig åtkomst till sådana enheter och uppdatera enheterna ofta för att motverka hot.

Fortsätt övervaka akademiska band och uppdatera modellen

När du har driftsatt din Edge AI-lösning är underhåll mycket viktigt så att du kontrollerar om systemet är som förväntat eller levererar den prestanda som förväntas av det. Ett sätt är att kontinuerligt mata in nya data i en artificiell intelligensmodell för att minska risken för att dess analys försämras i realtidsanalysens artificiella intelligensomständigheter.

En systematisk genomgång av bästa praxis för användning av Edge AI i realtidsanalys

Prioritera låg latens och hög tillgänglighet

Den första fördelen med Edge AI är mindre latens. Se till att din arkitektur och dina algoritmer är så fördröjningsokänsliga som möjligt så att beslutsprocessen kan gå snabbare.

Välj lämpliga enheter och utrustning

Att välja rätt hårdvara är avgörande för en bra Edge AI-design. Edge-enheter – oavsett om det är sensorer, gateways eller IoT-enheter – beror på processorkraft, datalagring eller nätverk. Högpresterande edge-enheter hjälper dina algoritmer för artificiell intelligens att fungera utan störningar genom att leverera hög prestanda på kanten.

Träna och distribuera inlärningsbaserade modeller för artificiell intelligens för edge

De modeller som har utvecklats för molnprocesser är inte särskilt lämpade för användning på edge. För att Edge AI ska bli effektivt bör modellerna vara små, energisnåla och kunna tränas för att köras på Edge-hårdvarans låga beräkningsresurser. Ett av de tillvägagångssätt som kan tillämpas på algoritmer för artificiell intelligens för användning vid edge kallas modellkomprimering och kvantisering.

Utforska Edge-orienterade ramverk och plattformar

Här är några av de Edge AI-ramverk som kan användas för enkel utveckling – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson och Microsoft Azure IoT Edge. Dessa plattformar erbjuder komponenter och ramverk som är avsedda att göra det möjligt för användare att distribuera modeller för artificiell intelligens vid kanten. De ger också visst stöd till utplacerade modeller, t.ex. övervakning och uppdatering av dem.

Skydda data från potentiella dataintrång

En ytterligare funktion med Edge AI är att den möjliggör bearbetning av data precis där den genereras, vilket minimerar informationsflödet till molnet. Men datasäkerheten har inte lämnats på efterkälken. Utveckla motsvarande kryptering, kraftfulla åtkomster och regelbundna uppdateringar för att skydda edge-enheterna mot cyberrisker.

Organisera kontinuerlig övervakning och uppdatering av modeller

Efter att ha implementerat en Edge AI-lösning är övervakning återigen avgörande för att garantera att systemet fungerar som förväntat och i linje med prestandanormerna. I analytiska scenarier i realtid laddas de statiska uppgifterna regelbundet in i modeller med artificiell intelligens för att simulera modellens återanvändbarhet och noggrannhet.

De nuvarande rekommenderade tillvägagångssätten för att tillämpa Edge AI i realtidsanalys

Prioritera låg latens och hög tillgänglighet

Den mest direkta fördelen med Edge AI är elimineringen av latens. Se till att din arkitektur och dina algoritmer har så lång fördröjning som möjligt så att du kan fatta snabbare beslut.

Balans mellan moln och Edge

Edge AI tar hand om databehandlingen, men molnlösningar förblir en viktig del av systemet för datalagring, modellträning och skalning. Optimeringen av ditt system kommer att ske i gränslandet mellan edge och molnet.

Välj rätt ramverk och verktygslådor för artificiell intelligens

Mobila ramverk som TensorFlow Lite, OpenVINO samt EdgeX Foundry är mycket kompatibla med edge-driftsättning.

Fokusera på skalbarhet och flexibilitet

Eftersom Edge AI-implementeringar bör vara möjliga på olika nivåer av granularitet bör implementeringen vara lätt skalbar och modulär för olika användningsfall. Utvärdera modulära arkitekturer och undvik att göra många decentraliserade lösningar ”hårdkodade” på ett sådant sätt att de inte erbjuder någon större flexibilitet.

