Edge AI tăng tốc độ ra quyết định, giúp xử lý dữ liệu an toàn hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng với tính năng siêu cá nhân hóa và giảm chi phí - bằng cách tăng tốc các quy trình và làm cho thiết bị tiết kiệm năng lượng hơn.

1. Edge AI là gì?

Edge AI là sự kết hợp của Edge Computing và Artificial Intelligence.

Các thuật toán AI được xử lý cục bộ, trực tiếp trên thiết bị hoặc trên máy chủ gần thiết bị. Các thuật toán sử dụng dữ liệu do chính thiết bị tạo ra. Các thiết bị có thể đưa ra quyết định độc lập chỉ trong vài phần nghìn giây mà không cần phải kết nối với Internet cũng như đám mây. Edge AI gần như không có giới hạn khi nói đến các trường hợp sử dụng tiềm năng. Các giải pháp và ứng dụng Edge AI khác nhau từ đồng hồ thông minh đến dây chuyền sản xuất và từ hậu cần đến các tòa nhà và thành phố thông minh.

Edge Computing - Điện toán biên

Điện toán biên là một mạng tập trung vào việc đưa máy tính đến gần nguồn dữ liệu nhất có thể để giảm độ trễ và sử dụng băng thông. Nói một cách đơn giản hơn, điện toán biên có nghĩa là chạy ít quy trình hơn trên đám mây và chuyển các quy trình đó đến các địa điểm cục bộ, chẳng hạn như trên máy tính của người dùng, thiết bị IoT hoặc máy chủ biên . Đưa tính toán vào biên của mạng giúp giảm thiểu lượng giao tiếp đường dài phải xảy ra giữa máy khách và máy chủ .

Điện toán biên bao gồm nhiều kỹ thuật giúp thu thập, phân tích và xử lý dữ liệu đến tận cùng của mạng. Điều này có nghĩa là sức mạnh tính toán và lưu trữ dữ liệu được đặt ở nơi mà việc thu thập dữ liệu thực tế xảy ra.  Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng - đó có thể là điện thoại di động, thiết bị IoT, ô tô tự lái hoặc thậm chí là tháp di động

Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là sự mô phỏng các quá trình thông minh của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính. Các ứng dụng cụ thể của AI bao gồm hệ thống chuyên gia , xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy .

Có thể coi Edge AI là phân tích diễn ra cục bộ và sử dụng các phương pháp phân tích nâng cao (chẳng hạn như học máy và trí tuệ nhân tạo), các kỹ thuật tính toán biên (chẳng hạn như thị giác máy, phân tích video và kết hợp cảm biến) và yêu cầu phần cứng và thiết bị điện tử phù hợp ( cho phép tính toán biên). Ngoài ra, các phương pháp thông minh vị trí thường được yêu cầu để làm cho Edge AI xảy ra.

>> Xem thêm về: Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

2. Đánh giá tiềm năng giải quyết các vấn đề trong hoạt động sản xuất của Edge AI

Edge AI tăng tốc độ ra quyết định, giúp xử lý dữ liệu an toàn hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng với tính năng siêu cá nhân hóa và giảm chi phí - bằng cách tăng tốc các quy trình và làm cho thiết bị tiết kiệm năng lượng hơn.

Giảm độ trễ

Chuyển dữ liệu lên đám mây và ngược lại cần nhiều thời gian. Thời gian này, độ trễ, thường là khoảng 100 mili giây. Thường thì đây không phải là vấn đề, nhưng đôi khi yêu cầu về thời gian phản hồi quá cao, thậm chí độ trễ là quá nhiều. Sử dụng Edge Ai thì có thể giảm độ trễ, làm quá trình xử lý thông tin nhanh chóng hơn.

