Ako implementovať Edge AI na analýzu v reálnom čase

Technologickým pokrokom, ktorý výrazne zlepšil podnikateľské prostredie novej generácie, je efektívne spracovanie údajov v reálnom čase. Bežné cloudové prostredia preto nemusia byť vhodné, pokiaľ ide o umiestnenie obrovských objemov údajov produkovaných súčasnými zariadeniami a aplikáciami. Práve tu prichádza na scénu Edge AI, ktorá mení pravidlá hry. Spracovanie údajov v blízkosti miesta ich vzniku umožňuje Edge AI plniť okamžitú analýzu, ktorá vedie k lepším rozhodnutiam v rámci obchodných transakcií. Vysvetlíme tiež, ako používať Edge AI na analýzu údajov v reálnom čase, s niektorými odporúčaniami a všetkými výhodami postupnej integrácie umelej inteligencie pre údaje v reálnom čase.

Úvod do Edge AI a prečo je dôležitá

Edge AI je použitie modelov umelej inteligencie v zariadeniach, ktoré sú pripojené k sieti, na analýzu údajov v zariadení a nie nevyhnutne v cloude. Tento spôsob výpočtu zároveň znižuje čas odozvy, zvyšuje úroveň súkromia údajov a zlepšuje prevádzkový výkon.

Pre organizácie, ktoré sa zaoberajú spracovaním obrovských objemov údajov pochádzajúcich zo zariadení IoT, kamier a snímačov, poskytuje Edge AI možnosť, ako tieto údaje urobiť zrozumiteľnými v reálnom čase. Využitie Edge AI na poskytovanie analýz v reálnom čase sa stalo dôležitejším v rôznych oblastiach vrátane výroby, zdravotníctva, maloobchodu a inteligentných miest.

Ako môžu organizácie prijať Edge AI na presnú analýzu v reálnom čase?

Na uplatnenie Edge AI na analýzu v reálnom čase je potrebné venovať veľkú pozornosť plánovaniu tohto riešenia, výberu správnej infraštruktúry a vytvoreniu modelov umelej inteligencie, ktoré možno nasadiť na edge. Tu je uvedený postup krok za krokom:

Zhodnoťte svoj prípad použitia a stav cieľov

Je však potrebné vykonať vyhodnotenie kontextu vášho použitia a kľúčových cieľov, ktoré sa majú dosiahnuť. Určite druh údajov, ktoré si vyžadujú spracovanie v reálnom čase, pomôcky, ktoré sa majú použiť, a rozhodnutia, ktoré je potrebné urobiť. Napríklad vo výrobnom prostredí sa aplikácia môže použiť na identifikáciu problematických zariadení a ich následnú rýchlu nápravu.

Výber správnych okrajových zariadení a hardvéru

Výber správnej hardvérovej platformy je pre systémy Edge AI ešte dôležitejší. Typ edge zariadení, ktorými môžu byť snímače, brány alebo zariadenia IoT, sa líšia podľa prevádzkového výkonu, úložného priestoru a schopnosti pripojenia ku cloudu. Špičkové edge zariadenia zaručujú, že algoritmy umelej inteligencie sa vykonávajú bez rušenia alebo oneskorenia.

Vývoj a optimalizácia modelov umelej inteligencie pre edge nasadenia

Modely umelej inteligencie, ktoré sú nasadené v cloude, nie sú obzvlášť vhodné na nasadenie na edge. Aby bola umelá inteligencia na edge udržateľná, nasadené modely musia byť jednoduché, s nízkou spotrebou a musia sa dať spustiť na zariadeniach edge. Pri optimalizácii algoritmov umelej inteligencie na použitie v edge systémoch možno uplatniť funkcie, ako je kompresia modelov a kvantizácia.

Používanie frameworkov orientovaných na edge, ako aj platforiem

Na jednoduchšiu optimalizáciu možno použiť integráciu frameworkov Edge AI, ako sú TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson alebo Microsoft Azure IoT Edge. Ponúkajú frameworky a API, ktoré sú potrebné na nasadenie modelov umelej inteligencie na takýchto edge zariadeniach. Poskytujú tiež zariadenia na správu modelov, ako aj – nasadenie modelov, monitorovanie modelov a aktualizáciu modelov.

Ochrana súkromia a bezpečnosť údajov

Ďalšou výhodou Edge AI je, že údaje sa uchovávajú bližšie k prvku, z ktorého pochádzajú, a nemusí sa toľko informácií posielať do cloudu. Existujú však oblasti, ktoré vyvolávajú obavy, napríklad bezpečnosť údajov je stále dôležitá. Používajte silné bezpečnostné opatrenia a šifrovanie, jasný prístup k takýmto zariadeniam a častú aktualizáciu zariadení, aby ste čelili hrozbám.