Optimera strömförbrukningen

Edge-enheter måste arbeta kontinuerligt – på grund av sitt sammanhang måste de ofta göra det under förhållanden med låg strömförbrukning. Implementera modeller för djupinlärning som är effektiva men med låga resurskrav.

Några av de största utmaningarna som noterats vid införandet av Edge AI för realtidsdata är följande

Trots fördelarna finns det vissa utmaningar med att implementera Edge AI för realtidsanalys:

Resursbegränsningar: Fysiska begränsningar hos edge-enheter, t.ex. när det gäller datorkapacitet och minne, innebär att modeller för artificiell intelligens ofta begränsas av sådana enheter.

Komplexitet i datahantering: Att arbeta med realtidsdata på flera edge-enheter är något utmanande om det finns flera edge-enheter anslutna.

Integration med äldre system: Den främsta nackdelen med att använda Edge AI är att det finns risk för integrationsproblem eftersom det måste passa in i nuvarande strukturer och system.

Underhåll och uppdateringar: Edge AI-systemen på olika enheter måste uppdateras och säkerställa en enhetlig prestanda, vilket endast är möjligt genom konstant övervakning och användning av vissa specifika metoder.

Realtidsanalys är en annan domän där Edge AI har många användningsområden

Smart tillverkning: Diagnostik i realtid av utrustningens hälsa, förebyggande underhåll och ökad produktion är andra användningsområden för Edge AI.

Analys av detaljhandeln: Inom detaljhandeln används Edge AI för att fånga upp och analysera kundbeteende, lager och till och med shoppingupplevelsen i realtid.

Övervakning av hälso- och sjukvård: Edge AI driver bärbara prylar och sensorer för medicinsk patientspårning för realtidsspårning av patienters vitala tecken och avisering av läkare.

Smarta städer: Behandling av realtidsdata med artificiell intelligens i trafikledning, energidistribution och övervakningssystem bidrar till att städerna fungerar effektivt.

Autonoma fordon: Edge AI gör att bilen kan bearbeta data från sensorer och fatta korrekta beslut och rörelser i realtid.

Sammanfattningsvis

Att bearbeta data och analysera dem i Edge har möjliggjort nya användningsområden inom olika sektorer. Att förstå hur man använder Edge AI för realtidsanalys ger företag en fördel genom att möjliggöra beslutsfattande i rätt tid, vilket sparar kostnader och förbättrar prestandan. När man undersöker smart tillverkning och hälso- och sjukvård är den positiva effekten av artificiell intelligens i strömbearbetning av realtidsdataindex obestridlig. Som synes kan organisationer, genom att följa tipsen för implementering av Edge AI i realtid och beakta de problem som uppstått, nå den stora potentialen i Edge Computing.

I takt med att Edge AI-tekniken utvecklas kommer förmågan att tillämpa den på affärsmodellen att vara avgörande för företagets konkurrenskraft i samband med big data.

De vanligaste frågorna och deras svar

Vad är Edge AI och varför är det viktigt för realtidsanalys?

Edge AI innebär att algoritmer för artificiell intelligens används direkt på edge-enheter, snarare än i centraliserade molnmiljöer. Detta tillvägagångssätt gör att data kan bearbetas nära källan, vilket avsevärt minskar latensen och förbättrar svarstiderna. För realtidsanalys är Edge AI avgörande eftersom det möjliggör omedelbar databehandling och beslutsfattande, vilket är avgörande för användning som kräver snabba reaktioner, t.ex. inom smart tillverkning, sjukvårdsövervakning och autonoma fordon. Genom att minimera behovet av att skicka data till och från molnet förbättrar Edge AI också datasekretessen och minskar bandbreddsanvändningen.

Vilka är de viktigaste faktorerna att ta hänsyn till vid implementering av Edge AI för realtidsanalys?