Phân tích thời gian thực

Với điện toán biên, có thể đạt được phân tích gần thời gian thực. Quá trình phân tích diễn ra trong một phần giây - điều này rất quan trọng trong các tình huống quan trọng về thời gian. Hãy nghĩ về máy móc trên dây chuyền lắp ráp của nhà máy. Nếu một rô bốt trên dây chuyền lắp ráp được kích hoạt sai thời điểm hoặc quá muộn, nó có thể dẫn đến sản phẩm bị hư hỏng hoặc sản phẩm có thể di chuyển xa hơn trên dây chuyền lắp ráp mà không được xử lý và chưa chạm tới. Nếu sai sót không được chú ý, sản phẩm bị lỗi có thể được đưa ra thị trường hoặc gây ra thiệt hại trong các giai đoạn sau của quá trình sản xuất.

Khả năng mở rộng

Tổ chức nghiên cứu IDC dự đoán rằng sẽ có 41,6 tỷ thiết bị IoT được kết nối tạo ra 79,4 zettabyte dữ liệu vào năm 2025. Khi khối lượng phát triển, cần có những cách thức sáng tạo mới để phân tích và xử lý dữ liệu hiệu quả. 

Khi hầu hết quá trình xử lý dữ liệu được thực hiện cục bộ, thì dịch vụ tập trung hoặc truyền dữ liệu sẽ không trở thành nút thắt cổ chai. Các trường hợp sử dụng Edge AI thường liên quan đến lượng lớn dữ liệu. 

Bảo mật thông tin và quyền riêng tư

Ít dữ liệu hơn trên đám mây có nghĩa là ít cơ hội hơn cho các cuộc tấn công trực tuyến. Edge thường hoạt động trong một mạng khép kín, điều này khiến việc đánh cắp thông tin trở nên khó khăn hơn. Ngoài ra, việc tấn công một mạng bao gồm nhiều thiết bị sẽ khó hơn. 

Nói chung, bạn có thể nói rằng bất cứ thứ gì có yếu tố bảo mật, đều phải được thực hiện một cách cẩn thận. Ví dụ, chúng ta có thể nghĩ về hệ thống giám sát an toàn thông minh trong nhà máy. Khi máy móc không hoạt động như bình thường hoặc khi mọi người đang di chuyển trong khu vực bị cấm, báo động sẽ kêu trước khi tai nạn xảy ra .

Như đã đề cập, khi quá trình xử lý dữ liệu diễn ra cục bộ, không cần phải gửi dữ liệu đến môi trường đám mây. Do đó, việc truy cập dữ liệu mà không được phép trở nên khá khó khăn. Ngoài ra, dữ liệu nhạy cảm được xử lý trong thời gian thực, chẳng hạn như dữ liệu video, có thể chỉ tồn tại trong nháy mắt trước khi biến mất. Trong những tình huống này, việc đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu sẽ dễ dàng hơn vì kẻ xâm nhập sẽ có quyền truy cập trực tiếp vào thiết bị vật lý, nơi dữ liệu đang được xử lý.

Ra quyết định tự động

Có hàng trăm và hàng trăm cảm biến trong ô tô tự lái liên tục đo, ví dụ như vị trí của xe và tốc độ quay của lốp. Máy tính lái xe có thể đưa ra các quyết định cần thiết liên quan đến việc đánh lái, phanh và sử dụng bướm ga dựa trên dữ liệu thu thập được từ các cảm biến - một cách tự động. 

Giảm Giá thành

Do khả năng mở rộng của phân tích và giảm độ trễ trong việc đưa ra các quyết định quan trọng, lợi thế có thể mang lại giảm chi phí đáng kể cho tổ chức của bạn. Ngoài thời gian, Edge có thể tiết kiệm băng thông - giảm nhu cầu truyền dữ liệu. Điều này cũng làm cho các thiết bị tiết kiệm năng lượng hơn.  

Xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu trên đám mây không hề rẻ. Nếu bạn muốn thời gian phản hồi thực sự nhanh khi phân tích luồng dữ liệu liên tục hoặc lượng lớn dữ liệu lịch sử, bạn sẽ phải mua nhiều dung lượng từ dịch vụ đám mây, chẳng hạn như điện toán GPU. Đôi khi điều này trở nên đắt đỏ đến mức làm hỏng các tính toán trường hợp kinh doanh.

Không cần phải nói rằng Edge AI đòi hỏi sức mạnh tính toán cục bộ và đầu tư vào phần cứng, nhưng ngay cả như vậy, Edge AI thường là giải pháp tiết kiệm chi phí nhất.

