Человечество просто не может перестать производить все больше и больше данных. В 2010 году общий объем ежегодно создаваемых данных достиг двух зеттабайт. Каждый зеттабайт эквивалентен примерно 1 триллиону гигабайт. С тех пор замедления не наблюдалось. Бум мобильных вычислений и Интернета вещей (IoT) еще больше увеличил спрос. По оценкам, к 2025 году объем создаваемых данных составит 175 зеттабайт, а к 2035 году достигнет ошеломляющего значения 2142 зеттабайт.
Большая часть наших современных данных обрабатывается с помощью облачных вычислений, и, хотя облако является впечатляющей технологией, оно не лишено своих проблем. Облачная безопасность — это постоянный риск для любого бизнеса. Веб-хостинговая компания GoDaddy сообщила, что более 1,2 миллиона клиентов не могли получить доступ к своим данным во время недавнего нарушения, но и что им потребовалось больше месяца, чтобы обнаружить, что это произошло. Даже сбои в работе, не связанные с безопасностью, могут нанести серьезный ущерб – в ноябре у Google произошел сбой в работе облака, отказав в доступе к своим сервисам, и серверы Meta вышли из строя более чем на три часа в октябре. По мере экспоненциального увеличения требований к данным эти облачные серверы будут испытывать большее давление, чем когда-либо прежде.
Простое расширение возможностей облачных вычислений не может быть единственным решением этого кошмара обработки данных. Серверы требуют большого количества энергии, что составляет 1% от общего мирового потребления. В связи с постоянно растущими опасениями по поводу изменения климата необходимо скорее сократить потребление энергии, чем увеличить его. Чтобы решить эту проблему, мы должны обратиться к передовым вычислениям и передовому искусственному интеллекту. ИИ Edge делает обработку данных не только более энергоэффективной, но и более безопасной и быстрой.
Пограничный ИИ – когда алгоритмы машинного обучения обрабатываются локально «на переднем краю» — на самом устройстве или на соседнем сервере. Технология уже существует – смартфоны являются удивительно интеллектуальными устройствами, которые используют передовые технологии для различных задач. Микрочип True Edge AI был бы способен принимать автономные решения, основанные на данных, без необходимости подключения к Интернету или облаку.
ИИ Edge предназначен не для замены облачных вычислений, а для их дополнения и улучшения. Первый способ сделать это — уменьшить задержку. В настоящее время, если устройство делает запрос на передачу данных в сети 4G или 5G, оно принимается вышкой сотовой связи, а затем передается на сервер обработки данных где-то в сети. Задержка – время, необходимое для передачи данных на серверы и обратно на ваш телефон, – довольно короткая (на данный момент где-то в диапазоне 10-20 миллисекунд для 5G), но она сохраняется. По мере увеличения объема данных задержка часто увеличивается вместе с ним.
С передовым искусственным интеллектом, встроенным в микрочип задержка может составлять менее миллисекунды, так как данные никогда не покидают устройство. Децентрализованный характер технологии позволяет алгоритмам машинного обучения работать автономно. Нет никаких рисков отключения Интернета или плохого приема мобильных телефонов. Данные, никогда не покидающие устройство, повышают безопасность, так как не могут быть перехвачены при передаче на вышки или сервер. Если данные действительно должны покидать устройство, внедрение чипов Edge AI значительно сокращает объем отправляемой информации, повышая эффективность. В облако отправляются только сильно обработанные данные, что снижает потребление энергии на 30-40%. Технологии Edge становятся все более неотъемлемой частью внедрения 5G, поскольку сетевые провайдеры переходят к внедрению ИИ Edge в сами башни, снижая требования к внешним серверам и повышая скорость.
Приложения Edge AI уже были замечены лидерами бизнеса и отрасли. Pitchbook отмечает, что инвестиции в полупроводниковую промышленность Еdge computing выросли на 74% за последние 12 месяцев, в результате чего общий объем инвестиций составил 5,8 миллиарда долларов. Средняя денежная оценка компаний в этой нише выросла на 110,2% за тот же период до 1,05 миллиарда долларов.
Последствия этой технологии меняют правила игры. Дальнейшая интеграция микросхем Edge AI в Интернет вещей имеет коммерческое и промышленное применение. Самоуправляемый автомобиль, например, не может быть во власти задержки. Обработка данных в режиме реального времени должна быть мгновенной — если маленький ребенок выбегает на дорогу, задержка скорости передачи данных может помешать автомобилю вовремя затормозить. Даже если задержка достаточно мала, передача данных может быть перехвачена хакерами, что потенциально может подвергнуть опасности пассажиров. Это может также пойти на пользу водителям – передовой ИИ в камерах, обращенных к водителю, может быть запрограммирован на определение того, отвлекается ли водитель, разговаривает ли он по телефону или даже заснул за рулем, а затем связывается с интеллектуальными устройствами в автомобиле, чтобы остановиться.
На производственной линии интегрированный Edge AI чипы могут анализировать данные с беспрецедентной скоростью. Анализ данных датчиков и обнаружение отклонений от нормы в режиме реального времени позволяет работникам заменять оборудование до того, как оно выйдет из строя. Аналитика в реальном времени запускает автоматический процесс принятия решений, уведомляя работников. Интеграция видеоаналитики позволит мгновенно уведомлять о проблемах на производственной линии. Скорость производства может постоянно снижаться, поскольку оборудование замедляется, если дальше по линии возникают заторы, а новая разработка послужит для максимального увеличения срока службы оборудования. Таким образом, производственные узкие места, вызванные неисправным оборудованием, будут уменьшены, а безопасность работников повышена – ИИ может обнаружить, что рука рабочего в опасной близости к машине, и отключить ее намного быстрее, чем человек сумеет отреагировать.
Современный ИИ — это в значительной степени передний край технологического прогресса. В сочетании с существующими облачными коммуникационными технологиями интеграция ИИ в сами устройства повысит эффективность, безопасность и скорость анализа данных. ИИ — это будущее.
Источник: https://venturebeat.com/2021/12/21/faster-safer-more-efficient-data-processing-with-edge-ai/