A Edge AI refere-se à implementação de algoritmos e modelos de IA diretamente em dispositivos locais, como sensores ou dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Então, essa abordagem permite o processamento e a análise de dados em tempo real, sem a necessidade constante de depender da infraestrutura em nuvem.
De forma simples, a Edge AI, ou “AI on the Edge”, combina computação de borda e inteligência artificial para executar tarefas de aprendizado de máquina diretamente em dispositivos interconectados. A computação de borda possibilita que os dados sejam armazenados próximos ao local do dispositivo, enquanto os algoritmos de IA permitem que esses dados sejam processados na borda da rede, com ou sem conexão à internet. Sendo assim, isso facilita o processamento de dados em milissegundos, oferecendo feedback em tempo real.
A Edge AI está se tornando cada vez mais popular à medida que as indústrias descobrem novas maneiras de aproveitar seu potencial para otimizar fluxos de trabalho, automatizar processos de negócios e desbloquear novas oportunidades de inovação, tudo isso enquanto abordam preocupações como latência, segurança e redução de custos. Neste artigo, Dicas TOP apresenta os fundamentos da Edge AI, comparativos com tecnologias afins e principais características.
Edge AI x AI Distribuída
Edge AI acelera a automação comercial ao permitir a tomada de decisões localizadas, eliminando a necessidade de transmitir dados para um local central. No entanto, ainda é necessário enviar dados para a nuvem com o objetivo de re-treinar os pipelines de IA e implantá-los adequadamente. Dessa forma, a implementação em várias localidades e aplicações traz desafios como segurança dos dados, heterogeneidade, escala e limitações de recursos.
A inteligência artificial distribuída (IA distribuída) pode enfrentar esses desafios do Edge AI ao integrar coleta inteligente de dados, automatizar os ciclos de vida de dados e IA, adaptar e monitorar os pontos de acesso, além de otimizar pipelines de dados e IA.
A IA distribuída é responsável por distribuir, coordenar e prever o desempenho de tarefas, objetivos ou decisões dentro de um ambiente multiagente. Assim, essa abordagem permite que as aplicações escalem para um grande número de pontos de acesso e possibilita que algoritmos de IA processem de forma autônoma em múltiplos sistemas, domínios e dispositivos na borda.
Edge AI x Cloud AI
Atualmente, a computação em nuvem e as APIs são utilizadas para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Em seguida, o Edge AI realiza tarefas de aprendizado de máquina, como análise preditiva, reconhecimento de voz e detecção de anomalias, próximo ao usuário, diferenciando-se dos serviços comuns de nuvem de várias maneiras. Em contrapartida, em vez de os aplicativos serem desenvolvidos e executados inteiramente na nuvem, os sistemas de Edge AI processam e analisam dados mais perto do local onde foram gerados. Os algoritmos de aprendizado de máquina conseguem operar no edge, permitindo que as informações sejam processadas diretamente em dispositivos IoT, em vez de em um data center privado ou em uma instalação de computação em nuvem.
O Edge AI se destaca como uma opção superior sempre que previsões em tempo real e processamento de dados são necessários. Considere os mais recentes avanços na tecnologia de veículos autônomos. Para garantir a navegação segura desses carros e a prevenção de perigos potenciais, eles precisam detectar e reagir rapidamente a uma série de fatores, como sinais de trânsito, motoristas imprudentes, mudanças de faixa, pedestres, meio-fios e diversas outras variáveis. A capacidade do Edge AI de processar essas informações localmente dentro do veículo reduz o risco de problemas de conectividade que poderiam surgir ao enviar dados para um servidor remoto por meio da IA baseada em nuvem. Em situações como essa, onde respostas rápidas aos dados podem determinar resultados críticos, a habilidade do veículo de reagir rapidamente é absolutamente essencial.
