Kako izvajati Edge AI za analizo v realnem času

Tehnološki napredek, ki je bistveno izboljšal poslovno okolje nove generacije, je učinkovita obdelava v realnem času. Običajna okolja v oblaku zato morda niso primerna, ko gre za sprejemanje velikih količin podatkov, ki jih proizvajajo sodobne naprave in aplikacije. Tu pride na vrsto umetna inteligenca Edge AI, ki spreminja pravila igre. Obdelava podatkov blizu izvora omogoča, da Edge AI opravi takojšnjo analizo, katere rezultat so boljše odločitve v okviru poslovnih transakcij. Razložili bomo tudi, kako uporabiti Edge AI za analizo podatkov v realnem času, z nekaj priporočili in vsemi prednostmi postopnega vključevanja umetne inteligence za podatke v realnem času.

Uvod v Edge AI in zakaj je pomemben

Edge AI je uporaba modelov umetne inteligence v napravah, ki so povezane v omrežje, za analizo podatkov na napravi in ne nujno v oblaku. Ta način izračunavanja tudi skrajša odzivni čas, dvigne raven zasebnosti podatkov in izboljša operativno zmogljivost.

Organizacijam, ki se ukvarjajo z obdelavo velikih količin podatkov, ki izvirajo iz naprav IoT, kamer in senzorjev, umetna inteligenca na robu zagotavlja priložnost, da podatke naredijo razumljive v realnem času. Uporaba Edge AI za zagotavljanje analitike v realnem času je postala pomembnejša na različnih področjih, vključno s proizvodnjo, zdravstvom, maloprodajo in pametnimi mesti.

Kako lahko organizacije sprejmejo Edge AI za natančno analitiko v realnem času?

Za uporabo Edge AI za analitiko v realnem času je treba veliko pozornosti nameniti načrtovanju te rešitve, izbiri prave infrastrukture in oblikovanju modelov umetne inteligence, ki jih je mogoče namestiti na robovih. V nadaljevanju je predstavljen pristop po korakih:

Ocenite svoj primer uporabe in cilje države

Vendar je treba opraviti oceno vašega konteksta uporabe in ključnih ciljev, ki jih želite doseči. Določite vrsto podatkov, ki zahtevajo obdelavo v realnem času, pripomočke, ki jih je treba uporabiti, in odločitve, ki jih je treba sprejeti. Na primer, v proizvodnem okolju se lahko aplikacija uporablja za prepoznavanje problematične opreme in posledično hitro odpravljanje težav.

Izberite ustrezne robne naprave in strojno opremo

Izbira pravilne strojne platforme je za sisteme umetne inteligence Edge še pomembnejša. Vrste robnih naprav, ki so lahko senzorji, prehodi ali naprave IoT, se razlikujejo glede na operativno moč, prostor za shranjevanje in zmožnost povezave z oblakom. Vrhunske robne naprave zagotavljajo, da se algoritmi umetne inteligence izvajajo brez motenj ali zaostankov.

Razvoj in optimizacija modelov umetne inteligence za robne namestitve

Modeli umetne inteligence, ki se uporabljajo v oblaku, niso posebej primerni za uporabo na robu. Da bi bila umetna inteligenca na robu trajnostna, morajo biti nameščeni modeli preprosti, z majhno porabo energije in jih je mogoče izvajati na napravah na robu. Pri optimizaciji algoritmov umetne inteligence za uporabo v robnih sistemih je mogoče uporabiti funkcije, kot sta stiskanje modelov in kvantizacija.

Uporaba ogrodij in platform, usmerjenih na robove

Za lažjo optimizacijo je mogoče uporabiti integracijo ogrodij za umetno inteligenco na robovih, kot so TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson ali Microsoft Azure IoT Edge. Ponujajo ogrodja in vmesnike API, ki so potrebni za uvajanje modelov umetne inteligence na takih robnih napravah. Zagotavljajo tudi zmogljivosti za upravljanje modelov ter – uvajanje modelov, spremljanje modelov in posodabljanje modelov.

Zasebnost in varnost podatkov

Še ena prednost umetne inteligence na robu je, da se podatki hranijo bližje izvornemu elementu in da ni treba toliko informacij pošiljati v oblak. Vendar pa obstajajo področja, ki vzbujajo skrb, na primer varnost podatkov je še vedno pomembna. Uporabljajte močne varnostne ukrepe in šifriranje, jasen dostop do takšnih naprav ter pogosto posodabljanje naprav za preprečevanje groženj.