Pokračujte v monitorovaní akademických väzieb a aktualizácie modelov

Po nasadení riešenia Edge AI je veľmi dôležitá údržba, aby ste skontrolovali, či systém funguje podľa očakávaní alebo či podáva výkon, ktorý sa od neho očakáva. Jedným zo spôsobov je priebežne dodávať nové údaje do modelu umelej inteligencie, aby sa znížila pravdepodobnosť zhoršenia jeho analýzy v podmienkach analytickej umelej inteligencie v reálnom čase.

Systematický prehľad osvedčených postupov pre nasadenie Edge AI v analytike v reálnom čase

Uprednostnite nízku latenciu a vysokú dostupnosť

Prvou výhodou Edge AI je nižšia latencia. Uistite sa, že vaša architektúra a algoritmy sú čo najmenej citlivé na oneskorenie, aby sa rozhodovací proces mohol uskutočniť rýchlejšie.

Vyberte vhodné zariadenia a vybavenie

Výber správneho hardvéru je pre dobré návrhy Edge AI kľúčový. To rozhoduje o zariadeniach edge – či už ide o senzory, brány alebo zariadenia IoT – závisí od výpočtového výkonu, úložiska údajov alebo siete. Vysoko výkonné zariadenia edge pomáhajú algoritmom umelej inteligencie pracovať bez rušenia tým, že poskytujú vysoký výkon na okraji.

Trénujte a nasadzujte modely umelej inteligencie založené na učení pre edge.

Tie modely, ktoré boli vyvinuté pre cloudové procesy, nie sú vhodné na nasadenie na edge. Aby bola umelá inteligencia na edge efektívna, modely by mali byť malé, úsporné z energetického hľadiska a trénovateľné na prevádzku na nízkych výpočtových zdrojoch edge hardvéru. Jeden z prístupov, ktorý možno aplikovať na algoritmy umelej inteligencie na ich použitie na edge, sa nazýva kompresia a kvantizácia modelu.

Preskúmajte frameworky a platformy orientované na edge

Tu sú niektoré z rámcov Edge AI, ktoré možno prijať na jednoduchý vývoj – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson a Microsoft Azure IoT Edge. Tieto platformy ponúkajú komponenty a frameworky, ktoré majú používateľom umožniť nasadiť modely umelej inteligencie na edge. Poskytujú tiež určitú podporu nasadeným modelom, napríklad ich monitorovanie a aktualizáciu.

Zabezpečenie údajov pred potenciálnym narušením ochrany údajov

Ďalšou vlastnosťou Edge AI je, že umožňuje spracovanie údajov len v blízkosti miesta ich vzniku, a teda minimalizuje tok informácií do cloudu. Pozadu však nezostala ani bezpečnosť údajov. Vyvíjajte zodpovedajúce šifrovanie, výkonné prístupy a pravidelné aktualizácie na ochranu zariadení edge pred kybernetickými rizikami.

Zorganizujte priebežné monitorovanie a aktualizáciu modelov

Po nasadení riešenia Edge AI je opäť kľúčové monitorovanie, ktoré zaručí, že systém funguje podľa očakávaní a v súlade s výkonnostnými normami. V analytických scenároch v reálnom čase sa statické údaje pravidelne načítavajú do modelov umelej inteligencie, aby sa simulovala opakovaná použiteľnosť a presnosť modelu.

Súčasné odporúčané prístupy k aplikácii Edge AI v analytike v reálnom čase

Uprednostniť nízku latenciu a vysokú dostupnosť

Najpriamejšou výhodou Edge AI je eliminácia latencie. Uistite sa, že vaša architektúra a algoritmy majú čo najväčšie oneskorenie, aby bolo vaše rozhodovanie rýchlejšie.

Rovnováha medzi cloudom a Edge

Edge AI sa stará o spracovanie údajov, cloudové riešenia zostávajú dôležitou súčasťou systému na ukladanie údajov, trénovanie modelov a škálovanie. Optimalizácia vášho systému bude prebiehať v mieste edge a cloudu.

Vyberte si správne frameworky a sady nástrojov umelej inteligencie

Mobilné frameworky, ako napríklad TensorFlow Lite, OpenVINO, ako aj EdgeX Foundry, sú vysoko kompatibilné s nasadením na edge.