Por outro lado, a Cloud AI refere-se à implantação de algoritmos e modelos de IA em servidores na nuvem. Desse modo, o método oferece maior capacidade de armazenamento e processamento de dados, facilitando o treinamento e a implantação de modelos de IA mais avançados.
Principais Diferenças entre Edge AI e Cloud AI
O poder computacional
O Cloud AI oferece capacidades computacionais e de armazenamento superiores em comparação com o Edge AI, permitindo o treinamento e a implementação de modelos de IA mais complexos e avançados. Por outro lado, o Edge AI tem limitações em sua capacidade de processamento devido ao tamanho reduzido dos dispositivos.
Latência
A latência impacta diretamente a produtividade, a colaboração, o desempenho das aplicações e a experiência do usuário. Quanto maior a latência (e mais lentos os tempos de resposta), mais essas áreas são prejudicadas. O Edge AI oferece uma latência reduzida ao processar dados diretamente no dispositivo, enquanto o Cloud AI envolve o envio de dados para servidores distantes, resultando em um aumento da latência.
Largura de banda
A largura de banda refere-se à capacidade de transferência de dados de entrada e saída na rede global. O Edge AI requer uma largura de banda menor, ao processar os dados localmente no dispositivo, enquanto o Cloud AI envolve a transmissão de dados para servidores distantes, exigindo uma largura de banda maior.
Segurança
A arquitetura de Edge AI proporciona uma privacidade aprimorada ao processar dados sensíveis diretamente no dispositivo. Em contraste, o Cloud AI envolve a transmissão de dados para servidores externos, o que pode expor informações confidenciais a servidores de terceiros.
Benefícios do Edge AI para os usuários finais
Em 2022, o mercado global de Edge AI foi avaliado em 14.787,5 milhões de USD e espera-se que cresça para 66,47 milhões de USD até 2023, de acordo com um relatório da Grand View Research, Inc. Essa rápida expansão da computação em borda é impulsionada pelo aumento da demanda por serviços de computação em borda baseados em IoT, além de outras vantagens inerentes do Edge AI. Os principais benefícios do Edge AI incluem:
Latência Reduzida
Com o processamento completo no dispositivo, os usuários podem experimentar intervalos de resposta rápidos, sem atrasos causados pela necessidade de informações viajarem de volta de um servidor remoto.
Otimização da Largura de Banda
Ao processar dados localmente, o Edge AI minimiza a quantidade de informações que precisam ser transmitidas pela internet, ajudando a preservar a largura de banda disponível. Com menos largura de banda utilizada, a conexão de dados pode suportar um maior volume de transmissões e recepções simultâneas de dados.
Análise em Tempo Real
Os usuários podem realizar o processamento de dados em tempo real em dispositivos sem a necessidade de conectividade e integração de sistemas, permitindo economizar tempo ao consolidar dados sem precisar se comunicar com outros locais físicos. No entanto, o Edge AI pode enfrentar limitações na gestão do grande volume e diversidade de dados exigidos por algumas aplicações de IA, podendo necessitar da integração com a computação em nuvem para aproveitar seus recursos e capacidades.
Privacidade dos Dados
A privacidade dos dados é significativamente aumentada com o uso do Edge AI, pois as informações não são transferidas para redes externas, onde poderiam estar vulneráveis a ciberataques. Ao processar dados localmente no dispositivo, o Edge AI diminui o risco de manejo inadequado das informações. Em setores sujeitos a regulamentações de soberania de dados, essa abordagem pode auxiliar na manutenção da conformidade, processando e armazenando dados dentro das jurisdições designadas. Contudo, qualquer banco de dados centralizado pode se tornar um alvo atrativo para atacantes, o que significa que o Edge AI não é completamente imune a riscos de segurança.
