O que é IA de edge?

Em essência, a IA de edge, ou "IA na edge“, refere-se à combinação de edge computing e IA para realizar tarefas de aprendizado de máquina diretamente em dispositivos de edge interconectados. A edge computing permite que os dados sejam armazenados perto do local do dispositivo, e os algoritmos de IA permitem o processamento diretamente na edge da rede, com ou sem conexão com a internet. Esse recurso facilita o processamento de dados em milissegundos, fornecendo feedback em tempo real.

Carros autônomos, dispositivos vestíveis, câmeras de segurança e eletrodomésticos inteligentes estão entre as tecnologias que aproveitam os recursos de IA de edge para entregar prontamente aos usuários informações em tempo real quando elas são mais essenciais.

A IA de edge está se tornando popular à medida que os setores encontram novas maneiras de usar o seu poder para otimizar os fluxos de trabalho, automatizar os processos de negócios e promover a inovação. Ao mesmo tempo, ajuda a lidar com questões críticas como latência, segurança e redução de custos.

Saiba mais sobre as soluções de  edge computing da IBM.

A IA de edge permite a tomada de decisão no local, eliminando a necessidade de transmitir dados constantemente para um local central e aguardar o processamento, o que agiliza a automação das operações comerciais. No entanto, os dados ainda precisam ser transmitidos para a nuvem para retreinar os pipelines de IA e implementar modelos atualizados.

Implementar esse padrão em várias localizações e aplicações diversas apresenta desafios como gravidade dos dados, heterogeneidade, escala e restrições de recursos. A IA distribuída ajuda a superar esses obstáculos integrando a coleta inteligente de dados, automatizando os ciclos de vida dos dados e da IA, adaptando e monitorando os spokes e otimizando os pipelines de dados e IA.

A inteligência artificial distribuída (DAI) é responsável por distribuir, coordenar e prever o desempenho de tarefas, objetivos ou decisões em um ambiente multiagentes. O DAI dimensiona as aplicações em vários spokes e permite que os algoritmos de IA processem de forma autônoma vários sistemas, domínios e dispositivos na edge.

Atualmente, acomputação em nuvem e as interfaces de programação de aplicativos (APIs) são usadas para treinar e implementar modelos de aprendizado de máquina. Posteriormente, a IA de edge realiza tarefas de aprendizado de máquina, como análise preditiva de dados, reconhecimento de fala e detecção de anomalias perto do usuário, distingue-se dos serviços de nuvem de várias maneiras. Em vez de as aplicações serem desenvolvidas e executadas inteiramente na nuvem, os sistemas de IA de edge processam e analisam os dados mais próximos do ponto onde foram criados. 

Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser executados na edge, e as informações podem ser processadas diretamente nos dispositivos de IoT, em vez de em um data center privado ou em uma instalação de computação em nuvem .

A IA de edge se apresenta como uma opção melhor sempre que a previsão em tempo real e o processamento de dados são necessários. Considere os avanços mais recentes na tecnologia de veículos autônomos. Para garantir a navegação segura desses carros e a prevenção de perigos potenciais, eles devem detectar e responder rapidamente a uma série de fatores, como sinais de trânsito, motoristas erráticos e mudanças de faixas. Além disso, eles devem levar em conta pedestres, meio-fio e inúmeras outras variáveis.

A capacidade da IA de edge de processar essas informações localmente dentro do veículo reduz o risco potencial de problemas de conectividade que podem surgir ao enviar dados para um servidor remoto por meio de IA baseada em nuvem . Em cenários dessa natureza, em que respostas rápidas aos dados podem determinar os resultados de vida ou morte, a capacidade do veículo de reagir rapidamente é crucial.

De modo inverso, a IA na nuvem se refere à implementação de algoritmos e modelos de IA em servidores de nuvem. Esse método oferece recursos aumentados de armazenamento de dados e poder de processamento, facilitando o treinamento e a implementação de modelos de IA mais avançados.