Zamerajte sa na škálovateľnosť a flexibilitu

Keďže nasadenie Edge AI by malo byť možné na rôznych úrovniach granularity, implementácie by mali byť ľahko škálovateľné a modulárne v rôznych prípadoch použitia. Zhodnoťte modulárne architektúry a vyhnite sa tomu, aby mnohé decentralizované riešenia boli „natvrdo“ vytvorené tak, že neponúkajú veľkú flexibilitu.

Optimalizujte spotrebu energie

Okrajové zariadenia musia pracovať nepretržite – vzhľadom na ich kontext tak musia často robiť v podmienkach nízkej spotreby energie. Implementujte modely hlbokého učenia, ktoré sú efektívne, ale s nízkymi nárokmi na zdroje.

Niektoré z hlavných výziev zaznamenaných pri zavádzaní Edge AI pre údaje v reálnom čase sú tieto

Implementácia Edge AI pre analytiku v reálnom čase je napriek svojim výhodám spojená s určitými výzvami:

Obmedzenia zdrojov: Fyzické obmedzenia edge zariadení, ako je výpočtová kapacita a pamäť, znamenajú, že modely umelej inteligencie sú často obmedzené takýmito zariadeniami.

Zložitosť správy údajov: Ak je pripojených viacero edge zariadení, práca s údajmi v reálnom čase na viacerých edge zariadeniach je trochu náročná.

Integrácia so staršími systémami: Hlavnou nevýhodou používania Edge AI je, že má potenciálne problémy s integráciou, pretože musí zapadnúť do súčasných štruktúr a systémov.

Údržba a aktualizácie: Systémy Edge AI na rôznych zariadeniach je potrebné aktualizovať a zabezpečiť jednotnosť výkonu, čo je možné len prostredníctvom neustáleho dohľadu a využívania určitých špecifických metód.

Analýza v reálnom čase je ďalšou oblasťou, v ktorej Edge AI nachádza rôzne uplatnenie

Inteligentná výroba: Ďalším využitím Edge AI je diagnostika stavu zariadení v reálnom čase, prediktívna údržba a zvyšovanie výroby.

Analýza maloobchodu: Využíva sa v oblasti maloobchodu na zachytenie a analýzu správania nakupujúcich v reálnom čase, zásob a dokonca aj nákupného zážitku.

Monitorovanie zdravotnej starostlivosti: Edge AI prevádzkuje nositeľné gadgety a zdravotnícke senzory na sledovanie pacientov na sledovanie životných funkcií pacientov v reálnom čase a upozorňovanie lekárov.

Inteligentné mestá: Spracovanie údajov v reálnom čase umelou inteligenciou v systémoch riadenia dopravy, distribúcie energie a dohľadu pomáha zefektívniť fungovanie miest.

Autonómne vozidlá: Edge AI umožňuje autu spracúvať údaje prichádzajúce zo senzorov a robiť správne rozhodnutia a pohyby v reálnom čase.

Na záver

Spracovanie údajov a ich analýza na edge umožnili nové využitie v rôznych oblastiach odvetví. Pochopenie toho, ako vykonávať Edge AI na analýzu v reálnom čase, dáva podnikom výhodu, pretože umožňuje včasné rozhodovanie, ktoré šetrí náklady a zlepšuje výkonnosť. Pri skúmaní inteligentnej výroby a zdravotníctva je pozitívny vplyv umelej inteligencie pri prúdovom spracovaní indexu údajov v reálnom čase nepopierateľný. Ako vidieť, dodržiavaním tipov na implementáciu Edge AI v reálnom čase a zohľadnením vzniknutých problémov budú organizácie schopné dosiahnuť veľký potenciál edge computingu.

Zároveň platí, že s pokrokom technológie Edge AI bude schopnosť aplikovať ju na svoj obchodný model určovať konkurencieschopnosť spoločnosti v kontexte veľkých dát.

Najčastejšie kladené otázky a odpovede na ne

Čo je Edge AI a prečo je dôležitá pre analýzu v reálnom čase?

Pod pojmom Edge AI sa rozumie nasadenie algoritmov umelej inteligencie priamo v edge zariadeniach, a nie v centralizovaných cloudových prostrediach. Tento prístup umožňuje spracovávať údaje v blízkosti ich zdroja, čím sa výrazne znižuje latencia a zlepšuje čas odozvy. Pre analytiku v reálnom čase je Edge AI kľúčová, pretože umožňuje okamžité spracovanie údajov a rozhodovanie, čo je nevyhnutné pre využitie vyžadujúce rýchle reakcie, napríklad v inteligentnej výrobe, monitorovaní zdravotnej starostlivosti a autonómnych vozidlách. Minimalizáciou potreby posielať údaje do cloudu a z cloudu Edge AI tiež zvyšuje súkromie údajov a znižuje spotrebu šírky pásma.