3. Ứng dụng trong thực tiễn của Edge AI

Theo báo cáo Tăng trưởng Thị trường Phần mềm Edge AI toàn cầu , chỉ riêng thị trường phần mềm Edge AI sẽ tăng từ 346,5 triệu USD lên khoảng 1,1 tỷ USD vào năm 2024. Thị trường phần cứng và tư vấn Edge AI sẽ tăng trưởng với tốc độ tương tự. Grand View Research ước tính rằng tổng thị trường điện toán Edge toàn cầu sẽ tăng 37,4% mỗi năm và sẽ trị giá 43,4 tỷ USD vào năm 2027.

Edge AI đặc biệt có lợi trong lĩnh vực sản xuất (các trường hợp sử dụng có thể bao gồm bảo trì chủ động, kiểm soát chất lượng, tự động hóa dây chuyền sản xuất và giám sát an toàn thông qua phân tích video ) và trong lĩnh vực giao thông và vận tải (bao gồm cả phương tiện và máy móc tự hành). Các ngành đang phát triển khác trong Edge AI là ngành bán lẻ và năng lượng.

Ngành chế tạo

Một trong những trường hợp sử dụng Edge AI hứa hẹn nhất là kiểm soát chất lượng sản xuất. Thị giác máy nâng cao (phân tích video), một ví dụ của Industrial Edge AI , có thể giám sát chất lượng sản phẩm không mệt mỏi, đáng tin cậy và với độ chính xác cao.

Phân tích video có thể phát hiện ngay cả những sai lệch chất lượng nhỏ nhất mà mắt người gần như không thể nhận thấy.

Tự động hóa sản xuất yêu cầu phân tích nâng cao, ví dụ như trong dự đoán các hỏng hóc của thiết bị . Phân tích dữ liệu từ các cảm biến và phát hiện các bất thường trong thời gian gần thực giúp bạn có thể tắt thiết bị trước khi bị hỏng. Điều này có thể giúp bạn tránh được những hư hỏng đáng kể về phần cứng hoặc thậm chí là chấn thương.

Ngành Giao thông

Hàng không hành khách đã được tự động hóa cao trong một thời gian dài. Phân tích thời gian thực của dữ liệu thu thập được từ các cảm biến có thể cải thiện hơn nữa độ an toàn của chuyến bay.

Trong khi đầy đủ Những con tàu tự hành và hoàn toàn không người lái có thể sẽ không trở thành hiện thực cho đến nhiều năm tới, những con tàu hiện đại đã có rất nhiều phân tích dữ liệu tiên tiến.

Ngành Năng lượng

Lưới thông minh tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Một lưới điện thực sự thông minh cho phép co giãn nhu cầu, giám sát và dự báo tiêu thụ, sử dụng năng lượng tái tạo và sản xuất năng lượng phi tập trung. Tuy nhiên, lưới điện thông minh yêu cầu giao tiếp giữa các thiết bị và do đó truyền dữ liệu thông qua dịch vụ đám mây truyền thống có thể không phải là giải pháp thay thế tốt nhất.

>> Xem thêm về: Tăng tốc chuyển đổi số trong công nghiệp khai thác dầu khí

Chuỗi Bán lẻ

Các chuỗi bán lẻ lớn đã làm công việc phân tích khách hàng trong một thời gian dài. Phân tích hiện chủ yếu dựa trên phân tích các giao dịch mua đã hoàn thành, tức là dữ liệu biên nhận. Mặc dù có thể đạt được kết quả tốt với phương pháp này, nhưng dữ liệu biên nhận không cho bạn biết tất cả. Nó không cho bạn biết cách mọi người di chuyển xung quanh cửa hàng, mức độ hạnh phúc của họ, những gì họ dừng lại để xem, v.v. Phân tích video phân tích dữ liệu ẩn danh hoàn toàn được trích xuất từ ​​hình ảnh video và cung cấp hiểu biết về hành vi mua hàng của mọi người để có thể cải thiện dịch vụ khách hàng và trải nghiệm mua sắm tổng thể.