Nadaljujte s spremljanjem akademskih vezi in posodobljenega modela

Po uvedbi rešitve Edge AI je zelo pomembno vzdrževanje, da preverite, ali je sistem v skladu s pričakovanji oziroma ali zagotavlja učinkovitost, ki se od njega pričakuje. Eden od načinov je stalno dovajanje novih podatkov v model umetne inteligence, da zmanjšate možnost poslabšanja njegove analize v okoliščinah analitike umetne inteligence v realnem času.

Sistematični pregled najboljših praks za uvajanje robne umetne inteligence v analitiki v realnem času

Prednost dajte nizki zakasnitvi in visoki razpoložljivosti

Prva prednost robne umetne inteligence je manjša zakasnitev. Poskrbite, da bodo vaša arhitektura in algoritmi čim manj občutljivi na zakasnitve, da bo proces odločanja potekal hitreje.

Izberite ustrezne naprave in opremo

Izbira ustrezne strojne opreme je ključnega pomena za dobre zasnove Edge AI. Ta odloča o napravah na robu – ne glede na to, ali gre za senzorje, prehode ali naprave IoT – je odvisna od procesorske moči, shranjevanja podatkov ali omrežja. Visoko zmogljive robne naprave pomagajo vašim algoritmom umetne inteligence delovati brez motenj, saj zagotavljajo visoko zmogljivost na robu.

Usposabljanje in uvajanje modelov umetne inteligence na podlagi učenja za rob

Modeli, ki so bili razviti za procese v oblaku, niso primerni za uporabo na robu. Da bi bila umetna inteligenca na robu učinkovita, morajo biti modeli majhni, varčni z vidika porabe energije in jih je treba usposobiti za delovanje na majhnih računskih virih strojne opreme na robu. Eden od pristopov, ki jih je mogoče uporabiti za algoritme umetne inteligence za njihovo uporabo na robu, se imenuje stiskanje in kvantizacija modelov.

Raziščite ogrodja in platforme, usmerjene na robove

Tukaj je nekaj ogrodij za umetno inteligenco na robu, ki jih lahko uporabite za enostaven razvoj – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson in Microsoft Azure IoT Edge. Te platforme ponujajo komponente in ogrodja, katerih namen je uporabnikom omogočiti uvajanje modelov umetne inteligence na robu. Zagotavljajo tudi nekaj podpore za nameščene modele, kot sta njihovo spremljanje in posodabljanje.

Zaščita podatkov pred morebitnimi kršitvami varnosti podatkov

Dodatna značilnost umetne inteligence na robu je, da omogoča obdelavo podatkov v neposredni bližini mesta, kjer so nastali, s čimer se zmanjša pretok informacij v oblak. Vendar pa varnost podatkov ni ostala v ozadju. Razvijte ustrezno šifriranje, zmogljive dostope in redne posodobitve za zaščito robnih naprav pred kibernetskimi tveganji.

Organizirajte neprekinjeno spremljanje in posodabljanje modelov

Tudi po uvedbi rešitve Edge AI je spremljanje ključnega pomena za zagotavljanje, da sistem deluje po pričakovanjih in v skladu s standardi delovanja. Pri analitičnih scenarijih v realnem času se statični podatki redno nalagajo v modele umetne inteligence, da se simulirata ponovna uporabnost in natančnost modela.

Trenutni priporočeni pristopi za uporabo robne umetne inteligence v analitiki v realnem času

dajanje prednosti nizki zakasnitvi in visoki razpoložljivosti

Najbolj neposredna prednost Edge AI je odprava zakasnitev. Poskrbite, da bodo vaša arhitektura in algoritmi imeli čim daljšo zakasnitev, da bo sprejemanje odločitev hitrejše.

Ravnovesje med oblakom in robom

Edge AI skrbi za obdelavo podatkov, rešitve v oblaku pa ostajajo pomemben del sistema za shranjevanje podatkov, usposabljanje modelov in skaliranje. Optimizacija vašega sistema se bo zgodila na mestu med robom in oblakom.

Izberite prava ogrodja in nabore orodij za umetno inteligenco

Mobilna ogrodja, kot so TensorFlow Lite, OpenVINO in tudi EdgeX Foundry, so zelo združljiva z robno namestitvijo.

Osredotočite se na skalabilnost in prilagodljivost

Ker mora biti uvedba umetne inteligence na robu mogoča na različnih ravneh granularnosti, morajo biti izvedbe enostavno skalabilne in modularne za različne primere uporabe. Ocenite modularne arhitekture in se izogibajte temu, da bi bile številne decentralizirane rešitve „trdno zakodirane“ tako, da ne bi ponujale veliko prilagodljivosti.

