O sztucznej inteligencji słyszymy ostatnio na każdym kroku. Jest w naszych telefonach, pomaga wyszukiwać informacje, tworzy grafiki, jak również pisze teksty, ale czy zastanawialiście się kiedyś, jak to wszystko funkcjonuje? Często wyobrażamy sobie AI jako superkomputer schowany gdzieś daleko w chmurze, przetwarzający gigantyczne ilości danych. I wiecie co? Bardzo często tak właśnie jest! Dzisiaj opowiemy Wam o czymś trochę innym, o czymś, co sprawia, że technologia AI staje się jeszcze ciekawsza, szybsza i bardziej… osobista. Mowa o Edge AI.
Przypomnijmy sobie, o co w ogóle chodzi w AI
Sztuczna inteligencja w najprostszym ujęciu, to zdolność maszyn do naśladowania ludzkich zdolności poznawczych. Chodzi o to, żeby komputery potrafiły uczyć się na podstawie danych, rozpoznawać wzorce, podejmować decyzje, a nawet rozumieć mowę, obrazy.
Uczysz dziecko rozpoznawać zwierzęta – pokazujesz mu dużo zdjęć psów, kotów, krów czy świnek morskich. Po pewnym czasie, kiedy dziecko zobaczy nowe zdjęcie, jest w stanie powiedzieć, jakie to konkretnie zwierzę. AI działa na podobnej zasadzie, tylko na większą skalę i z dużo bardziej skomplikowanymi problemami. Celem jest, żeby maszyna potrafiła zrobić coś, co wcześniej wymagało ludzkiego myślenia.
Wielki brat w chmurze, czyli klasyczne podejście do AI
Tradycyjnie, kiedy mówiliśmy o zaawansowanych zastosowaniach AI, często myśleliśmy o przetwarzaniu w chmurze. Co to oznacza? Ano to, że wszystkie dane – czy to nagranie z kamery, zdjęcie, pomiary z czujników czy nasze zapytanie głosowe były wysyłane przez internet do serwerów, które fizycznie znajdują się gdzieś daleko, w centrach danych. Następnie komputery analizowały zebrane informacje przy użyciu algorytmów AI, podejmowały decyzję (np. “na zdjęciu jest pies”, “temperatura rośnie niepokojąco”, “rozumiem, że chcesz włączyć światło”) i odsyłały odpowiedź z powrotem do naszego urządzenia. To działa dobrze w wielu przypadkach, ale, jak to w życiu bywa, ma swoje “ale”, czasem bardzo duże „ale”.
Dlaczego wysyłanie wszystkiego w świat nie zawsze jest dobrym pomysłem?
Wysyłanie danych do „obcych” komputerów (serwerów) ma swoje wady.
- Czas reakcji: Zanim dane polecą do chmury, zostaną przetworzone i odpowiedź wróci, mija cenny czas. W pewnych sytuacjach, na przykład w autonomicznym samochodzie, sekunda zwłoki w analizie obrazu może być krytyczna.
- Łącze internetowe: Cały proces wymaga stabilnego i szybkiego połączenia z internetem. Co jeśli sygnał jest słaby? Co jeśli go w ogóle nie ma? Wtedy cała “inteligencja” po prostu przestaje działać.
- Prywatność i bezpieczeństwo: Chcecie wysyłać wrażliwe dane, jak obraz z kamer monitorujących wasz dom, wasze dane zdrowotne z zegarka, czy nagrania głosowe z salonu, do obcych serwerów? Często budzi to opory, i słusznie. Im mniej danych podróżuje w świat, tym lepiej dla naszej prywatności.
- Koszty: Przesyłanie gigantycznych ilości danych w kółko kosztuje – i to zarówno nas (za zużycie danych), jak i firmy (za utrzymanie infrastruktury).
- Skalowalność: Im więcej urządzeń generuje dane, tym większe obciążenie dla centralnych serwerów.
Wszystko to sprawia, że potrzebujemy czegoś innego, czegoś, co pozwoli sztucznej inteligencji działać tam, gdzie dzieje się akcja, bez konieczności ciągłego odwoływania się do “centrali”. I tu wkracza na scenę nasz bohater.
