Шта је Edge AI?

Edge AI преноси интелигенцију на места где се подаци рађају. Звучи отмено, али основна идеја је једноставна: размишљајте одмах поред сензора како би се резултати појавили сада, а не касније. Добијате брзину, поузданост и пристојну причу о приватности без клауда који чува сваку одлуку. Хајде да то разјаснимо - пречице и споредни задаци су укључени. 😅

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Шта је генеративна вештачка интелигенција
Јасно објашњење генеративне вештачке интелигенције, како функционише и практичне употребе.

🔗 Шта је агентска вештачка интелигенција
Преглед агентске вештачке интелигенције, аутономног понашања и образаца примене у стварном свету.

🔗 Шта је скалабилност вештачке интелигенције
Научите како да поуздано, ефикасно и исплативо скалирате вештачку интелигенцију (AI) системе.

🔗 Шта је софтверски оквир за вештачку интелигенцију
Расподела софтверских оквира за вештачку интелигенцију, предности архитектуре и основе имплементације.

Шта је Edge AI? Кратка дефиниција 🧭

Edge AI је пракса покретања обучених модела машинског учења директно на или близу уређаја који прикупљају податке - телефони, камере, роботи, аутомобили, носиви уређаји, индустријски контролери, шта год вам падне на памет. Уместо слања сирових података на удаљене сервере ради анализе, уређај локално обрађује улазе и шаље само резимее или ништа. Мање повратних информација, мање кашњења, већа контрола. Ако желите чисто, неутрално објашњење у односу на произвођача, почните овде. [1]

Шта чини Edge AI заправо корисним? 🌟

• Мала латенција - одлуке се доносе на уређају, тако да се одговори осећају тренутним за задатке перцепције као што су детекција објеката, уочавање речи које се буди или упозорења о аномалијама. [1]

• Приватност по локалитету - осетљиви подаци могу остати на уређају, смањујући изложеност и помажући у дискусијама о минимизирању података. [1]

• Уштеда пропусног опсега - шаљите функције или догађаје уместо сирових токова података. [1]

• Отпорност - функционише током несигурне повезаности.

• Контрола трошкова - мање циклуса облачног рачунарства и нижи излазни капацитет.

• Свест о контексту - уређај „осећа“ окружење и прилагођава се.

Кратка анегдота: пилот пројекат у малопродаји је заменио стално отпремање са камере класификацијом особа у односу на објекат на уређају и приказивао само бројање на сат и снимке изузетака. Резултат: упозорења испод 200 мс на ивици полице и пад од ~90% у узлазном саобраћају - без промене WAN уговора продавнице. (Метод: локална инференција, груписање догађаја, само аномалије.)

Edge AI наспрам cloud AI - брзи контраст 🥊

• Где се рачунање одвија : руб = на уређају/близу уређаја; облак = удаљени центри података.

• Латенција : ивица ≈ реално време; облак има кружна путовања.

• Кретање података : прво се филтрирају/компримирају рубни подаци; облак воли отпремања у потпуности.

• Поузданост : edge стално ради ван мреже; cloud-у је потребна повезаност.

• Управљање : рубна мрежа подржава минимизирање података; облак централизује надзор. [1]

Није или-или. Паметни системи комбинују обоје: брзе локалне одлуке, дубљу аналитику и учење возног парка централно. Хибридни одговор је досадан - и тачан.

Како Edge AI заправо функционише „испод хаубе“ 🧩

1. Сензори снимају сирове сигнале - аудио фрејмове, пикселе камере, додире IMU јединице, трагове вибрација.

2. Претходна обрада преобликује те сигнале у карактеристике прилагођене моделу.

3. Инференцијско окружење извршава компактни модел на уређају користећи акцелераторе када су доступни.

4. Накнадна обрада претвара излазе у догађаје, ознаке или контролне акције.

5. Телеметрија отпрема само оно што је корисно: резимее, аномалије или периодичне повратне информације.

Извршна окружења на уређајима која ћете видети у пракси укључују Google-ов LiteRT (раније TensorFlow Lite), ONNX Runtime и Intel-ов OpenVINO . Ови алати исцеђују пропусност из ограничених буџета за енергију/меморију помоћу трикова попут квантизације и фузије оператора. Ако волите суштину, њихова документација је солидна. [3][4]

Где се појављује - стварни случајеви употребе на које можете указати 🧯🚗🏭

• Вид на ивици : камере на вратима (људи наспрам кућних љубимаца), скенирање полица у малопродаји, дронови који откривају недостатке.

• Аудио на уређају : речи за буђење, диктирање, детекција цурења у постројењима.

