В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих секторов экономики, начиная от здравоохранения и заканчивая транспортом. Однако с ростом объемов данных и необходимостью обработки информации в реальном времени появился новый тренд — edge AI. Эта концепция заключается в обработке данных на краю сети, то есть как можно ближе к месту их возникновения. Edge AI обещает изменить подход к управлению и обработке данных в встроенных системах, переводя ИИ с облачных платформ на уровень конечных устройств. Согласно традиционной модели, данные, собранные датчиками и другими встраиваемыми устройствами, отправляются в облако для сложной обработки.
Хотя эта модель работала эффективно, она имела ряд ограничений. Во-первых, задержка, возникающая при передаче данных между устройством и облаком, может быть значительной, особенно в приложениях с критически важными требованиями к времени реакции, таких как мониторинг здоровья или автономное вождение. Во-вторых, передача данных в облако вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности: чувствительная информация может оказаться уязвимой во время передачи или хранения. Edge AI решает эти проблемы, переносив процессинг ближе к источнику данных — непосредственно на встроенные устройства. Это позволяет значительно сократить задержки, так как данные больше не должны передаваться в облако и обратно.
Кроме того, возможность обработки и анализа данных прямо на устройстве обеспечивает повышенную безопасность и защиту конфиденциальности: системой могут обрабатываться чувствительные данные локально, не покидая устройство. Как показывает практика, уже в 2024 году мировые расходы на edge computing могут превысить 200 миллиардов долларов, что на 15,4% больше по сравнению с предыдущим годом. Хотя встроенные устройства, такие как микроконтроллеры, не обладают мощностью облачных серверов, благодаря развитию алгоритмов ИИ и специализированного оборудования стало возможным запускать модели ИИ на этих устройствах. Новые чипы, такие как нейропроцессорные устройства (NPU), начали интегрироваться в микроконтроллеры, что еще больше упрощает внедрение ИИ в встроенные системы. Применение edge AI значительно снижает задержки и улучшает безопасность, а также снижает операционные затраты.
Обработка данных в облаке связана с крупными расходами на пропускную способность, хранение и вычислительные мощности. Перенос части обработки на край сети уменьшает нагрузку на облако и, соответственно, сокращает затраты, что особенно актуально в приложениях с большим количеством распределенных устройств, например, в промышленных сенсорных сетях или умных городах. Одной из областей, где edge AI проявляет себя особенно активно, является Интернет вещей (IoT), где миллионы взаимосвязанных устройств собирают и передают данные в реальном времени. Edge AI позволяет этим устройствам принимать автономные решения без необходимости обращения к облачным системам для каждой операции. Например, в системе мониторинга окружающей среды датчики могут анализировать данные на месте, обнаруживая аномалии или опасные условия, и отправлять только релевантную информацию в облако для дальнейшего анализа.
Автомобильный сектор также активно использует преимущества edge AI. Скорость обработки данных здесь критична, и edge AI позволяет автомобилям обрабатывать сигнал от датчиков, таких как камеры и лидары, непосредственно на борту, без необходимости отправки данных в облако. Это значительно уменьшает задержки и позволяет автомобилю оперативно реагировать на неожиданные ситуации, что повышает безопасность и надежность системы. Компании, такие как Broadcom, активно развивают инфраструктуру для edge AI, ориентируясь на создание компонентов, позволяющих обрабатывать и анализировать данные непосредственно на месте. Это особенно важно для приложений, требующих низких задержек и высокой отзывчивости, таких как IoT, интеллектуальное видеонаблюдение, робототехника и автономные транспортные средства.
Broadcom предлагает решения для поддержки workload edge AI, упрощая их развертывание и управление. Подобным образом, итальянско-французская технология STMicroelectronics (ST) разрабатывает встраиваемые устройства для edge AI. ST создает продвинутые микроконтроллеры, такие как серия STM32, которые включают встроенные ускорители ИИ и предназначены для выполнения алгоритмов машинного обучения непосредственно на устройстве, что обеспечивает быструю обработку и снижает задержки. Кроме того, ST предлагает комплексные платформы разработки, включая программные инструменты для обучения и развертывания ИИ-моделей на встроенных устройствах. Однако, несмотря на многообещающие перспективы edge AI, существует ряд значительных вызовов, с которыми ему предстоит столкнуться.
Развертывание ИИ-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами требует значительной оптимизации как на программном, так и на аппаратном уровнях. Модели должны быть сжаты без потери точности, а оборудование должно быть достаточно мощным для обработки этих моделей в реальном времени, но при этом энергоэффективным, особенно в портативных устройствах. Кроме того, разнообразие встраиваемых устройств и их аппаратных конфигураций означает, что универсального решения не существует. Разработчики часто должны корректировать ИИ-модели и инфраструктуру обработки в соответствии с конкретными потребностями устройства и приложения. Еще одной проблемой является безопасность данных и конфиденциальность.
Хотя edge AI может улучшить защиту данных, обрабатывая их локально, само оборудование может стать уязвимым для атак, что требует реализации надежных мер безопасности, таких как сквозное шифрование и строгая аутентификация, чтобы защитить как данные, так и сами модели ИИ от несанкционированного доступа. Основываясь на уже имеющихся достижениях и вызовах, можно с уверенностью сказать, что edge AI будет играть центральную роль в развитии встроенных систем. С развитием технологии ожидается увеличение вычислительных возможностей встроенных устройств, что позволит запускать все более сложные модели непосредственно на краю сети. В дополнение к этому новые технологии связи, такие как 5G, с их ультранизкими задержками и требованиями к пропускной способности, сделают edge AI еще более эффективным и распространенным. Таким образом, edge AI представляет собой прорыв в области встроенных систем, предоставляя решение для ограничений облачных вычислений и открывая новые возможности для автономных и оперативных приложений.
С его помощью можно значительно сократить задержки, повысить безопасность и уменьшить затраты, что делает edge AI критически важным компонентом в развитии интеллектуальных устройств. Несмотря на оставшиеся вызовы, прогресс в разработке аппаратного обеспечения и алгоритмов способствует его более широкому внедрению, приближая нас к будущему, где ИИ станет повсеместным и бесшовно интегрированным в повседневную жизнь.