Edge AI – sztuczna inteligencja na krawędzi
Zdolność do uczenia się i podejmowania decyzji, nie siedzi tylko w wielkich, odległych centrach danych, ale jest… wszędzie tam, gdzie są urządzenia. Edge AI to nic innego jak sztuczna inteligencja działająca “na krawędzi sieci”, czyli bezpośrednio na urządzeniu, które zbiera dane, albo bardzo blisko niego. Zamiast wysyłać surowe dane (cały obraz z kamery, wszystkie pomiary z czujnika) do chmury, to samo urządzenie, albo mały lokalny komputer podłączony w pobliżu, potrafi dane przetworzyć i wykonać “myślenie” AI.
Urządzenie z Edge AI ma w sobie wbudowany “fragment” sztucznej inteligencji. Nie musi to być superkomputer, ale na tyle sprawne urządzenie, żeby poradzić sobie z konkretnymi zadaniami: rozpoznaniem twarzy, analizą dźwięku, wykryciem usterki maszyny. To właśnie przetwarzanie AI na urządzeniu, a nie wysyłanie danych w świat w celu zdalnej analizy, jest esencją Edge AI.
Ciekawie to brzmi, ponieważ zamiast przesyłać strumień wideo 24/7, kamera z Edge AI może analizować obraz na miejscu i wysłać do nas powiadomienie tylko wtedy, gdy wykryje ruch lub konkretną postać. To ogromna różnica!
Dlaczego Edge AI robi taką furorę?
Wiesz już, co to Edge AI, ale dlaczego to taki ważny i głośny temat? To proste – przynosi ze sobą mnóstwo korzyści, które rozwiązują problemy klasycznego podejścia opartego wyłącznie na chmurze.
Szybkość i natychmiastowa reakcja – liczy się każda milisekunda!
To chyba największa zaleta. Kiedy AI działa bezpośrednio na urządzeniu, czas potrzebny na analizę i podjęcie decyzji jest znikomy. Nie ma opóźnień związanych z przesyłaniem danych tam i z powrotem. Pomyślcie o samochodach autonomicznych – system musi błyskawicznie rozpoznać przeszkodę i zahamować. Czekanie na odpowiedź z chmury byłoby tu po prostu śmiertelnie niebezpieczne. Podobnie w przemyśle – robot musi reagować na to, co dzieje się na taśmie produkcyjnej w ułamku sekundy. Edge AI, dzięki lokalnemu przetwarzaniu, zapewnia niezbędną szybkość reakcji.
Większe bezpieczeństwo i prywatność – Wasze dane zostają przy Was!
Kiedy dane są przetwarzane lokalnie, na urządzeniu, nie muszą w ogóle opuszczać naszego domu, fabryki czy naszego ciała (w przypadku urządzeń noszonych). Kamera z Edge AI może analizować obraz, szukając zagrożeń, ale nie musi wysyłać tego obrazu do internetu. Dźwięk z inteligentnego głośnika może być analizowany na urządzeniu, by wykryć “słowo alarmujące”, a cała reszta rozmowy nigdy nie opuszcza naszego salonu. To ogromny plus dla prywatności. Coraz więcej urządzeń dąży do tego, aby jak najwięcej przetwarzania wrażliwych danych odbywało się “na krawędzi”.
Niezawodność – działa nawet offline!
Jeśli urządzenie z Edge AI działa lokalnie, to zazwyczaj może wykonywać swoje kluczowe funkcje nawet wtedy, gdy straci połączenie z internetem. W autonomicznej fabryce system monitorowania jakości z Edge AI nie przestanie działać, gdy padnie Wi-Fi. W rolnictwie czujniki z AI na polu mogą wciąż analizować stan roślin i podawać wstępne wnioski, nawet jeśli chwilowo nie ma zasięgu sieci komórkowej. To zwiększa stabilność i niezawodność systemów.
Mniejsze koszty – mniej danych lata po sieci!
Przesyłanie ogromnych strumieni wideo czy terabajtów danych z czujników do chmury generuje koszty transferu danych. Kiedy AI przetwarza dane na krawędzi, często wysyła do chmury tylko niewielkie “podsumowania” lub alerty (np. “wykryto twarz”, “maszyna X ma problem z wibracjami”). To drastycznie redukuje ilość przesyłanych danych, co przekłada się na niższe koszty infrastruktury sieciowej i przechowywania danych.
Skalowalność – łatwiej “dostawiać” inteligentne punkty!
Kiedy każde urządzenie ma w sobie część inteligencji realizowaną lokalnie, można ich dodawać coraz więcej bez przeciążania jednego centralnego punktu. To ułatwia rozwój dużych, rozproszonych systemów, na przykład w monitorowaniu ogromnych zakładów przemysłowych czy miast (tzw. Smart Cities).