Escalabilidade
O Edge AI amplia sistemas que utilizam plataformas baseadas em nuvem e capacidades inerentes de edge em tecnologias de fabricantes de equipamentos originais (OEM), englobando tanto software quanto hardware. Essas empresas OEM começaram a integrar capacidades nativas de edge em seus equipamentos, simplificando assim o processo de escalonamento do sistema. Essa expansão também permite que redes locais mantenham a funcionalidade, mesmo em situações onde nós em upstream ou downstream enfrentam inatividade.
Custos Associados ao Edge AI
As despesas relacionadas a serviços de IA hospedados na nuvem podem ser elevadas. O Edge AI oferece a opção de utilizar recursos de nuvem dispendiosos como repositório para a acumulação de dados pós-processamento, destinados a análises subsequentes, em vez de operações imediatas em campo. Isso reduz a carga de trabalho dos computadores e redes na nuvem, uma vez que a utilização de CPU, GPU e memória é significativamente diminuída à medida que as cargas de trabalho são distribuídas entre os dispositivos de edge, tornando o Edge AI uma opção mais econômica.
Quando a computação em nuvem lida com todos os cálculos para um serviço, a localização central suporta uma carga de trabalho significativa. As redes enfrentam alto tráfego para transmitir dados à fonte central. À medida que as máquinas executam tarefas, as redes se tornam ativas novamente, transmitindo dados de volta ao usuário. Os dispositivos de edge eliminam a transferência contínua de dados, reduzindo o estresse nas redes e nas máquinas, que não precisam gerenciar todos os aspectos.
Além disso, as características autônomas do Edge AI eliminam a necessidade de supervisão contínua por parte de cientistas de dados. Embora a interpretação humana continue a desempenhar um papel crucial na determinação do valor final dos dados e dos resultados que eles geram, as plataformas de Edge AI assumem parte dessa responsabilidade, levando, em última análise, a economias de custos para as empresas.
Como a Tecnologia Edge AI Funciona
O Edge AI utiliza redes neurais e aprendizado profundo para treinar modelos que reconhecem, classificam e descrevem objetos nos dados fornecidos. O processo de treinamento geralmente ocorre em um data center centralizado ou na nuvem, onde se processa o grande volume de dados necessário.
Após a implementação, os modelos de Edge AI aprimoram-se gradualmente com o tempo. Se a IA detectar um problema, frequentemente envia os dados problemáticos para a nuvem para um treinamento adicional do modelo original. Esse modelo atualizado, então, substitui o mecanismo de inferência na borda. Esse ciclo de feedback é crucial para a melhoria do desempenho do modelo.
Casos de Uso da Edge AI por Setor
Exemplos comuns de Edge AI incluem smartphones, dispositivos de monitoramento de saúde, atualizações de tráfego em veículos autônomos e eletrodomésticos inteligentes. Diversas indústrias também estão implementando cada vez mais aplicações de Edge AI para reduzir custos, automatizar processos, melhorar a tomada de decisões e otimizar operações.
Assistência Médica
Os provedores de saúde estão passando por uma transformação substancial com a implementação prática do Edge AI e a introdução de dispositivos de última geração. Essa abordagem, com avanços tecnológicos, promete sistemas de saúde mais inteligentes, protegendo a privacidade do paciente e reduzindo os tempos de resposta.
Utilizando modelos de IA incorporados localmente, monitores de saúde vestíveis avaliam métricas como frequência cardíaca, pressão arterial, níveis de glicose e respiração. Dispositivos vestíveis com Edge AI também podem detectar quedas repentinas de pacientes e alertar cuidadores, uma funcionalidade já presente em smartwatches comuns disponíveis no mercado.
Veículos de emergência com processamento rápido permitem que paramédicos extraiam dados de saúde e consultem médicos para estratégias eficazes de estabilização do paciente. Simultaneamente, a equipe do pronto-socorro pode se preparar para atender às necessidades de cuidados específicas dos pacientes. A integração do Edge AI nessas circunstâncias ajudará a facilitar a troca em tempo real de informações críticas sobre a saúde.