Em 2022, o mercado global de IA de edge foi avaliado em US$ 14.787,5 milhões, e espera-se que cresça para US$ 66,47 milhões até o ano de 2023, de acordo com um relatório realizado pela Grand View Research, Inc. A crescente demanda por serviços de edge computing baseados em IoT, juntamente com as vantagens inerentes à IA de edge, impulsiona a rápida expansão da edge computing. Os principais benefícios da IA de edge incluem:

Por meio do processamento completo no dispositivo, os usuários podem ter intervalos de resposta rápidos, sem atrasos causados pela necessidade de as informações retornarem de um servidor distante.

Como a IA de edge processa dados em nível local, ela minimiza a quantidade de dados transmitidos pela internet, levando à preservação da largura de banda da internet. Quando menos largura de banda é usada, a conexão de dados pode lidar com um volume maior de transmissão e recepção simultâneas de dados.

Os usuários podem realizar o processamento de dados em tempo real em dispositivos sem a necessidade de conectividade e integração do sistema, permitindo-lhes economizar tempo ao consolidar dados sem precisar se comunicar com outros locais físicos. No entanto, a IA de edge pode ter dificuldades para lidar com o grande volume e a diversidade de dados exigidos por determinadas aplicações de IA. Para superar essas limitações, ela deve se integrar à computação em nuvem para usar seus recursos e capacidades.

A privacidade é aumentada porque os dados não são transferidos para outra rede, onde se tornam vulneráveis a ataques cibernéticos. Ao processar informações localmente no dispositivo, a IA de edge reduz o risco de manuseio incorreto de dados. Em setores sujeitos a regulamentações de soberania de dados, a IA de edge pode ajudar a manter a conformidade, ao processar e armazenar dados localmente em jurisdições designadas.

No entanto, qualquer banco de dados centralizado tem o potencial de se tornar um alvo atraente para potenciais invasores, o que significa que a IA de edge ainda está exposta a riscos de segurança.

A IA de edge expande os sistemas usando plataformas baseadas em nuvem e recursos de edge inerentes às tecnologias do fabricante original de equipamentos (OEM), abrangendo software e hardware. Essas empresas OEM começaram a integrar recursos nativos de edge em seus equipamentos, facilitando a escalabilidade do sistema. Essa expansão também permite que as redes locais mantenham a funcionalidade mesmo em situações em que os nós upstream ou downstream tenham downtime.

As despesas associadas aos serviços de IA hospedados na nuvem podem ser elevadas. A IA de edge oferece a opção de utilizar recursos caros da nuvem como um repositório para o acúmulo de dados pós-processamento, destinado à análise subsequente em vez de operações de campo imediatas. Isso reduz as cargas de trabalho de redes e computadores na nuvem.

O uso de CPU, GPU e memória experiencia uma grande redução à medida que suas cargas de trabalho são distribuídas entre edge devices, destacando a IA de edge como a opção mais econômica entre os dois.

Quando a computação em nuvem lida com todos os cálculos de um serviço, a localização centralizada suporta uma carga de trabalho significativa. As redes suportam alto tráfego para transmitir dados à fonte central. Enquanto as máquinas executam tarefas, as redes se tornam ativas mais uma vez, transmitindo dados de volta ao usuário. Os dispositivos de edge removem essa transferência contínua de dados. Como resultado, tanto as redes quanto as máquinas passam por um processo de estresse reduzido quando são aliviadas do fardo de lidar com todos os aspectos.

Além disso, as características autônomas da IA de edge eliminam a necessidade de supervisão contínua por cientistas de dados. Embora a interpretação humana desempenhe um papel fundamental na determinação do valor final dos dados e dos resultados que eles produzem, as plataformas de IA de edge assumem parte dessa responsabilidade. Essa mudança, no fim das contas, leva a economias de custos para as empresas.

A IA de edge AI usa redes neurais e deep learning para treinar modelos para reconhecer, classificar e descrever objetos com precisão dentro dos dados fornecidos. Esse processo de treinamento geralmente utiliza um data center centralizado ou a nuvem para processar o volume substancial de dados necessários para o treinamento do modelo.

Após a implementação, os modelos de IA de edge melhoram progressivamente ao longo do tempo. Quando a IA encontra um problema, os dados problemáticos geralmente são transferidos para a nuvem para treinamento adicional dos modelos de IA, que, por fim, substitui o mecanismo de inferência na edge. Esse loop de feedback contribui significativamente para melhorar o desempenho do modelo.