Gdzie Edge AI jest wykorzystywany?
Edge AI to nie jest tylko technologia przyszłości – ona już dziś jest wszędzie wokół nas, często nawet o tym nie wiemy. Przez ostatnie kilka lat Edge AI przestał być niszowym tematem i stał się kluczowym elementem rozwoju wielu branż. Spójrzmy, gdzie technologia znajduje zastosowanie na krawędzi:
1. Domy i nasze ubrania, czyli Smart Home i urządzenia noszone
To chyba najbardziej namacalny przykład – kiedy mówicie coś do swojego inteligentnego głośnika, a on od razu reaguje. Część analizy mowy – ta, która rozpoznaje “słowo wzbudzające alarm” (jak “Hej [nazwa asystenta]”) – często odbywa się na samym urządzeniu. Dopiero kiedy wypowiecie to słowo, urządzenie zaczyna wysyłać bardziej złożone zapytanie do chmury. Dlaczego tak? Żeby nie wysyłać cały czas wszystkich dźwięków z Waszego domu w świat i żeby reakcja na komendę była natychmiastowa! Kamery bezpieczeństwa z Edge AI potrafią odróżnić człowieka od zwierzęcia lub przejeżdżającego samochodu, wysyłając alert tylko wtedy, gdy rzeczywiście dzieje się coś ważnego, zamiast bombardować nas powiadomieniami o każdym liściu poruszonym przez wiatr.
Według statystyk, rynek inteligentnych domów rośnie w zawrotnym tempie, a Edge AI jest kluczowe dla jego rozwoju – przecież nikogo nie bawi, kiedy światło zapala się z opóźnieniem albo kiedy trzeba wysłać zdjęcie domownika w świat, żeby drzwi nas wpuściły. Nasze smartwatche i opaski fitness też coraz częściej wykorzystują Edge AI do analizy danych o śnie, aktywności czy nawet EKG bezpośrednio na nadgarstku, co zwiększa prywatność wrażliwych danych zdrowotnych.
2. Przemysł i produkcja, czyli Fabryka 4.0 i konserwacja predykcyjna
W fabrykach, gdzie liczy się precyzja, szybkość i niezawodność, Edge AI to skarb. Maszyny wyposażone w czujniki i kamery, dzięki Edge AI i lokalnemu przetwarzaniu, potrafią samodzielnie monitorować swoje działanie. Analizują wibracje, temperaturę, dźwięki, obraz i wykrywają subtelne sygnały świadczące o zbliżającej się awarii. To tzw. konserwacja predykcyjna – maszyna sama “mówi”, że coś się z nią dzieje nie tak, zanim zdąży się popsuć, co pozwala zaplanować naprawę i uniknąć kosztownych przestojów.
Edge AI jest też używane do kontroli jakości na linii produkcyjnej – kamery z lokalnie działającą AI potrafią błyskawicznie wykryć wady w produktach, zanim te opuszczą fabrykę. Tempo produkcji jest tak duże, że nie ma czasu na wysyłanie obrazu każdego produktu do chmury – decyzja musi zapaść teraz, na miejscu. Już dziś miliony sensorów w przemyśle generują dane, które przetwarzane są lokalnie przez Edge AI, czyniąc fabryki bardziej wydajnymi i bezpiecznymi.
3. Motoryzacja, czyli idziemy w stronę autonomicznej jazdy
Samochody stają się coraz bardziej inteligentne, a Edge AI odgrywa w tym główną rolę. Systemy wspomagania kierowcy (ADAS), które potrafią rozpoznać pieszego, znak drogowy czy inny pojazd i w razie potrzeby zareagować (np. awaryjnie zahamować), opierają się na Edge AI. Kamery i radary w samochodzie zbierają dane o otoczeniu, a pokładowy komputer z układem wspierającym AI przetwarza je natychmiast. Nie ma mowy o wysyłaniu obrazu ulicy do chmury – samochód musi podjąć decyzję o skręcie czy hamowaniu w ułamku sekundy. To wymaga potężnej mocy obliczeniowej na pokładzie. Wprawdzie pełna autonomiczna jazda to wciąż pole do rozbudowy, już dziś Edge AI sprawia, że nasze samochody są bezpieczniejsze i bardziej “świadome” swojego otoczenia.
