Edge AI là gì: Lợi ích, cách hoạt động và các ứng dụng

Edge AI là gì?

Edge AI đề cập đến việc triển khai các thuật toán và mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trực tiếp trên các thiết bị biên, chẳng hạn như cảm biến, điện thoại thông minh hoặc thiết bị Internet of Things (IoT), thay vì dựa vào các máy chủ đám mây tập trung để xử lý. Điều này cho phép phân tích dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra quyết định ở biên mạng mà không cần truyền dữ liệu đến máy chủ từ xa để xử lý. Bằng cách chạy các thuật toán cục bộ trên các thiết bị biên, điện toán biên với trí tuệ nhân tạo giúp giảm độ trễ, giảm thiểu mức sử dụng băng thông, đồng thời tăng cường quyền riêng tư và bảo mật, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu thời gian phản hồi nhanh và sử dụng tài nguyên hiệu quả.

Tại sao chúng ta hướng tới Edge AI?

Việc chuyển sang Edge AI được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về việc ra quyết định nhanh chóng, tự động hóa và hiệu quả trên các lĩnh vực khác nhau. Đưa AI tới biên cho phép xử lý dữ liệu nhanh hơn, bảo mật dữ liệu tốt hơn, giảm tắc nghẽn mạng và khả năng hoạt động ngoại tuyến khi không có kết nối Internet.

Sự thay đổi này được thúc đẩy bởi nhu cầu tự động hóa ngày càng tăng, cải tiến mạng lưới thần kinh, những tiến bộ trong điện toán và việc sử dụng rộng rãi các thiết bị IoT. Cuối cùng, AI và điện toán biên giúp các thiết bị đưa ra quyết định thông minh hơn, giúp cải thiện hiệu suất, độ an toàn và hiệu quả tổng thể.

AI tại biên khác với các loại AI khác như thế nào?

Hãy cùng tìm hiểu sự khác biệt giữa Edge AI, Distributed AI và Cloud AI, mỗi loại cung cấp những cách riêng để triển khai trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sẽ cùng khám phá những ưu điểm, ứng dụng và những cân nhắc chính của chúng để giúp bạn hiểu rõ hơn về các phương pháp tiếp cận khác biệt của chúng.

Edge AI và Distributed AI

Edge AI cho phép các thiết bị đưa ra quyết định cục bộ, giảm nhu cầu truyền dữ liệu liên tục đến vị trí trung tâm. Tuy nhiên, để đào tạo và triển khai các mô hình AI, dữ liệu vẫn cần được gửi lên đám mây. Việc triển khai AI biên trên nhiều địa điểm khác nhau phải đối mặt với những thách thức như quản lý lượng lớn dữ liệu và nguồn lực hạn chế.

Distributed AI (DAI) giải quyết những thách thức này bằng cách thu thập dữ liệu một cách thông minh và tự động hóa các quy trình AI. DAI phân phối nhiệm vụ, điều phối hiệu suất và mở rộng quy mô ứng dụng trên nhiều hệ thống và thiết bị một cách tự động.

Không giống như Edge AI, DAI mang lại khả năng mở rộng và tính linh hoạt tốt hơn, giúp nó phù hợp để quản lý các tác vụ AI phức tạp trên nhiều môi trường khác nhau.

Edge AI và Cloud AI

Edge AI và Cloud AI đại diện cho hai mô hình khác nhau về trí tuệ nhân tạo.

Edge AI liên quan đến việc xử lý dữ liệu cục bộ trên các thiết bị biên, gần nguồn dữ liệu. Phương pháp này mang lại những ưu điểm như độ trễ thấp, quyền riêng tư dữ liệu nâng cao và giảm sự phụ thuộc vào kết nối mạng.

Ngược lại, Cloud AI liên quan đến việc tập trung xử lý dữ liệu trên các máy chủ đám mây từ xa. Mặc dù Cloud AI cung cấp khả năng mở rộng, tính linh hoạt và dễ dàng truy cập vào các tài nguyên tính toán, nhưng nó thường có độ trễ cao hơn và mức sử dụng băng thông lớn hơn do truyền dữ liệu qua internet. Ngoài ra, Cloud AI có thể gây lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu vì dữ liệu nhạy cảm phải được truyền và lưu trữ trên các máy chủ bên ngoài.