Atualmente, exemplos comuns de IA de edge incluem smartphones, acessórios vestíveis de monitoramento de saúde (por exemplo, relógios inteligentes), atualizações de tráfego em tempo real em veículos autônomos, dispositivos conectados e aparelhos inteligentes. Vários setores também estão implementando cada vez mais aplicações de IA de edge para reduzir custos, automatizar processos, melhorar a tomada de decisão e otimizar operações.

Os prestadores de serviços de saúde estão passando por uma transformação substancial por meio da implementação prática da IA de edge e da introdução de dispositivos de última geração. Quando combinada com novos avanços de edge, essa tecnologia está preparada para criar sistemas de saúde mais inteligentes, ao mesmo tempo em que protege a privacidade do paciente e reduz os tempos de resposta.

Utilizando modelos de IA incorporados localmente, os monitores de saúde vestíveis avaliam métricas como frequência cardíaca, pressão arterial, níveis de glicose e respiração. Os dispositivos de IA de edge vestíveis também podem detectar quando um paciente cai repentinamente e alertar os cuidadores, um recurso já incluído nos smartwatches comuns no mercado.

Ao equipar veículos de emergência com recursos rápidos de processamento de dados, os paramédicos podem extrair insights de dispositivos de monitoramento de saúde e consultar médicos para determinar estratégias eficazes de estabilização de pacientes. Simultaneamente, a equipe do pronto-socorro pode se preparar para lidar com as necessidades específicas de atendimento dos pacientes. A integração da IA de edge em tais circunstâncias ajudará a facilitar a troca em tempo real de informações críticas de saúde.

Fabricantes em todo o mundo iniciaram a integração da tecnologia edge de IA para revolucionar suas operações de fabricação, levando a uma maior eficiência e produtividade no processo.

Dados de sensores podem ser aproveitados para identificar anomalias de forma proativa e prever falhas de máquinas, também conhecido como manutenção preditiva. Os sensores de equipamentos localizam imperfeições e notificam prontamente a gerência sobre reparos cruciais, permitindo a resolução em tempo hábil e evitando downtime operacional.

A IA de edge também pode ser aplicada a outras áreas que estejam em necessidade nesse setor, como controle de qualidade, segurança do trabalhador, otimização do rendimento, análise de dados da cadeia de suprimentos e otimização do chão de fábrica.

Não é segredo que as empresas experimentaram uma tendência maciça com o aumento da popularidade do comércio eletrônico e das compras online. As lojas de varejo tradicionais foram forçadas a inovar para criar uma experiência de compra perfeita e envolver os clientes. Com essa mudança, surgiram novas tecnologias, como lojas "pick-and-go", carrinhos de compras inteligentes com sensores e check-outs inteligentes. Essas soluções utilizam tecnologia de IA de edge para elevar e agilizar a experiência convencional dos clientes na armazenar.

O cenário contemporâneo está saturado de dispositivos "inteligentes", como campainhas, termostatos, geladeiras, sistemas de entretenimento e lâmpadas controladas. Essas casas inteligentes contêm ecossistemas de dispositivos que usam a IA de edge para melhorar a qualidade de vida dos moradores.

Seja para identificar alguém que bate na porta ou para controlar a temperatura da casa por meio de um dispositivo, a tecnologia edge pode processar dados rapidamente no local. Essa estratégia elimina a necessidade de transmitir informações para um servidor remoto centralizado, ajuda a manter a privacidade do residente e reduz o risco de acesso não autorizado aos dados pessoais.

A velocidade é de extrema importância para video analytics. Vários sistemas de computer vision não têm a velocidade adequada necessária para análises em tempo real. Em vez de processar localmente as imagens ou vídeos capturados pelas câmeras de segurança, esses sistemas os transmitem para uma máquina em nuvem equipada com recursos de processamento de alto desempenho. Sem processar os dados localmente, esses sistemas baseados na nuvem encontram obstáculos devido a problemas de latência , caracterizados por atrasos no carregamento e no processamento de dados.

As aplicações de visão computacional e os recursos de detecção de objetos da IA de edge em dispositivos de segurança inteligentes identificam atividades suspeitas, notificam os usuários e disparam alarmes. Esses recursos proporcionam aos residentes uma sensação mais forte de segurança e tranquilidade.