IA de edge versus IA de nuvem: qual é a diferença?

Embora haja semelhanças entre elas, também há diferenças cruciais que valem a pena considerar ao avaliar cada uma para fins de negócios.  

IA de edge refere-se ao processo de usar algoritmos de IA e modelos de IA em dispositivos de edge ou Internet das coisas (IOT), como smartphones, termostatos e monitores de saúde vestíveis. O nome IA de edge vem da edge computing, um tipo de computação distribuída que aproxima as aplicações das fontes de dados.

A IA de nuvem, por sua vez, é um tipo de IA que depende da computação em nuvem (acesso sob demanda a recursos de computação virtual pela internet) para funcionar.

Embora ambos os tipos permitam processamento de dados e análise de dados avançados, eles diferem na forma como executam modelos de IA e onde armazenam e processam dados, proporcionando diferentes aplicações e benefícios.

A IA de edge é um tipo de IA que implementa algoritmos de IA em dispositivos na "edge (borda)" de uma rede, ou seja, perto da sua fronteira com o mundo real, onde perde a conectividade. Esses dispositivos [comumente chamados de dispositivos de edge ou de Internet das coisas (IOT)] incluem relógios inteligentes, smartphones, sensores industriais e monitores de saúde vestíveis.

A IA de edge usa certos tipos de algoritmos para processar dados mais próximos de sua fonte, em vez de movê-los primeiro para a nuvem. Assim, permite a tomada de decisão em tempo real, um recurso importante nos dispositivos que alimenta.

A IA de edge também está se tornando popular como uma forma de otimizar fluxos de trabalho em setores complexos, como fabricação e gerenciamento da cadeia de suprimentos. É uma forma de as empresas reduzirem o tráfego e a latência em suas redes.

Ao contrário de outros tipos de IA, os dispositivos de IA de edge podem funcionar offline, tornando-os ideais para aplicações que não podem depender de uma conexão constante com a internet para funcionalidade.

A IA de nuvem refere-se a um tipo de IA que depende da infraestrutura em nuvem para processamento de dados e análise de dados. Na IA de nuvem, os dados são coletados em sua fonte e migrados para a nuvem por meio de uma conexão com a internet. Lá, eles podem acessar recursos de computação virtual conectados para processamento de dados, análise de dados e armazenamento de dados.

Embora mais antiga e não sendo considerada tão avançada quanto a IA de edge, a IA de nuvem ainda tem muitas aplicações para empresas modernas. Ela ajuda os desenvolvedores a implementar aplicações de IA que são muito complexos e com uso intenso de computação para serem implementados na edge. Os exemplos incluem o treinamento de modelos de deep learning (DL) e certos tipos de processamento de linguagem natural (NLP) para análise de tendências e análise preditiva de dados. 

Os modelos de IA de edge e de nuvem são treinados por meio de aprendizado de máquina (ML), um ramo da IA que se tornou a espinha dorsal da maioria dos sistemas de IA modernos.

No entanto, embora o objetivo da IA de edge e de nuvem seja processar e analisar dados para aplicações de IA poderosas, elas realizam essas tarefas de diferentes maneiras: a IA de edge processa dados localmente em dispositivos pequenos, enquanto a IA baseada em nuvem aproveita o poder de computação da nuvem. Veja aqui uma visão mais detalhada de cada método.

A IA de edge usa modelos de IA que foram treinados para identificar objetos usando redes neurais e deep learning. Enquanto a própria IA de edge é implementada em dispositivos, os processos de treinamento usados para criar seus modelos dependem de uma infraestrutura de nuvem centralizada. Os data centers são necessários para o processamento em tempo real de grandes volumes de dados, essenciais para fins de treinamento.

Depois que os modelos de IA de edge são implementados, eles "aprendem" com o tempo, melhorando gradualmente suas habilidades. Eles fazem isso até conseguir identificar dados que não conseguem processar localmente e poder migrá-los para a nuvem. Por meio desse método de feedback constante, o modelo de IA de edge inicial implementado é eventualmente substituído por um novo, treinado na nuvem ao longo do tempo.

Ao contrário da IA de edge, a IA de nuvem depende do enorme poder computacional e armazenamento da infraestrutura em nuvem para sua funcionalidade. Normalmente, esses serviços são fornecidos por grandes provedores de serviço de nuvem (CSPs) globais, como Amazon (AWS), Google e Microsoft.

Essa abordagem torna a IA de nuvem uma escolha melhor do que a IA de edge para tarefas de uso intenso de computação, como análise de big data, computação de alto desempenho (HPC) e treinamento de modelos de base para aplicações de IA avançadas, como computer vision e NLP.

Ao integrar sistemas de IA em plataformas de nuvem pública e privada, a IA de nuvem ajuda as organizações a implementar aplicações avançadas de IA em nível empresarial. Essas aplicações servem a várias finalidades, como otimizar processos de negócios, gerar insights e implementar chatbots para atendimento ao cliente.  

Há diferenças importantes entre a IA de edge e a IA de nuvem que tornam cada uma mais adequada para diferentes casos de uso.