När du implementerar Edge AI för realtidsanalys bör du ta hänsyn till följande nyckelfaktorer:

Utvärdering av användningsfall: Identifiera och utvärdera de specifika applikationer och data som kräver realtidsbearbetning. Bestäm målen och kraven för din modell för artificiell intelligens.

Val av hårdvara: Välj lämpliga edge-enheter med tillräcklig processorkraft, minne och anslutningsmöjligheter för att stödja dina modeller för artificiell intelligens.

Optimering av modeller för artificiell intelligens: Se till att modellerna för artificiell intelligens är optimerade för edge-enheter, med fokus på modellkomprimering och kvantisering för att passa inom enhetens begränsningar.

Ramverk och plattformar: Använd edge-orienterade ramverk och plattformar, t.ex. TensorFlow Lite eller NVIDIA Jetson, som erbjuder verktyg för att distribuera och hantera modeller för artificiell intelligens på edge-enheter.

Datasäkerhet: Implementera robusta säkerhetsåtgärder för att skydda data och enheter, inklusive kryptering, åtkomstkontroller och regelbundna uppdateringar.

Vilka är de bästa metoderna för att använda Edge AI i realtidsanalys?

Bästa praxis för att distribuera Edge AI i realtidsanalys inkluderar:

Prioritera låg latens: Utforma arkitekturen och algoritmerna så att de minimerar fördröjning och säkerställer att beslutsprocesserna är så snabba som möjligt.

Välj lämplig hårdvara: Välj högpresterande edge-enheter som är anpassade till dina specifika behov, oavsett om det är sensorer, gateways eller IoT-enheter.

Optimera modeller för artificiell intelligens: Använd modellkomprimering och kvantisering för att anpassa modeller för artificiell intelligens för edge-distribution, med fokus på energieffektivitet och låga beräkningskrav.

Utnyttja Edge-ramverk: Använd edge-orienterade ramverk som TensorFlow Lite eller NVIDIA Jetson för att underlätta distributionen och hanteringen av artificiell intelligensmodeller på edge-enheter.

Upprätthåll datasäkerheten: Säkerställ stark kryptering, säkra åtkomstkontroller och regelbundna uppdateringar för att skydda mot dataintrång och cyberhot.

Vilka är de vanligaste utmaningarna i samband med Edge AI för realtidsanalys?

Vanliga utmaningar inkluderar:

Resursbegränsningar: Edge-enheter har ofta begränsad processorkraft och minne, vilket kan begränsa komplexiteten i de modeller för artificiell intelligens som kan användas.

Komplex datahantering: Det kan vara komplicerat att hantera realtidsdata från flera olika Edge-enheter, särskilt när de ska integreras med befintliga system.

Integration med äldre system: Edge AI-lösningar kan ha problem med kompatibilitet med äldre system, vilket kräver noggrann planering och integrationsstrategier.

Underhåll och uppdateringar: Regelbundet underhåll och uppdateringar är nödvändiga för att säkerställa att edge-enheter och modeller för artificiell intelligens fungerar optimalt och förblir säkra.

Vilka är några praktiska användningsområden för Edge AI i realtidsanalys?

Praktiska användningsområden för Edge AI i realtidsanalys är bland annat

Smart tillverkning: Diagnostik i realtid och förebyggande underhåll av utrustning, vilket förbättrar produktionseffektiviteten och minskar stilleståndstiden.

Analys av detaljhandeln: Analysera kunders beteende, hantera lager och förbättra shoppingupplevelsen genom insikter i realtid.

Övervakning av hälso- och sjukvård: Spårning av patientens vitala tecken med hjälp av bärbara enheter och sensorer, vilket möjliggör omedelbara varningar och ingripanden.

Smarta städer: Förbättrad trafikhantering, energidistribution och övervakningssystem för effektivare stadsdrift.

Autonoma fordon: Bearbetning av sensordata för att fatta körbeslut i realtid och säkerställa fordonssäkerheten.