Tóm lại, Edge AI vượt trội trong các ứng dụng thời gian thực trên các thiết bị cục bộ như thiết bị đeo, thiết bị IIoT và camera an ninh, cung cấp độ trễ thấp và chức năng ngoại tuyến. Mặt khác, Cloud AI tự hào có khả năng xử lý mạnh mẽ và lưu trữ dữ liệu khổng lồ, khiến nó trở nên lý tưởng cho các tác vụ phức tạp như nhận dạng khuôn mặt và phân tích dữ liệu lớn. Bằng cách hiểu được điểm mạnh và ứng dụng của từng phương pháp, có thể tận dụng công nghệ AI phù hợp nhất để đáp ứng các nhu cầu và mục tiêu cụ thể.

Lợi ích của Edge AI

Edge AI cách mạng hóa việc xử lý dữ liệu trên thiết bị, mang lại nhiều lợi thế:

Khả năng mở rộng

Edge AI cung cấp khả năng mở rộng tuyệt vời, cho phép các tổ chức dễ dàng mở rộng khả năng AI khi nhu cầu của họ tăng lên. Không giống như các hệ thống AI tập trung truyền thống có thể yêu cầu nâng cấp đáng kể để đáp ứng khối lượng dữ liệu hoặc nhu cầu xử lý ngày càng tăng, AI biên có thể mở rộng theo chiều ngang bằng cách triển khai các thiết bị biên bổ sung. Điều này cho phép tích hợp trơn tru các thiết bị mới vào cơ sở hạ tầng hiện có, đảm bảo khả năng mở rộng hiệu quả và tiết kiệm chi phí mà không làm giảm hiệu suất hoặc độ tin cậy.

Hiệu quả về chi phí

Edge AI giúp giảm chi phí bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị, giảm thiểu nhu cầu về cơ sở hạ tầng đám mây đắt tiền và giảm chi phí truyền dữ liệu. Cách tiếp cận này cũng loại bỏ nhu cầu kết nối internet liên tục, giảm hơn nữa chi phí vận hành mạng.

Hiệu quả về năng lượng

Edge AI tiết kiệm năng lượng bằng cách thực hiện tính toán cục bộ, giảm thiểu việc truyền dữ liệu qua mạng và giảm sự phụ thuộc vào các máy chủ đám mây tiêu tốn nhiều năng lượng. Ngoài ra, các thiết bị biên được thiết kế để tiết kiệm năng lượng và bền vững hơn so với các thiết bị đám mây. Cách tiếp cận này cũng giúp cải thiện lượng khí thải carbon cho các thiết bị biên bằng cách giảm số lượng hoạt động I/O mà các ứng dụng AI trên đám mây yêu cầu.

Bảo mật dữ liệu nâng cao

Edge AI tăng cường bảo mật dữ liệu bằng cách xử lý cục bộ thông tin nhạy cảm trên thiết bị, giảm nguy cơ lộ dữ liệu hoặc bị tấn công trong quá trình truyền tới máy chủ đám mây. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng dữ liệu quan trọng vẫn nằm trong giới hạn của thiết bị, giảm thiểu mối đe dọa truy cập trái phép, vi phạm hoặc chặn dữ liệu.

Ít băng thông hơn

Edge AI giảm thiểu việc sử dụng băng thông bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị, giảm khối lượng dữ liệu cần truyền lên đám mây để phân tích. Điều này dẫn đến việc sử dụng băng thông mạng được tối ưu hóa, giảm chi phí truyền dữ liệu và giảm tắc nghẽn mạng, đặc biệt trong các môi trường có băng thông sẵn có hạn chế.

Giảm độ trễ

Edge AI cũng giảm đáng kể độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trên thiết bị. Giống như băng thông, nó loại bỏ nhu cầu gửi dữ liệu đến các máy chủ đám mây từ xa. Điều này cho phép đưa ra quyết định và phản hồi theo thời gian thực, khiến Edge AI trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu hành động ngay lập tức, chẳng hạn như xe tự hành và tự động hóa công nghiệp.

Hiệu suất thời gian thực

Edge AI cho phép tính toán hiệu suất cao trực tiếp trên các thiết bị cục bộ, xử lý dữ liệu, tiến hành phân tích tức thời và chạy các thuật toán Machine Learning và Deep Learning. Không giống như xử lý đám mây, xử lý dữ liệu biên mất vài mili giây, lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực quan trọng như phát hiện lỗi trong dây chuyền sản xuất và phát hiện hành vi bất thường trong hệ thống bảo mật.

