Як впровадити Edge AI для аналізу в режимі реального часу
Технологічний прогрес, який значно покращив бізнес-середовище нового покоління, – це ефективна обробка даних у режимі реального часу. Тому звичайні хмарні середовища можуть бути незручними, коли йдеться про обробку величезних обсягів даних, що генеруються сучасними пристроями та додатками. Саме тут Edge AI змінює правила гри. Обробка даних поблизу джерела дозволяє Edge AI виконувати миттєвий аналіз, що призводить до прийняття кращих рішень в рамках бізнес-транзакцій. Ми також пояснимо, як використовувати Edge AI для аналізу даних в режимі реального часу, з деякими рекомендаціями та всіма перевагами прогресивної інтеграції штучного інтелекту для роботи з даними в режимі реального часу.
Вступ до Edge AI і чому це важливо
Граничний ШІ – це використання моделей штучного інтелекту на пристроях, підключених до мережі, для аналізу даних на пристрої, а не обов’язково в хмарі. Такий спосіб обчислень також скорочує час відгуку, підвищує рівень конфіденційності даних і покращує операційну продуктивність.
Для організацій, які займаються обробкою величезних обсягів даних, що надходять з пристроїв Інтернету речей, камер і датчиків, Edge AI надає можливість зробити ці дані зрозумілими в режимі реального часу. Використання Edge AI для надання аналітики в режимі реального часу стає все більш важливим у різних сферах, включаючи виробництво, охорону здоров’я, роздрібну торгівлю та розумні міста.
Як організації можуть впровадити Edge AI для точної аналітики в режимі реального часу?
Щоб застосувати Edge AI для аналітики в реальному часі, необхідно багато уваги приділити плануванню цього рішення, вибору правильної інфраструктури та створенню моделей штучного інтелекту, які можна розгорнути на периферії. Ось покроковий підхід:
Оцініть свій варіант використання та сформулюйте цілі
Однак, необхідно провести оцінку контексту використання та ключових цілей, які необхідно досягти. Визначте тип даних, які потребують обробки в режимі реального часу, гаджети, які будуть використовуватися, і вибір, який потрібно зробити. Наприклад, на виробництві додаток може використовуватися для виявлення проблемного обладнання та подальшого швидкого усунення несправностей.
Вибирайте правильні периферійні пристрої та обладнання
Вибір правильної апаратної платформи ще більш важливий для систем Edge AI. Типи периферійних пристроїв, які можуть бути датчиками, шлюзами або пристроями Інтернету речей, відрізняються залежно від операційної потужності, обсягу пам’яті та можливості підключення до хмари. Граничні пристрої преміум-класу гарантують, що алгоритми штучного інтелекту виконуються без перешкод і затримок.
Розробка та оптимізація моделей штучного інтелекту для периферійних розгортань
Моделі штучного інтелекту, розгорнуті в хмарі, не дуже підходять для розгортання на периферії. Для того, щоб периферійний ШІ був стійким, розгорнуті моделі повинні бути простими, малопотужними і здатними працювати на периферійних пристроях. При оптимізації алгоритмів штучного інтелекту для використання в периферійних системах можна застосовувати такі функції, як стиснення і квантування моделей.
Використання Edge-орієнтованих фреймворків і платформ
Для полегшення оптимізації можна інтегрувати фреймворки Edge AI, такі як TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson або Microsoft Azure IoT Edge. Вони пропонують фреймворки та API, необхідні для розгортання моделей штучного інтелекту на таких периферійних пристроях. Вони також надають засоби для управління моделями, а також для розгортання, моніторингу та оновлення моделей.
Конфіденційність і безпека даних
Ще однією перевагою периферійного ШІ є те, що дані зберігаються ближче до джерела, і не так багато інформації доводиться передавати в хмару. Однак є сфери, що викликають занепокоєння, наприклад, безпека даних все ще залишається важливою. Використовуйте надійні заходи безпеки і шифрування, чіткий доступ до таких пристроїв і часте оновлення пристроїв, щоб протистояти загрозам.
