Chuyển đến nội dung chính

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

 Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó.

Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030.

Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống.

Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định.

Edge AI là gì?

Khái niệm Edge AI ngụ ý việc áp dụng AI vào điện toán biên. Điện toán biên là một mô hình điện toán cho phép dữ liệu được tạo và xử lý ở biên mạng thay vì ở trung tâm dữ liệu trung tâm. Do đó, Edge AI đang tích hợp AI vào các thiết bị điện toán biên để xử lý dữ liệu nhanh hơn và cải thiện cũng như tự động hóa thông minh.

Lợi ích của Edge AI

1/ Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

Với số lượng dữ liệu thu được ngày càng tăng được ghi nhận trong những năm gần đây, nhiều doanh nghiệp đang tìm kiếm nhiều cách hơn để cải thiện quyền riêng tư của dữ liệu. Edge AI cung cấp nền tảng cho phép bảo mật dữ liệu vì các hoạt động xử lý dữ liệu được thực hiện ở biên của thiết bị hoặc gần thiết bị hơn. Do đó, số lượng dữ liệu được gửi lên đám mây để tính toán đã giảm đáng kể. Ngoài ra, khi dữ liệu được tạo và xử lý tại cùng một vị trí, nó sẽ tăng tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu, khiến tin tặc khó xâm nhập dữ liệu của bạn hơn.

2/ Phân tích thời gian thực

Xử lý dữ liệu trong thời gian thực đã trở nên quan trọng do sự tăng trưởng bùng nổ của dữ liệu được tạo bởi các thiết bị di động và IoT ở biên mạng. Do đó, một trong những lợi ích chính của AI biên là nó hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực bằng cách đảm bảo tính toán dữ liệu hiệu suất cao trên các thiết bị IoT.

Điều này là có thể bởi vì, với Edge AI, dữ liệu cần thiết để áp dụng AI trong các thiết bị biên được lưu trữ trong thiết bị hoặc máy chủ gần đó thay vì trên đám mây. Hình thức điện toán này làm giảm độ trễ trong tính toán và trả về thông tin được xử lý một cách nhanh chóng.

3/ Băng thông internet thấp hơn

Lượng dữ liệu ngày càng tăng được tạo ra từ hàng tỷ thiết bị trên toàn cầu dẫn đến nhu cầu bùng nổ về yêu cầu băng thông internet để xử lý dữ liệu từ các trung tâm lưu trữ đám mây. Thực tế này buộc các doanh nghiệp phải cam kết một số tiền rất lớn để mua và đăng ký băng thông.

Tuy nhiên, với Edge AI, lượng băng thông cần thiết để xử lý thông tin ở biên sẽ giảm đáng kể. Ngoài ra, do Edge AI tính toán và xử lý dữ liệu cục bộ nên ít dữ liệu được gửi lên đám mây thông qua internet hơn, do đó tiết kiệm được một lượng lớn băng thông.

4/ Tiêu thụ điện năng ít hơn

Việc duy trì kết nối qua lại với các trung tâm dữ liệu đám mây tiêu tốn rất nhiều năng lượng. Do đó, nhiều doanh nghiệp đang tìm cách cắt giảm hóa đơn năng lượng và điện toán biên là một trong những cách để đạt được điều này.

Hơn nữa, do tính toán AI yêu cầu xử lý một lượng dữ liệu lớn nên việc vận chuyển dữ liệu này từ trung tâm lưu trữ đám mây đến các thiết bị biên sẽ làm tăng chi phí năng lượng của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Ngược lại, mô hình hoạt động của Edge AI có thể giúp loại bỏ chi phí năng lượng cao này được sử dụng để duy trì các quy trình AI trong thiết bị thông minh.

5/ Khả năng đáp ứng tốt hơn

Khả năng phản hồi là một trong những điều khiến thiết bị thông minh trở nên đáng tin cậy và Edge AI có thể đảm bảo điều đó. Giải pháp Edge AI giúp tăng tốc độ phản hồi của các thiết bị thông minh vì không cần gửi dữ liệu lên đám mây để tính toán và sau đó đợi dữ liệu đã xử lý được gửi lại để đưa ra quyết định.

Mặc dù quá trình gửi dữ liệu đến các trung tâm dữ liệu dựa trên đám mây có thể được thực hiện trong vòng vài giây, nhưng giải pháp AI biên giúp giảm thời gian các thiết bị thông minh cần để đáp ứng các yêu cầu bằng cách tạo và xử lý dữ liệu trong thiết bị.

Với tốc độ phản hồi cao, các công nghệ như xe tự lái, rô-bốt và các thiết bị thông minh khác có thể cung cấp phản hồi tức thì cho các yêu cầu tự động và thủ công.

Các trường hợp ứng dụng của Edge Ai

Do sự gia tăng trong việc sử dụng AI để tạo ra các thiết bị IoT, ứng dụng phần mềm và phần cứng thông minh hơn, các trường hợp sử dụng Edge AI đã chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc. Theo Allied Market Research, Thị trường phần cứng Edge AI toàn cầu được định giá 6,88 tỷ USD vào năm 2020 nhưng dự kiến sẽ đạt 38,87 tỷ USD vào năm 2030. Từ con số này, nhiều trường hợp sử dụng Edge AI hơn dự kiến sẽ xuất hiện.

Trong khi đó, một số trường hợp sử dụng Edge AI bao gồm phần mềm nhận dạng khuôn mặt, cập nhật thông tin giao thông theo thời gian thực trên xe tự hành, thiết bị IoT công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, máy ảnh thông minh, rô-bốt và máy bay không người lái. Ngoài ra, trò chơi điện tử, rô-bốt, loa thông minh, máy bay không người lái và thiết bị theo dõi sức khỏe cũng là những ví dụ về nơi Edge AI đã, đang và sẽ được sử dụng.

Adtech là nhà cung cấp uy tín các giải pháp phần cứng đáng tin cậy trong IoT công nghiệp như Advantech, Asus IoT, Darveen, Emdoor… trong đó bao gồm các sản phẩm máy tính Edge AI tiên tiến. Hãy liên hệ với chúng tôi để được tư vấn và lựa chọn sản phẩm phù hợp cho ứng dụng của bạn.

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...

Làm cách nào để vượt qua 5 thách thức chính của IoT mà các nhà sản xuất phải đối mặt?

 Khi các ngành công nghiệp trực tiếp trải nghiệm Công nghiệp 4.0, các công nghệ mới cho phép các công ty duy trì tính cạnh tranh. Các ứng dụng của Internet vạn vật (IoT) đi đầu trong các trình điều khiển giá trị, được dự đoán giá trị kinh tế là 1,3 nghìn tỷ đô la chỉ riêng cho đối tượng là các nhà máy sản xuất. Mặc dù có rất nhiều tiềm năng trong việc sử dụng đầy đủ IoT, nhưng việc áp dụng hoàn toàn vẫn có rủi ro đối với các tổ chức. Các ứng dụng trong thế giới thực của các công cụ sáng tạo như vậy đi kèm với những trở ngại chưa từng có đòi hỏi các giải pháp khéo léo không kém. Dưới đây là năm trong số những thách thức hàng đầu mà các nhà sản xuất cần phải vượt qua với sự phát triển của IoT. 1/ Bảo mật IoT tập trung vào sự sẵn có của dữ liệu và trao đổi thông tin không bị gián đoạn thông qua một mạng được kết nối với nhau. Mặc dù công nghệ như vậy mang lại vô số cơ hội, nhưng việc lo lắng về khả năng lộ các dữ liệu nhạy cảm ra bên ngoài là điều dễ hiểu. Nói về IoT ...