Học tập trên thiết bị

Edge AI hỗ trợ học tập trên thiết bị, cho phép các thiết bị, như bộ vi điều khiển, liên tục cải thiện hiệu suất và thích ứng với môi trường thay đổi mà không yêu cầu quyền truy cập liên tục vào tài nguyên dựa trên đám mây. Điều này nâng cao trí thông minh và tính tự chủ của các thiết bị biên bằng cách cho phép các hoạt động tự chủ và trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa.

Cải thiện quyền riêng tư

Các hoạt động của Edge AI tiến hành xử lý hầu hết dữ liệu cục bộ, giảm thiểu dữ liệu được gửi đến các vị trí bên ngoài hoặc máy chủ đám mây từ xa, giảm nguy cơ xử lý sai dữ liệu. Điều này giúp tăng cường quyền riêng tư, quan trọng đối với dữ liệu nhạy cảm như bảo mật, IP và thông tin riêng tư khác.

Tính sẵn sàng cao cho thiết bị

Edge AI đảm bảo tính sẵn sàng cao cho các thiết bị bằng cách cho phép chúng hoạt động tự chủ mà không cần dựa vào kết nối Internet liên tục hoặc các dịch vụ dựa trên đám mây. Điều này có nghĩa là ngay cả trong môi trường từ xa hoặc bị ngắt kết nối, nơi kết nối mạng có thể bị hạn chế hoặc không đáng tin cậy, các ứng dụng dựa trên biên vẫn có thể tiếp tục hoạt động hiệu quả. Giảm sự phụ thuộc vào các tài nguyên bên ngoài, Edge AI có thể đảm bảo chức năng và khả năng phản hồi không bị gián đoạn, rất quan trọng đối với các ứng dụng quan trọng.

Cách mà công nghệ Edge AI hoạt động?

Các thiết bị AI biên tuân theo quy trình có hệ thống để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định theo thời gian thực ở biên mạng. Hãy xem xét tới các yếu tố sau đây:

• Thu thập dữ liệu: Các thiết bị cảm biến thu thập dữ liệu thô từ môi trường xung quanh.
• Xử lý trước dữ liệu: Dữ liệu thô được xử lý trước cục bộ để lọc nhiễu và trích xuất các tính năng liên quan.
• Suy luận AI biên: Dữ liệu được xử lý trước được đưa vào mô hình Edge AI được triển khai trên thiết bị biên.
• Ra quyết định cục bộ: Mô hình Edge AI phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định hoặc dự đoán theo thời gian thực cục bộ.
• Hành động: Dựa trên kết quả suy luận, các hành động hoặc phản hồi ngay lập tức được kích hoạt, nâng cao hiệu quả và khả năng phản hồi.

Về bản chất, công nghệ Edge AI đưa trí tuệ đến gần hơn với nguồn dữ liệu, mở ra những khả năng mới về vận hành và tự động hóa theo thời gian thực trong tất cả các ngành.

Các ví dụ của Edge AI

Lĩnh vực sản xuất

Edge AI biến đổi hoạt động sản xuất bằng khả năng bảo trì dự đoán và tối ưu hóa quy trình trong các nhà máy thông minh. Các thiết bị biên được trang bị AI phân tích dữ liệu cảm biến để phát hiện lỗi và khiếm khuyết của thiết bị trong thời gian thực, nâng cao năng suất và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Phương pháp bảo trì chủ động này, đặc biệt là trong các thiết bị IIoT, cho phép phát hiện sớm sự bất thường và phân tích dự đoán, đảm bảo quy trình sản xuất hiệu quả và tiết kiệm chi phí thông qua việc sửa chữa kịp thời.

Lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ

Trong chăm sóc sức khỏe, Edge AI tăng cường chăm sóc bệnh nhân bằng cách cho phép theo dõi, chẩn đoán và điều trị cá nhân hóa theo thời gian thực. Các thiết bị đeo được, như máy theo dõi nhịp tim và cảm biến huyết áp, được tích hợp thuật toán AI liên tục theo dõi các dấu hiệu quan trọng và phân tích dữ liệu cục bộ, cho phép phát hiện ngay các vấn đề sức khỏe và can thiệp kịp thời. Ngoài ra, với công nghệ học máy, hệ thống AI sẽ kiểm tra hình ảnh y tế một cách nhanh chóng và chính xác. Khả năng này hỗ trợ phát hiện bệnh ở giai đoạn đầu, cho phép can thiệp kịp thời có khả năng cứu sống và nâng cao hiệu quả điều trị.