Com as empresas correndo para criar novas aplicações de IA e IA generativa (IA gen), o interesse em modelos de IA de nuvem e de edge está aumentando de forma exponencial.

De acordo com um relatório recente, o mercado global de IA de edge foi avaliado em US$ 20,45 bilhões em 2023, e espera-se que atinja quase US$ 270 bilhões até 2032.¹ Durante praticamente o mesmo período, o mercado global de IA de nuvem deveria saltar de US$ 78 bilhões para quase US$ 590 bilhões.²

Veja a seguir um olhar mais atento sobre os benefícios de negócios de ambos os tipos de IA e como as empresas os estão utilizando para alcançar seus objetivos.

• Tomada de decisão em tempo real: aproveitando o poder do processamento de dados em tempo real na edge das redes, as soluções de IA de edge permitem que os dispositivos de IoT melhorem os tempos de resposta. As aplicações de IA para essa tecnologia estão aumentando muito, desde veículos pilotados remotamente ou autônomos, como drones, até instalações totalmente automatizadas que dependem de dispositivos de IoT, como sensores e câmeras.
• Privacidade de dados: o processamento de dados localmente, em vez de na nuvem, os mantém protegidos contra ataques cibernéticos e reduz os riscos de manuseio inadequado. Por esse motivo, a IA de edge está recebendo considerável atenção de setores sujeitos a restrições de soberania de dados, como serviços financeiros e saúde.
• Economia de custos: a IA de borda é consideravelmente mais barata do que a IA em nuvem porque reduz a carga de trabalho dos computadores em nuvem. Ao processar dados localmente, a IA de edge reduz a quantidade de dados que dependem de Recursos de nuvem, reduzindo significativamente os custos operacionais de implementar a Tecnologia.

• Maior escalabilidade: a IA de nuvem é inerentemente mais escalável do que a IA de edge devido à sua dependência de recursos de computação virtual que podem ser mais facilmente ampliados para atender às demandas. A IA de edge exige investimento em hardware no local (por exemplo, dispositivos e sensores de IOT e de edge) que pode ser implementado próximo às fontes de dados para processamento local.
• Maior desempenho: A IA de nuvem normalmente atinge níveis de desempenho mais altos do que a IA de edge devido a seu acesso aos recursos e ao poder de processamento que a nuvem pode oferecer. A IA de edge, por sua vez, é restrita ao poder e recursos de dispositivos individuais de edge e IoT.
• Acesso a conjuntos de dados em grande escala: devido ao seu acesso a recursos em nuvem, os modelos de IA em nuvem estão equipados para lidar com cargas de trabalho de IA maiores do que a IA de edge. O treinamento intensivo de modelos de deep learning, por exemplo, requer grandes conjuntos de dados que podem ser acessados somente pela nuvem, não por meio de processamento local.

Os casos de uso de IA de edge e de nuvem no nível empresarial variam consideravelmente, dadas as capacidades específicas de cada um dos modelos. Aqui estão os casos de uso mais populares para cada um.

• Operações de veículos autônomos: dispositivos de edge ajudam veículos autônomos como satélites, drones e carros autônomos a reagir a mudanças em tempo real em seus ambientes, como semáforos que mudam ou objetos em seu caminho.
• Dispositivos de saúde vestíveis: os dispositivos de IA de edge são integrados a muitos monitores vestíveis para ajudar pacientes e prestadores de serviços de saúde a rastrear informações vitais, como frequência cardíaca, pressão arterial e níveis de oxigênio.
• Processos de fabricação: as empresas estão implementando IA de edge no chão de fábrica e dentro de sistemas complexos de fabricação para automatizar processos, detectar mudanças no desempenho das máquinas e aumentar as eficiências.
• Lojas de varejo: empresas business-to-consumer (B2C) aproveitam a IA de edge para implementar experiências de checkout inteligente, rastrear inventário e criar recomendações mais personalizadas com base em dados em tempo real processados localmente em dispositivos de edge.

• Análise de big data: a integração da IA com data warehouses e data lakes na nuvem permite que as empresas descubram tendências nos dados quase em tempo real, um processo conhecido como análise de big data. Esse tipo de análise levaria anos para uma equipe de analistas humanos analisar.
• NLP em grande escala para análise de sentimento: o NLP em grande escala depende da IA de nuvem para processar texto e outros dados usados na análise de sentimento, uma valiosa aplicação de IA que determina se o texto expressa um sentimento positivo ou negativo.
• Otimização de modelos de IA: a IA de nuvem garante que modelos sofisticados de IA tenham acesso ao enorme poder computacional e aos recursos necessários para serem treinados e desenvolvidos continuamente, um aspecto crítico da tecnologia de IA.
• Chatbots: chatbots populares como ChatGPT, Gemini e IBM watsonx aproveitam o considerável poder e recursos computacionais da IA dem nuvem para a maior parte de suas funcionalidades. Esse uso inclui automatizar fluxos de trabalho, conversar naturalmente com os usuários e vasculhar grandes conjuntos de dados em busca de padrões e insights.