• Индустријски IoT : мотори и пумпе се прате на аномалије вибрација пре квара.

• Аутомобилска индустрија : праћење возача, детекција траке, помоћ при паркирању - за мање од секунде или пребрзо.

• Здравство : носиви уређаји локално пријављују аритмије; синхронизујте резимее касније.

• Паметни телефони : побољшање фотографија, откривање нежељених позива, тренуци „како је мој телефон то урадио офлајн“.

За формалне дефиниције (и разговор о „магли наспрам ивице“), погледајте концептуални модел NIST-а. [2]

Хардвер који га чини брзим 🔌

Неколико платформи се често проверава по имену:

• NVIDIA Jetson - модули покретани GPU-ом за роботе/камере - вибрације швајцарског војног ножа за уграђену вештачку интелигенцију.

• Google Edge TPU + LiteRT - ефикасно целобројно закључивање и поједностављено окружење за пројекте са ултра ниском потрошњом енергије. [3]

• Apple Neural Engine (ANE) - прецизно машинско учење на уређају за iPhone, iPad и Mac; Apple је објавио практичан рад о ефикасном распоређивању трансформатора на ANE. [5]

• Интел процесори/иГПУ-ови/НПУ-ови са OpenVINO-ом - „напиши једном, примени било где“ на Интел хардверу; корисни пролази за оптимизацију.

• ONNX Runtime свуда - неутрално окружење за извршавање са прикључним добављачима извршавања на телефонима, рачунарима и гејтвејима. [4]

Да ли вам сви требају? Не баш. Изаберите један јак пут који одговара вашој флоти и држите се њега - одлив је непријатељ уграђених тимова.

Софтверски стек - кратак преглед 🧰

• Компресија модела : квантизација (често на int8), орезивање, дестилација.

• Убрзање на нивоу оператора : језгра подешена за ваш силицијум.

• Рунтимес : ЛитеРТ, ОННКС Рунтиме, ОпенВИНО. [3][4]

• Омотачи за имплементацију : контејнери/пакети апликација; понекад микросервиси на гејтвејима.

• MLOps за руб мреже : ажурирања OTA модела, A/B имплементација, телеметријске петље.

• Контроле приватности и безбедности : шифровање на уређају, безбедно покретање, атестација, енклаве.

Мини-случај: тим за инспекцијске дронове је дестиловао тешки детектор у квантизовани студентски модел за LiteRT, а затим спојио NMS на уређају. Време лета је побољшано за ~15% захваљујући мањој потрошњи рачунарских ресурса; количина отпремања је смањена на фрејмове изузетака. (Метод: снимање скупа података на лицу места, постквантна калибрација, A/B у режиму сенке пре потпуног увођења.)

Табела за поређење - популарне опције Edge AI-а 🧪

Права прича: овај сто је тврдоглав и мало неуредан - баш као и стварни свет.

Како одабрати Edge AI путању - мало дрво одлучивања 🌳

• Тешко реално време за ваш живот? Почните са акцелераторима + квантизованим моделима.

• Много типова уређаја? Преферирајте ONNX Runtime или OpenVINO због преносивости. [4]

• Испорука мобилне апликације? LiteRT је пут најмањег отпора. [3]

• Роботика или аналитика камере? Џетсонове операције прилагођене графичким процесорима штеде време.

• Строга политика приватности? Чувајте податке локално, шифрујте их у стању мировања, бележите агрегате, а не сирове фрејмове.

• Мали тим? Избегавајте егзотичне алате - досадно је лепо.

• Модели ће се често мењати? Планирајте ОТА и телеметрију од првог дана.

Ризици, ограничења и досадни, али важни делови 🧯

• Померање модела - окружења се мењају; пратите дистрибуције, покрећите режиме сенке, периодично поново обучавајте.

• Плафони израчунавања - ограничена меморија/снага форсирају мање моделе или опуштену тачност.

• Безбедност - претпоставите физички приступ; користите безбедно покретање, потписане артефакте, атестацију, сервисе са најмањим привилегијама.

• Управљање подацима - локална обрада помаже, али вам је и даље потребна сагласност, задржавање података и телеметрија ограниченог домета.

• Операције возног парка - уређаји се искључују у најнеповољнијим временима; дизајнирајте одложена ажурирања и настављива отпремања.

• Мешавина талената - embedded + ML + DevOps је шаролика екипа; рано унакрсно обучавајте.

Практични план за слање нечег корисног 🗺️

1. Изаберите један случај употребе са мерљивим откривањем вредносних грешака у линији 3, сигналном поруком на паметном звучнику итд.

2. Прикупите уредан скуп података који одражава циљано окружење; убризгајте шум како бисте га ускладили са стварношћу.