4. Handel detaliczny i miejsca publiczne, czyli inteligentne sklepy i miasta
Edge AI pomaga zmieniać sposób, w jaki robimy zakupy i jak poruszamy się po miastach. W sklepach kamery z Edge AI mogą analizować ruch klientów, żeby zoptymalizować układ sklepu, sprawdzać stany magazynowe na półkach, a nawet pomagać w zapobieganiu kradzieżom, analizując nietypowe zachowania na miejscu. Rozpoznawanie produktów czy obsługa kas samoobsługowych często korzysta z przetwarzania obrazu na krawędzi. W tzw. Smart Cities, kamery monitorujące ruch uliczny z Edge AI mogą analizować przepływ pojazdów i optymalizować sygnalizację świetlną lokalnie, bez potrzeby wysyłania obrazu z każdego skrzyżowania do centrali. Szacuje się, że wydatki na rozwiązania Edge AI w handlu detalicznym dynamicznie rosną, co świadczy o rosnącym znaczeniu tej technologii.
5. Opieka zdrowotna – wsparcie tam, gdzie jest potrzebne
Edge AI ma ogromny potencjał w medycynie, zwłaszcza w zdalnym monitorowaniu pacjentów. Urządzenia do noszenia i domowe systemy opieki mogą wykorzystywać Edge AI do analizy danych fizjologicznych, wykrywania niepokojących trendów i wysyłania alertów do personelu medycznego tylko wtedy, gdy jest to konieczne. Przetwarzanie danych lokalnie jest absolutnie kluczowe ze względu na ich wrażliwość i prywatność. Co więcej, niektóre przenośne urządzenia diagnostyczne mogą wykorzystywać Edge AI do wstępnej analizy obrazu (np. USG) bezpośrednio przy pacjencie, przyspieszając postawienie diagnozy w miejscach, gdzie dostęp do specjalistycznego sprzętu lub szybkiego internetu jest ograniczony.
6. Rolnictwo – smartfarming na wyciągnięcie ręki
Rolnictwo też korzysta z dobrodziejstw Edge AI. Drony i maszyny rolnicze wyposażone w kamery i czujniki mogą analizować stan upraw, wykrywać choroby lub szkodniki, oceniać zapotrzebowanie na wodę czy nawozy – a wszystko dzieje się na polu, w czasie rzeczywistym. To pozwala na precyzyjne działania (np. oprysk tylko tam, gdzie jest problem), co jest bardziej efektywne i ekologiczne. Czujniki w ziemi ze wbudowanym AI mogą analizować dane o wilgotności czy składzie gleby i samodzielnie podejmować decyzję o włączeniu nawadniania w danym fragmencie pola. To “inteligentne” podejście, wspierane przez lokalne przetwarzanie AI, pomaga rolnikom optymalizować pracę i zwiększać plony.
Czy Edge AI ma jakieś minusy? Niestety…
Edge AI jest super i rozwiązuje wiele problemów, ale to nie znaczy, że jest pozbawione wad. Urządzenia na krawędzi są często małe, mają ograniczoną moc obliczeniową w porównaniu do wielkich serwerów w chmurze. Projektowanie i optymalizacja algorytmów AI, które działają efektywnie na takim “mniejszym sprzęcie”, bywa trudne. Trening skomplikowanych modeli AI wciąż zazwyczaj wymaga mocy chmury. Kolejnym wyzwaniem jest zasilanie – wiele urządzeń Edge AI to urządzenia zasilane bateryjnie, a uruchamianie algorytmów AI potrafi zużywać sporo energii. Jednak technologia pędzi do przodu, a inżynierowie pracują non stop nad tym, żeby układy scalone były coraz mniejsze, szybsze i bardziej energooszczędne, idealnie dopasowane do potrzeb lokalnego przetwarzania AI.
Przyszłość Edge AI – będzie ciekawie!
Trend jest jasny – coraz więcej “inteligencji”, czyli zdolności do przetwarzania i analizy danych, będzie przenoszone bliżej nas, na krawędź sieci, bezpośrednio na urządzenia. Urządzenia, z których korzystamy na co dzień, będą stawać się coraz bardziej autonomiczne i będą umieć podejmować coraz bardziej skomplikowane decyzje lokalnie. To sprawi, że technologia będzie szybsza, bezpieczniejsza dla naszej prywatności i bardziej niezawodna. Edge AI będzie napędzać rozwój internetu rzeczy (IoT), autonomicznych systemów, robotyki, a nawet medycyny. Będziemy otoczeni sprytnymi urządzeniami, które nie będą już tylko “terminalami” wysyłającymi wszystko do chmury, ale będą miały swoje własne, lokalne możliwości przetwarzania AI.