Продовжуйте моніторинг академічних зв’язків і оновлюйте модель
Після розгортання рішення Edge AI дуже важливим є технічне обслуговування, щоб перевірити, чи відповідає система очікуванням і чи забезпечує вона очікувану від неї продуктивність. Один із способів – безперервне введення нових даних у модель штучного інтелекту, щоб зменшити ймовірність погіршення її аналізу в умовах аналітики штучного інтелекту в режимі реального часу.
Систематичний огляд найкращих практик розгортання периферійного штучного інтелекту в аналітиці в режимі реального часу
Пріоритети – низька затримка і висока доступність
Перша перевага Edge AI – це менша затримка. Переконайтеся, що ваша архітектура і алгоритми максимально нечутливі до затримок, щоб процес прийняття рішень відбувався швидше.
Виберіть відповідні пристрої та обладнання
Вибір правильного обладнання має вирішальне значення для хороших проектів периферійного штучного інтелекту. Вибір периферійних пристроїв – будь то датчики, шлюзи або пристрої IoT – залежить від обчислювальної потужності, сховища даних або мережі. Високопродуктивні периферійні пристрої допомагають алгоритмам штучного інтелекту працювати без перешкод, забезпечуючи високу продуктивність на периферії.
Тренуйте та розгортайте моделі штучного інтелекту на основі навчання для периферії
Моделі, розроблені для хмарних процесів, не дуже добре підходять для розгортання на периферії. Щоб зробити периферійний штучний інтелект ефективним, моделі повинні бути невеликими, економними з точки зору енергоспоживання і здатними до навчання, щоб працювати на низьких обчислювальних ресурсах периферійного обладнання. Один з підходів, який можна застосувати до алгоритмів штучного інтелекту для їх використання на периферії, називається стиснення і квантування моделей.
Ознайомтеся з фреймворками та платформами, орієнтованими на периферію
Ось деякі з фреймворків Edge AI, які можна використовувати для полегшення розробки – TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson і Microsoft Azure IoT Edge. Ці платформи пропонують компоненти та фреймворки, які дозволяють користувачам розгортати моделі штучного інтелекту на периферії. Вони також надають певну підтримку розгорнутим моделям, наприклад, їх моніторинг та оновлення.
Захистіть дані від потенційних витоків
Додатковою особливістю Edge AI є те, що він дозволяє обробляти дані безпосередньо біля місця їх генерування, тим самим мінімізуючи потік інформації в хмару. Але безпека даних не залишилася поза увагою. Розробіть відповідне шифрування, потужні засоби доступу та періодичні оновлення, щоб захистити периферійні пристрої від кібер-ризиків.
Організуйте безперервний моніторинг та оновлення моделі
Знову ж таки, після розгортання рішення Edge AI моніторинг є ключовим фактором, щоб гарантувати, що система функціонує так, як очікувалося, і відповідно до стандартів продуктивності. В аналітичних сценаріях в режимі реального часу статичні дані періодично завантажуються в моделі штучного інтелекту, щоб імітувати повторне використання і точність моделі.
Поточні рекомендовані підходи до застосування Edge AI в аналітиці в режимі реального часу
Пріоритет – низька затримка і висока доступність
Найбільш прямою перевагою Edge AI є усунення затримок. Переконайтеся, що ваша архітектура і ваші алгоритми мають якомога меншу затримку, щоб прийняття рішень відбувалося швидше.
Баланс між хмарними та периферійними технологіями
Граничний ШІ піклується про обробку даних, хмарні рішення залишаються важливою частиною системи для зберігання даних, навчання моделей і масштабування. Оптимізація вашої системи відбуватиметься на стику периферії та хмари.
Обирайте правильні фреймворки та набори інструментів для штучного інтелекту
Мобільні фреймворки, такі як TensorFlow Lite, OpenVINO, а також EdgeX Foundry, добре сумісні з периферійним розгортанням.
Зосередьтеся на масштабованості та гнучкості
Оскільки розгортання периферійного ШІ повинно бути можливим на різних рівнях деталізації, реалізації повинні бути легко масштабованими і модульними для різних сценаріїв використання. Оцінюйте модульні архітектури та уникайте «жорсткого кодування» багатьох децентралізованих рішень таким чином, щоб вони не забезпечували достатньої гнучкості.