Optimizacija porabe energije

Robne naprave morajo delovati neprekinjeno – zaradi svojega konteksta morajo to pogosto početi v pogojih nizke porabe energije. Implementirajte modele globokega učenja, ki so učinkoviti, vendar imajo majhne zahteve glede virov.

Nekateri od glavnih izzivov, opaženih pri uvajanju umetne inteligence na robovih za podatke v realnem času, so naslednji

Kljub svojim prednostim je izvajanje Edge AI za analitiko v realnem času povezano z nekaterimi izzivi:

Omejitve virov: Fizične omejitve robnih naprav, kot sta računalniška zmogljivost in pomnilnik, pomenijo, da so modeli umetne inteligence pogosto omejeni s temi napravami.

Zahtevnost upravljanja podatkov: Če je povezanih več robnih naprav, je delo s podatki v realnem času na več robnih napravah nekoliko zahtevno.

Integracija s starejšimi sistemi: Pri uporabi umetne inteligence na robu je glavna slabost ta, da lahko pride do težav z integracijo, saj se mora vključiti v trenutne strukture in sisteme.

Vzdrževanje in posodobitve: Sisteme Edge AI v različnih napravah je treba posodabljati in zagotavljati enotnost delovanja, kar je mogoče le s stalnim nadzorom in uporabo nekaterih posebnih metod.

Analitika v realnem času je še eno področje, na katerem se umetna inteligenca Edge AI uporablja na različne načine.

Pametna proizvodnja: Diagnostika zdravja opreme v realnem času, napovedno vzdrževanje in povečevanje proizvodnje so drugi načini uporabe Edge AI.

Analitika maloprodaje: Uporablja se na področju maloprodaje za zajemanje in analiziranje vedenja kupcev, zalog in celo nakupovalne izkušnje v realnem času.

Spremljanje zdravstvenega varstva: Edge AI upravlja nosljive pripomočke in senzorje za spremljanje zdravstvenih bolnikov za spremljanje življenjskih znakov bolnikov v realnem času in obveščanje zdravnikov.

Pametna mesta: Obdelava podatkov umetne inteligence v realnem času pri upravljanju prometa, distribuciji energije in nadzornih sistemih pomaga pri učinkovitem delovanju mest.

Avtonomna vozila: Robna umetna inteligenca omogoča avtomobilu obdelavo podatkov, ki prihajajo iz senzorjev, ter sprejemanje pravilnih odločitev in premikov v realnem času.

Zaključek

Obdelava podatkov in njihova analiza na robu je omogočila novo uporabo na različnih področjih sektorjev. Razumevanje, kako izvajati Edge AI za analitiko v realnem času, postavlja podjetja na prednostno točko, saj omogoča pravočasno sprejemanje odločitev, s čimer se prihranijo stroški in izboljša uspešnost. Ob proučevanju pametne proizvodnje in zdravstva je pozitiven vpliv umetne inteligence pri tokovni obdelavi indeksa podatkov v realnem času nesporen. Kot je razvidno, bodo organizacije z upoštevanjem nasvetov za izvajanje robne umetne inteligence v realnem času in upoštevanjem nastalih težav lahko dosegle velik potencial robnega računalništva.

Prav tako bo z razvojem tehnologije Edge AI sposobnost njene uporabe v poslovnem modelu določala konkurenčnost podjetja v kontekstu velikih podatkov.

Najpogosteje zastavljena vprašanja in odgovori nanje

Kaj je Edge AI in zakaj je pomemben za analitiko v realnem času?

Edge AI se nanaša na uvajanje algoritmov umetne inteligence neposredno na robnih napravah in ne v centraliziranih okoljih v oblaku. Ta pristop omogoča obdelavo podatkov blizu njihovega vira, kar znatno zmanjša zakasnitve in izboljša odzivne čase. Za analitiko v realnem času je Edge AI ključnega pomena, saj omogoča takojšnjo obdelavo podatkov in sprejemanje odločitev, kar je bistveno za uporabo, ki zahteva hitre odzive, na primer v pametni proizvodnji, zdravstvenem nadzoru in avtonomnih vozilih. Z zmanjšanjem potrebe po pošiljanju podatkov v oblak in iz njega Edge AI tudi povečuje zasebnost podatkov in zmanjšuje porabo pasovne širine.