Aké sú kľúčové aspekty pri implementácii Edge AI na analýzu v reálnom čase?

Pri implementácii Edge AI na analýzu v reálnom čase zvážte nasledujúce kľúčové faktory:

Vyhodnotenie prípadu použitia: Identifikujte a vyhodnoťte konkrétne aplikácie a údaje, ktoré si vyžadujú spracovanie v reálnom čase. Určite ciele a požiadavky na model umelej inteligencie.

Výber hardvéru: Vyberte vhodné zariadenia Edge s dostatočným výpočtovým výkonom, pamäťou a konektivitou na podporu vašich modelov umelej inteligencie.

Optimalizácia modelu umelej inteligencie: Zabezpečte, aby boli modely umelej inteligencie optimalizované pre zariadenia edge so zameraním na kompresiu a kvantizáciu modelu, aby sa zmestili do obmedzení zariadenia.

Frameworky a platformy: Využívajte frameworky a platformy orientované na edge zariadenia, napríklad TensorFlow Lite alebo NVIDIA Jetson, ktoré ponúkajú nástroje na nasadenie a správu modelov umelej inteligencie na edge zariadeniach.

Zabezpečenie údajov: Implementujte spoľahlivé bezpečnostné opatrenia na ochranu údajov a zariadení vrátane šifrovania, kontroly prístupu a pravidelných aktualizácií.

Aké sú niektoré osvedčené postupy nasadenia Edge AI v analytike v reálnom čase?

Medzi osvedčené postupy nasadenia Edge AI v analytike v reálnom čase patria:

Uprednostnite nízku latenciu: Navrhnite architektúru a algoritmy tak, aby minimalizovali oneskorenie a zabezpečili čo najrýchlejšie rozhodovacie procesy.

Výber vhodného hardvéru: Vyberte si vysoko výkonné edge zariadenia vhodné pre vaše špecifické potreby, či už ide o senzory, brány alebo zariadenia IoT.

Optimalizujte modely umelej inteligencie: Na prispôsobenie modelov umelej inteligencie na nasadenie na edge použite kompresiu modelov a kvantizáciu, pričom sa zamerajte na energetickú účinnosť a nízke výpočtové požiadavky.

Využívanie rámcov na hranici: Na uľahčenie nasadenia a správy modelov umelej inteligencie na edge zariadeniach používajte frameworky orientované na edge, ako napríklad TensorFlow Lite alebo NVIDIA Jetson.

Zachovať bezpečnosť údajov: Zabezpečte silné šifrovanie, bezpečné riadenie prístupu a pravidelné aktualizácie na ochranu pred únikmi údajov a kybernetickými hrozbami.

Aké sú bežné výzvy spojené s Edge AI pre analýzu v reálnom čase?

K bežným výzvam patria: – Zvyšovanie bezpečnosti a ochrany pred útokmi:

Obmedzenia zdrojov: Edge zariadenia majú často obmedzený výpočtový výkon a pamäť, čo môže obmedzovať zložitosť modelov umelej inteligencie, ktoré možno nasadiť.

Zložitosť správy údajov: Správa údajov v reálnom čase vo viacerých edge zariadeniach môže byť zložitá, najmä pri integrácii s existujúcimi systémami.

Integrácia so staršími systémami: Riešenia Edge AI môžu čeliť problémom s kompatibilitou so staršími systémami, čo si vyžaduje starostlivé plánovanie a integračné stratégie.

Údržba a aktualizácie: Pravidelná údržba a aktualizácie sú potrebné na zabezpečenie optimálneho fungovania a bezpečnosti edge zariadení a modelov umelej inteligencie.

Aké sú niektoré praktické možnosti využitia Edge AI v analytike v reálnom čase?

Praktické využitie Edge AI v analytike v reálnom čase zahŕňa:

Inteligentná výroba: Diagnostika v reálnom čase a prediktívna údržba zariadení, zlepšenie efektívnosti výroby a zníženie prestojov.

Analýza maloobchodu: Analýza správania nakupujúcich, riadenie zásob a zlepšenie nákupného zážitku prostredníctvom poznatkov v reálnom čase.

Monitorovanie zdravotníctva: Sledovanie životných funkcií pacientov pomocou nositeľných zariadení a snímačov, ktoré umožňujú okamžité upozornenia a zásahy.

Inteligentné mestá: Zlepšenie riadenia dopravy, distribúcie energie a systémov dohľadu pre efektívnejšiu prevádzku miest.

Autonómne vozidlá: Spracovanie údajov zo snímačov za chodu na prijímanie rozhodnutí o jazde v reálnom čase a zaistenie bezpečnosti vozidiel.