Оптимізуйте енергоспоживання
Периферійні пристрої повинні працювати безперервно – в силу свого контексту, вони часто повинні працювати в умовах низького енергоспоживання. Впроваджуйте моделі глибокого навчання, які є ефективними, але з низькими вимогами до ресурсів.
Деякі з основних проблем, пов’язаних з впровадженням Edge AI для роботи з даними в реальному часі, полягають у наступному
Незважаючи на свої переваги, впровадження Edge AI для аналітики в режимі реального часу пов’язане з певними проблемами:
Обмеження ресурсів: Фізичні обмеження периферійних пристроїв, такі як обчислювальна потужність і пам’ять, означають, що моделі штучного інтелекту часто обмежені такими пристроями.
Складність управління даними: Робота з даними в режимі реального часу на декількох периферійних пристроях є дещо складною, якщо підключено кілька периферійних пристроїв.
Інтеграція із застарілими системами: Основним недоліком використання периферійного штучного інтелекту є те, що він має потенціал для проблем з інтеграцією, оскільки повинен вписуватися в існуючі структури і системи.
Обслуговування та оновлення: Системи Edge AI на різних пристроях потребують оновлення та забезпечення однорідності роботи, що можливо лише за умови постійного нагляду та використання певних специфічних методів.
Аналітика в режимі реального часу – ще одна сфера, в якій Edge AI знаходить різні застосування
Розумне виробництво: Діагностика стану обладнання в реальному часі, прогнозне обслуговування і збільшення виробництва – це ще одна сфера застосування Edge AI.
Роздрібна аналітика: Використовується в роздрібній торгівлі для фіксації та аналізу поведінки покупців у реальному часі, інвентаризації та навіть досвіду покупок.
Моніторинг охорони здоров’я: Edge AI керує натільними гаджетами і медичними датчиками відстеження пацієнтів для відстеження життєво важливих показників пацієнтів в режимі реального часу і сповіщення лікарів.
Розумні міста: Обробка даних штучним інтелектом в режимі реального часу в системах управління дорожнім рухом, розподілу енергії та спостереження допомагає ефективно управляти містами.
Автономні транспортні засоби: Граничний ШІ дозволяє автомобілю обробляти дані, що надходять від датчиків, і приймати правильні рішення та рухи в режимі реального часу.
На завершення
Обробка даних і їх аналіз на периферії зробили можливим нове застосування в різних галузях. Розуміння того, як використовувати периферійний ШІ для аналітики в режимі реального часу, дає компаніям перевагу, дозволяючи своєчасно приймати рішення, заощаджуючи витрати і підвищуючи продуктивність. Розглядаючи розумне виробництво та охорону здоров’я, позитивний вплив штучного інтелекту на потокову обробку індексу даних у реальному часі не викликає сумнівів. Як бачимо, дотримуючись порад щодо впровадження Edge AI в режимі реального часу і враховуючи проблеми, що виникають, організації зможуть розкрити великий потенціал периферійних обчислень.
Крім того, в міру розвитку технології Edge AI, здатність застосувати її до своєї бізнес-моделі визначатиме конкурентоспроможність компанії в контексті великих даних.
Найпоширеніші запитання та відповіді на них
Що таке Edge AI і чому він важливий для аналітики в режимі реального часу?
Edge AI – це розгортання алгоритмів штучного інтелекту безпосередньо на периферійних пристроях, а не в централізованих хмарних середовищах. Такий підхід дозволяє обробляти дані близько до їхнього джерела, значно зменшуючи затримки і покращуючи час відгуку. Для аналітики в режимі реального часу граничний ШІ має вирішальне значення, оскільки він дозволяє миттєво обробляти дані і приймати рішення, що важливо для використання, яке вимагає швидкої реакції, наприклад, в інтелектуальному виробництві, моніторингу охорони здоров’я та автономних транспортних засобах. Мінімізуючи необхідність надсилати дані в хмару і з хмари, граничний ШІ також підвищує конфіденційність даних і зменшує використання смуги пропускання.
Які ключові фактори слід враховувати при впровадженні Edge AI для аналітики в реальному часі?