Fabricação e Industria
Fabricantes, globalmente, estão integrando Edge AI para revolucionar suas operações, aumentando eficiência e produtividade.
Sensores identificam proativamente anomalias e preveem falhas de máquinas, um processo conhecido como manutenção preditiva. Sensores de equipamentos localizam imperfeições e notificam prontamente a gerência sobre reparos críticos, permitindo a resolução em tempo hábil e evitando paradas operacionais.
O Edge AI é útil em controle de qualidade, segurança pessoal, otimização de rendimento, análise da cadeia de suprimentos e otimização do chão de fábrica.
Varejo
Não é segredo que as empresas vivenciaram uma enorme tendência com o aumento da popularidade do eCommerce e das compras online. Lojas físicas tradicionais inovaram para criar uma experiência de compra fluida e engajar os clientes. Com essa mudança, novas tecnologias surgiram, como lojas “pick-and-go”, carrinhos de compras inteligentes com sensores e check-outs inteligentes. Essas soluções utilizam tecnologia Edge AI para aprimorar e acelerar a experiência convencional dos clientes nas lojas.
Casas Inteligentes
O cenário contemporâneo está saturado de dispositivos “inteligentes”, como campainhas, termostatos, geladeiras, sistemas de entretenimento e lâmpadas controladas. Essas casas inteligentes contêm ecossistemas de dispositivos que utilizam Edge AI para melhorar a qualidade de vida dos residentes. Se um morador precisa identificar alguém na porta ou controlar a temperatura da casa por meio de seu dispositivo, a tecnologia de borda pode processar rapidamente os dados localmente, sem a necessidade de transmitir informações para um servidor remoto centralizado. Isso ajuda a manter a privacidade do residente e reduz o risco de acesso não autorizado a dados pessoais.
Segurança e Vigilância
A velocidade é de extrema importância para a análise de vídeo de segurança. Muitos sistemas de visão computacional não têm a velocidade adequada para a análise em tempo real e, em vez de processar localmente as imagens ou vídeos capturados pelas câmeras de segurança, esses sistemas os transmitem para uma máquina na nuvem com capacidades de processamento de alto desempenho. Sistemas baseados em nuvem enfrentam latência, com atrasos no upload e processamento de dados, sem o processamento local das informações.
As aplicações de visão computacional do Edge AI em dispositivos de segurança identificam atividades suspeitas, notificam usuários e acionam alarmes. Essas capacidades proporcionam aos residentes uma sensação de segurança e tranquilidade.
Conclusão
Edge AI refere-se à implementação de algoritmos de inteligência artificial diretamente em dispositivos locais, como sensores e dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Em síntese, permite processamento e análise de dados em tempo real, sem a dependência constante de infraestrutura em nuvem. Ao combinar a computação de borda com inteligência artificial, o Edge AI executa tarefas de aprendizado de máquina localmente, melhorando a eficiência e reduzindo a latência.
As principais diferenças entre Edge AI e Cloud AI incluem capacidade de computação, latência, largura de banda de rede e segurança. O Cloud AI oferece mais armazenamento e processamento, enquanto o Edge AI garante menor latência e maior privacidade, processando dados localmente.
Várias indústrias, incluindo saúde, manufatura, varejo e segurança, utilizam amplamente o Edge AI. No setor de saúde, por exemplo, dispositivos vestíveis monitoram parâmetros vitais e alertam cuidadores em caso de emergências. Na manufatura, sensores preveem falhas em máquinas, otimizando a produção fabril. No varejo, tecnologias como lojas “pick-and-go” utilizam Edge AI para melhorar a experiência do cliente. Além disso, dispositivos de segurança inteligentes com Edge AI analisam vídeo em tempo real, aumentando a segurança e a proteção da privacidade dos usuários.
O mercado de Edge AI cresce rapidamente, impulsionado pela demanda por IoT e pela necessidade de otimizar operações, abordando latência e segurança.
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Imagem: builtin.com