Kateri so ključni vidiki pri izvajanju Edge AI za analitiko v realnem času?

Pri izvajanju Edge AI za analitiko v realnem času upoštevajte naslednje ključne dejavnike:

Vrednotenje primera uporabe: Določite in ocenite posebne aplikacije in podatke, ki zahtevajo obdelavo v realnem času. Določite cilje in zahteve za svoj model umetne inteligence.

Izbira strojne opreme: Izberite ustrezne robne naprave z zadostno procesorsko močjo, pomnilnikom in povezljivostjo za podporo vašim modelom umetne inteligence.

Optimizacija modela umetne inteligence: Zagotovite, da so modeli umetne inteligence optimizirani za robne naprave, pri čemer se osredotočite na stiskanje in kvantizacijo modela, da se prilega omejitvam naprave.

Okviri in platforme: Uporabite ogrodja in platforme, usmerjene v robne naprave, kot sta TensorFlow Lite ali NVIDIA Jetson, ki nudijo orodja za uvajanje in upravljanje modelov umetne inteligence v robnih napravah.

Varnost podatkov: Izvedite zanesljive varnostne ukrepe za zaščito podatkov in naprav, vključno s šifriranjem, nadzorom dostopa in rednimi posodobitvami.

Katere so najboljše prakse za uvajanje robne umetne inteligence v analitiki v realnem času?

Najboljše prakse za uporabo Edge AI v analitiki v realnem času vključujejo:

Prednost dajte nizki zakasnitvi: Arhitekturo in algoritme oblikujte tako, da čim bolj zmanjšate zakasnitve in zagotovite, da so procesi odločanja čim hitrejši.

Izberite ustrezno strojno opremo: Izberite visoko zmogljive robne naprave, ki ustrezajo vašim posebnim potrebam, ne glede na to, ali gre za senzorje, prehode ali naprave IoT.

Optimizirajte modele umetne inteligence: Uporabite stiskanje modelov in kvantizacijo za prilagoditev modelov umetne inteligence za uporabo na robu, pri čemer se osredotočite na energetsko učinkovitost in nizke računske zahteve.

Izkoristite ogrodja za robove: Uporabite ogrodja, usmerjena v rob, kot sta TensorFlow Lite ali NVIDIA Jetson, da olajšate uvajanje in upravljanje modelov umetne inteligence v napravah na robu.

Ohranite varnost podatkov: Zagotovite močno šifriranje, varen nadzor dostopa in redne posodobitve za zaščito pred vdori v podatke in kibernetskimi grožnjami.

Kateri so pogosti izzivi, povezani z umetno inteligenco na robovih za analitiko v realnem času?

Med najpogostejše izzive spadajo:

Omejitve virov: Naprave Edge imajo pogosto omejeno procesorsko moč in pomnilnik, kar lahko omejuje kompleksnost modelov umetne inteligence, ki jih je mogoče uvesti.

Zahtevnost upravljanja podatkov: Upravljanje podatkov v realnem času v več robnih napravah je lahko zapleteno, zlasti pri integraciji z obstoječimi sistemi.

Integracija z obstoječimi sistemi: Rešitve robne umetne inteligence se lahko soočajo s težavami glede združljivosti z obstoječimi sistemi, kar zahteva skrbno načrtovanje in strategije integracije.

Vzdrževanje in posodobitve: Redno vzdrževanje in posodobitve so potrebni za zagotavljanje optimalnega delovanja robnih naprav in modelov umetne inteligence ter varnosti.

Katere so nekatere praktične uporabe robne umetne inteligence v analitiki v realnem času?

Praktična uporaba robne umetne inteligence v analitiki v realnem času vključuje:

Pametna proizvodnja: Diagnostika v realnem času in napovedno vzdrževanje opreme, ki izboljšuje učinkovitost proizvodnje in zmanjšuje število izpadov.

Analitika v maloprodaji: Analiziranje vedenja kupcev, upravljanje zalog in izboljšanje nakupovalne izkušnje z vpogledi v realnem času.

Spremljanje zdravstvenega varstva: Spremljanje vitalnih znakov bolnikov z uporabo nosljivih naprav in senzorjev, kar omogoča takojšnje opozarjanje in posredovanje.

Pametna mesta: Izboljšanje upravljanja prometa, distribucije energije in nadzornih sistemov za učinkovitejše delovanje mest.

Avtonomna vozila: Avtonomna vozila: sprotna obdelava podatkov senzorjev za sprejemanje odločitev o vožnji v realnem času in zagotavljanje varnosti vozil.