Впроваджуючи Edge AI для аналітики в режимі реального часу, враховуйте наступні ключові фактори:
Оцінка варіантів використання: Визначте і оцініть конкретні програми і дані, які вимагають обробки в реальному часі. Визначте цілі та вимоги до вашої моделі штучного інтелекту.
Вибір обладнання: Виберіть відповідні периферійні пристрої з достатньою обчислювальною потужністю, пам’яттю і можливостями підключення для підтримки ваших моделей штучного інтелекту.
Оптимізація моделі штучного інтелекту: Переконайтеся, що моделі штучного інтелекту оптимізовані для периферійних пристроїв, приділяючи особливу увагу стисненню та квантуванню моделі, щоб вона відповідала обмеженням пристрою.
Фреймворки та платформи: Використовуйте периферійні фреймворки і платформи, такі як TensorFlow Lite або NVIDIA Jetson, які пропонують інструменти для розгортання і управління моделями штучного інтелекту на периферійних пристроях.
Безпека даних: Впроваджуйте надійні заходи безпеки для захисту даних і пристроїв, включаючи шифрування, контроль доступу та регулярні оновлення.
Які найкращі практики розгортання Edge AI в аналітиці в режимі реального часу?
Кращі практики розгортання Edge AI в аналітиці в режимі реального часу включають в себе наступне:
Надавайте пріоритет низькій затримці: Спроектуйте свою архітектуру і алгоритми так, щоб мінімізувати затримку, гарантуючи, що процеси прийняття рішень будуть максимально швидкими.
Виберіть відповідне обладнання: Обирайте високопродуктивні периферійні пристрої, що відповідають вашим конкретним потребам, будь то датчики, шлюзи або пристрої Інтернету речей.
Оптимізуйте моделі штучного інтелекту: Використовуйте стиснення та квантування моделей для адаптації моделей штучного інтелекту для периферійного розгортання, зосереджуючись на енергоефективності та низьких обчислювальних вимогах.
Використовуйте периферійні фреймворки: Використовуйте периферійні фреймворки, такі як TensorFlow Lite або NVIDIA Jetson, щоб полегшити розгортання та керування моделями штучного інтелекту на периферійних пристроях.
Підтримуйте безпеку даних: Забезпечте надійне шифрування, безпечний контроль доступу та регулярне оновлення для захисту від витоку даних та кіберзагроз.
Які загальні проблеми, пов’язані з периферійним штучним інтелектом для аналітики в реальному часі?
До загальних проблем можна віднести наступні:
Обмеженість ресурсів: Граничні пристрої часто мають обмежену обчислювальну потужність і пам’ять, що може обмежувати складність моделей штучного інтелекту, які можуть бути розгорнуті.
Складність управління даними: Управління даними в реальному часі на декількох периферійних пристроях може бути складним, особливо при інтеграції з існуючими системами.
Інтеграція з застарілими системами: Рішення для периферійного ШІ можуть зіткнутися з проблемами сумісності з застарілими системами, що вимагає ретельного планування і стратегій інтеграції.
Обслуговування та оновлення: Регулярне технічне обслуговування і оновлення необхідні для забезпечення оптимальної роботи і безпеки периферійних пристроїв і моделей штучного інтелекту.
Яке практичне використання Edge AI в аналітиці в режимі реального часу?
Практичне використання Edge AI в аналітиці в реальному часі включає в себе
Розумне виробництво: Діагностика в режимі реального часу і прогнозне обслуговування обладнання, підвищення ефективності виробництва і скорочення часу простою.
Роздрібна аналітика: Аналіз поведінки покупців, управління запасами та покращення досвіду покупок за допомогою інсайтів у режимі реального часу.
Моніторинг охорони здоров’я: Відстеження життєво важливих показників пацієнта за допомогою натільних пристроїв і датчиків, що дозволяє негайно сповіщати і втручатися.
Розумні міста: Удосконалення систем управління дорожнім рухом, розподілу енергії та спостереження для більш ефективного управління містом.
Автономні транспортні засоби: Обробка даних з датчиків на льоту для прийняття рішень в режимі реального часу та забезпечення безпеки транспортного засобу.