3. Прототип на развојном комплету близу производног хардвера.

4. Компресујте модел квантизацијом/орезивањем; поштено измерите губитак тачности. [3]

5. Умотајте закључивање у чист API са повратним притиском и надзорним механизмима - јер се уређаји заглављују у 2 ујутру

6. Дизајнирајте телеметрију која поштује приватност: број слања, хистограми, карактеристике издвојене на ивицама.

7. Појачајте безбедност : потписане бинарне датотеке, безбедно покретање, минимално отворене услуге.

8. План ОТА : постепено увођење, канаринци, тренутно враћање на претходно стање.

9. пилотирај у неком чворовитим кућишту у углу - ако преживи тамо, преживеће било где.

10. Скалирај помоћу плана : како ћеш додавати моделе, ротирати кључеве, архивирати податке - тако да пројекат бр. 2 не буде хаос.

Најчешћа питања - кратки одговори на питања Шта је Edge AI занимљивости ❓

Да ли Edge AI само покреће мали модел на малом рачунару?
Углавном, да - али величина није цела прича. Ради се и о буџетима за латенцију, обећањима приватности и оркестрирању многих уређаја који делују локално, а уче глобално. [1]

Могу ли да тренирам и на рубу мреже?
Постоји лагана обука/персонализација на уређају; тежа обука се и даље одвија централно. ONNX Runtime документује опције обуке на уређају ако сте авантуристичког духа. [4]

Шта је Edge AI у односу на fog computing?
Fog и edge су сродници. Оба приближавају рачунарство изворима података, понекад преко оближњих gateway-а. За формалне дефиниције и контекст, погледајте NIST. [2]

Да ли Edge AI увек побољшава приватност?
Помаже - али није магија. И даље вам је потребна минимизација, безбедне путање ажурирања и пажљиво евидентирање. Третирајте приватност као навику, а не као поље за потврду.

Дубински увиди које бисте можда заиста прочитали 📚

1) Оптимизација модела која не умањује тачност

Квантизација може смањити меморију и убрзати операције, али калибришите је репрезентативним подацима или модел може халуцинирати веверице тамо где постоје саобраћајни чуњеви. Дестилација - наставник који води мањег ученика - често чува семантику. [3]

2) Времена извршавања закључивања на ивицама у пракси

LiteRT-ов интерпретер намерно користи статички меморијски цхурк током извршавања. ONNX Runtime се повезује са различитим акцелераторима преко провајдера извршавања. Ниједан није чаробни метак; оба су прави чекићи. [3][4]

3) Отпорност у дивљини

Топлота, прашина, нестабилно напајање, несигуран Wi-Fi: направите надзорне системе који поново покрећу цевоводе, кеширају одлуке и усклађују се када се мрежа врати. Мање гламурозно од пажљивих глава - ипак важније.

Фраза коју ћете понављати на састанцима - Шта је Edge AI 🗣️

Edge AI помера интелигенцију ближе подацима како би се задовољила практична ограничења латенције, приватности, пропусног опсега и поузданости. Магија није у једном чипу или оквиру - већ у мудром избору шта и где израчунати.

Завршне напомене - Предугачко, нисам прочитао/ла 🧵

Edge AI покреће моделе близу података тако да производи делују брзо, приватно и робусно. Спојићете локално закључивање са надзором у облаку за најбоље из оба света. Изаберите окружење које одговара вашим уређајима, ослањајте се на акцелераторе кад год можете, одржавајте моделе уредним помоћу компресије и дизајнирајте операције возног парка као да ваш посао зависи од тога - јер, па, може. Ако вас неко пита Шта је Edge AI , реците: паметне одлуке, донете локално, на време. Затим се осмехните и промените тему на батерије. 🔋🙂

Референце

1. IBM - Шта је Edge AI? (дефиниција, предности).
   https://www.ibm.com/think/topics/edge-ai

2. NIST - SP 500-325: Концептуални модел рачунарства у магли (формални контекст за маглу/ивице).
   https://csrc.nist.gov/pubs/sp/500/325/final

3. Google AI Edge - LiteRT (раније TensorFlow Lite) (време извршавања, квантизација, миграција).
   https://ai.google.dev/edge/littert

4. ONNX Runtime - Обука на уређају (преносиво окружење за извршавање + обука на edge уређајима).
   https://onnxruntime.ai/docs/get-started/training-on-device.html

5. Истраживање машинског учења компаније Apple - Примена трансформатора на Apple Neural Engine-у (белешке о ефикасности ANE-а).
   https://machinelearning.apple.com/research/neural-engine-transformers

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама