Vad är Edge AI?
Grovt förenklat är edge AI kombinationen av Edge Computing och AI. Denna teknologi blir allt vanligare inom en rad tillämpningar i olika branscher som exempelvis:
Smart AOI
Public Safety
AMR/AGV
Medical imaging
ITS/Trafikövervakning
Edge AI är alltså till distributionen av artificiell intelligens (AI)-tekniker och -funktioner direkt på edge-enheter, såsom smartphones, Internet of Things (IoT)-enheter, inbyggda system och andra lokala datorenheter. Till skillnad från traditionella AI-system som förlitar sig på cloud computing och fjärrservrar för bearbetning och analys, tar edge AI kraften hos AI-algoritmer och maskininlärningsmodeller närmare datakällan, vilket möjliggör realtidsbearbetning och beslutsfattande i kanten av nätverket .
Huvudidén bakom Edge AI är att minska latensen, förbättra integriteten, öka effektiviteten och möjliggöra intelligenta applikationer som kan fungera offline eller med begränsad nätverksanslutning. Genom att bearbeta data lokalt på edge-enheten kan edge AI-system snabbt analysera och svara på data utan att förlita sig på en konstant internetanslutning eller att överföra känslig data till molnet. Detta är särskilt fördelaktigt i scenarier där låg latens och beslutsfattande i realtid är avgörande, såsom autonoma fordon, industriell automation, vårdövervakning och smarta hemenheter.
Edge AI utnyttjar olika teknologier för att uppnå sina mål. Detta inkluderar att implementera lätta och optimerade AI-modeller som kan köras effektivt på enheter med begränsade resurser. Tekniker som modellkomprimering, kvantisering och beskärning används för att minska modellstorleken och beräkningskraven utan betydande prestandaförluster. Dessutom använder Edge AI ofta specialiserade hårdvaruacceleratorer, såsom grafikprocessorer (GPU), fältprogrammerbara gate arrays (FPGA) eller dedikerade AI-acceleratorer, för att förbättra bearbetningskapaciteten och energieffektiviteten.
Tillämpningarna av Edge AI är varierande och expanderar snabbt. Inom hälsovårdsdomänen kan Edge AI göra det möjligt för bärbara enheter att övervaka vitala tecken och ge hälsoinsikter i realtid. I smarta städer kan Edge AI hjälpa till att analysera videoflöden från övervakningskameror för att upptäcka avvikelser eller hantera trafikflödet. Inom jordbruket kan Edge AI möjliggöra intelligenta system som övervakar grödans hälsa och optimerar bevattning. Edge AI är också avgörande för att möjliggöra intelligenta personliga assistenter, augmented reality-upplevelser och realtidsöversättning på mobila enheter.
Generellt sett ger edge AI enheter i kanten av nätverket avancerade AI-funktioner, vilket gör det möjligt för dem att bearbeta och analysera data lokalt. Genom att minska beroendet av molnet och möjliggöra beslutsfattande i realtid, låser Edge AI upp nya möjligheter för innovation, integritet, effektivitet och förbättrade användarupplevelser inom olika branscher och domäner.
Framförallt byggs datorseende in i allt fler applikationer och det blir allt vanligare att neurala nätverk används för att processa bild- eller videodata. När Edge AI and Vision Alliance gjorde en undersökning bland Computer Vision utvecklare svarade två tredjedelar att de redan använder denna teknologi.
Source: Edge AI and Vision Alliance, Computer Vision Developer Survey, 2022
© 2022 Edge AI and Vision Alliance – Used with Permission
Tritech Solutions har en rad kompletta system för Edge AI tillämpningar:
https://www.tritechsolutions.se/products/box-pcs/
Vi har också kort, moduler och subsystem för inbyggnad med olika typer av Edge AI acceleratorer:
https://www.tritechsolutions.se/products/gpu-boards-and-edge-ai-accelerators/
Ett nytt område från vår partner Innodisk är också kameramoduler för inbyggda visionapplikationer:
https://www.tritechsolutions.se/products/embedded-camera-and-vision-products/