Giải pháp thành phố thông minh

Với Edge AI, các thành phố thông minh có thể quản lý cơ sở hạ tầng hiệu quả, tối ưu hóa giao thông và an toàn công cộng. Được nhúng trong cơ sở hạ tầng đô thị như đèn giao thông và camera giám sát, các thiết bị biên phân tích dữ liệu cục bộ để xác định tắc nghẽn giao thông, giám sát điều kiện môi trường và theo dõi các đối tượng đáng ngờ để tăng cường bảo mật. Quá trình xử lý cục bộ này cho phép các thành phố cải thiện dịch vụ công cộng, tăng cường các biện pháp an toàn và phân bổ nguồn lực hiệu quả, cuối cùng thúc đẩy một môi trường đô thị bền vững và đáng sống hơn.

Công nghệ nhà thông minh

Các thiết bị nhà thông minh có khả năng AI tiên tiến, như thiết bị điều khiển bằng giọng nói và chuông cửa video, xử lý dữ liệu cục bộ để nhận dạng mẫu và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng mà không cần phụ thuộc vào đám mây. Ví dụ: tủ lạnh thông minh theo dõi mức tiêu thụ và hết hạn thực phẩm, đưa ra cảnh báo kịp thời. Những thiết bị nhà thông minh này tăng cường sự riêng tư, bảo mật và chất lượng cuộc sống tổng thể.

Lĩnh vực bán lẻ

Trong bán lẻ, Edge AI thúc đẩy sự tương tác của khách hàng và tăng cường quản lý hàng tồn kho thông qua phân tích hành vi của người mua hàng theo thời gian thực. Kệ thông minh với cảm biến AI ở biên giúp tối ưu hóa vị trí sản phẩm và đưa ra các chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa, nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm chi phí. Ngoài ra, đặt hàng bằng giọng nói nâng cao trải nghiệm mua sắm kỹ thuật số, cho phép người mua hàng tìm kiếm mặt hàng, yêu cầu thông tin sản phẩm và đặt hàng bằng thiết bị thông minh.

Lĩnh vực năng lượng

Trong lĩnh vực năng lượng, Edge AI tối ưu hóa phân phối, dự đoán nhu cầu và nâng cao hiệu quả lưới điện bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử, mô hình thời tiết và dữ liệu sức khỏe năng lượng. Lưới điện thông minh sử dụng các thiết bị biên được trang bị AI để phân tích dữ liệu thời gian thực, phát hiện sự bất thường và tối ưu hóa dòng năng lượng, giảm lãng phí và cải thiện độ tin cậy. Điều này đảm bảo tiết kiệm chi phí và cơ sở hạ tầng bền vững, điều này rất quan trọng để cung cấp năng lượng liên tục và quản lý tài nguyên hiệu quả.

Tương lai của Edge AI

Khi chúng ta nhìn vào tương lai của Edge AI, một thế giới với khả năng vô hạn sẽ mở ra. Với công nghệ tiên tiến, thuật toán Edge AI sẵn sàng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp với hiệu quả vượt trội. Sự hội tụ của các yếu tố như sự trưởng thành của mạng thần kinh, sự phát triển của IoT và công nghệ 5G đưa chúng ta bước vào một kỷ nguyên mới, tạo tiền đề cho các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực tích hợp liền mạch AI và sử dụng những hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực để nâng cao hoạt động giữa các lĩnh vực. Tương lai của Edge AI đầy hứa hẹn đáng kinh ngạc, mang đến những đổi mới sẽ định hình lại các ngành công nghiệp và thúc đẩy sự tăng trưởng chưa từng có.

Để khám phá những khả năng thú vị của Edge AI và chứng kiến các ứng dụng trong thế giới thực của nó hoạt động, hãy xem những câu chuyện thành công đáng chú ý của Advantech trong việc triển khai các giải pháp Edge AI. Trải nghiệm sức mạnh biến đổi của Edge AI và mở ra những cơ hội mới cho doanh nghiệp của bạn. Hãy bước vào tương lai ngay hôm nay với Advantech!