Edge AI چیست و چگونه هوش مصنوعی را روی دستگاه‌ها اجرا می‌کند؟

در سال‌های اخیر بسیاری از سرویس‌های هوش مصنوعی به مراکز داده ابری وابسته بوده‌اند. زمانی که کاربر از یک دستیار هوشمند، سیستم تشخیص تصویر یا ابزار ترجمه استفاده می‌کند، دستگاه معمولاً داده‌ها را به سرورهای قدرتمند ارسال می‌کند، پردازش در آنجا انجام می‌شود و سپس نتیجه به کاربر بازمی‌گردد. این روش اگرچه بسیار رایج است، اما محدودیت‌هایی مانند تأخیر، مصرف اینترنت، هزینه‌های زیرساخت و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی ایجاد می‌کند.

با افزایش تعداد دستگاه‌های هوشمند، خودروهای متصل، دوربین‌های امنیتی، حسگرهای صنعتی و تجهیزات اینترنت اشیا، نیاز به روشی سریع‌تر و مستقل‌تر برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی به وجود آمد. این نیاز باعث شکل‌گیری فناوری Edge AI شد؛ فناوری‌ای که به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد بدون وابستگی دائمی به فضای ابری، وظایف هوش مصنوعی را مستقیماً روی خود دستگاه اجرا کنند.

امروزه Edge AI یکی از مهم‌ترین روندهای صنعت هوش مصنوعی محسوب می‌شود و نقش آن هر سال پررنگ‌تر می‌شود. در این مقاله بررسی می‌کنیم Edge AI چیست، چگونه کار می‌کند و چرا بسیاری از شرکت‌های فناوری روی توسعه آن سرمایه‌گذاری می‌کنند.

Edge AI چیست؟

Edge AI به اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های محلی و نزدیک به محل تولید داده گفته می‌شود. در این رویکرد، به جای ارسال اطلاعات به یک سرور دوردست، خود دستگاه عملیات پردازش و تصمیم‌گیری را انجام می‌دهد.

برای مثال یک دوربین امنیتی مجهز به Edge AI می‌تواند افراد، خودروها یا فعالیت‌های مشکوک را مستقیماً روی خود دوربین شناسایی کند. در این حالت نیازی نیست هر فریم ویدئویی به سرور ابری ارسال شود و سپس نتیجه بازگردد.

هدف اصلی Edge AI کاهش وابستگی به اینترنت و نزدیک کردن هوش مصنوعی به منبع داده است. به همین دلیل گاهی از آن با عنوان «هوش مصنوعی در لبه شبکه» نیز یاد می‌شود.

مفهوم Edge Computing چیست؟

برای درک بهتر Edge AI ابتدا باید مفهوم Edge Computing را بشناسیم. در معماری سنتی رایانش ابری، بیشتر پردازش‌ها در مراکز داده انجام می‌شوند. اما Edge Computing بخشی از این پردازش را به دستگاه‌های نزدیک کاربر منتقل می‌کند.

واژه Edge به لبه شبکه اشاره دارد؛ جایی که داده‌ها تولید می‌شوند. گوشی‌های هوشمند، دوربین‌ها، خودروها، تجهیزات پزشکی، حسگرهای صنعتی و دستگاه‌های IoT همگی در لبه شبکه قرار دارند.

Edge AI در واقع ترکیبی از هوش مصنوعی و Edge Computing است. این فناوری به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد علاوه بر جمع‌آوری داده، تحلیل و تصمیم‌گیری را نیز به صورت محلی انجام دهند.

Edge AI چگونه کار می‌کند؟

فرآیند توسعه Edge AI معمولاً از آموزش مدل در مراکز داده آغاز می‌شود. شرکت‌ها مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از GPUهای قدرتمند آموزش می‌دهند. پس از تکمیل آموزش، نسخه‌ای بهینه‌سازی‌شده از مدل را روی دستگاه هدف قرار می‌دهند.

زمانی که دستگاه داده جدیدی دریافت می‌کند، مدل به صورت محلی آن را پردازش می‌کند و نتیجه را در همان لحظه ارائه می‌دهد. به عنوان مثال یک گوشی هوشمند می‌تواند تصویر دوربین را تحلیل کند، چهره افراد را تشخیص دهد و تنظیمات مناسب را اعمال کند؛ بدون اینکه داده‌ها را به اینترنت ارسال کند.

این رویکرد زمان پاسخ‌دهی را کاهش می‌دهد و وابستگی به ارتباط شبکه را از بین می‌برد.

چرا Edge AI اهمیت پیدا کرده است؟

رشد سریع دستگاه‌های هوشمند یکی از مهم‌ترین دلایل محبوبیت Edge AI محسوب می‌شود. امروزه میلیاردها دستگاه متصل به اینترنت در سراسر جهان فعال هستند و حجم عظیمی از داده تولید می‌کنند.

اگر همه این داده‌ها به مراکز داده ابری ارسال شوند، شبکه‌ها با بار بسیار سنگینی مواجه خواهند شد. علاوه بر این، انتقال مداوم اطلاعات هزینه زیادی ایجاد می‌کند و زمان پاسخ‌گویی را افزایش می‌دهد.

Edge AI این مشکل را با پردازش محلی داده‌ها حل می‌کند. دستگاه تنها اطلاعات ضروری را ارسال می‌کند و بخش عمده پردازش را خودش انجام می‌دهد. این موضوع بهره‌وری سیستم را افزایش می‌دهد و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد.

مزیت اول: کاهش تأخیر

یکی از مهم‌ترین مزایای Edge AI کاهش چشمگیر تأخیر است. در بسیاری از کاربردها چند میلی‌ثانیه تأخیر می‌تواند اهمیت زیادی داشته باشد.

برای مثال یک خودروی خودران باید در لحظه تصمیم بگیرد که ترمز کند، مسیر خود را تغییر دهد یا از یک مانع عبور کند. اگر خودرو منتظر پاسخ یک سرور ابری بماند، احتمال بروز حادثه افزایش پیدا می‌کند.

اجرای مدل روی خود دستگاه باعث می‌شود تصمیم‌گیری تقریباً به صورت آنی انجام شود. همین ویژگی Edge AI را برای کاربردهای حساس بسیار ارزشمند می‌کند.

مزیت دوم: افزایش حریم خصوصی

حریم خصوصی یکی از دغدغه‌های مهم کاربران در عصر دیجیتال است. بسیاری از افراد تمایل ندارند تصاویر، صداها یا اطلاعات شخصی آن‌ها به سرورهای خارجی ارسال شود.

Edge AI می‌تواند بخش بزرگی از این نگرانی را برطرف کند. هنگامی که پردازش روی خود دستگاه انجام می‌شود، داده‌های خام نیازی به خروج از دستگاه ندارند.

برای مثال سیستم تشخیص چهره یک گوشی هوشمند می‌تواند هویت کاربر را بدون ارسال تصویر به فضای ابری تأیید کند. این رویکرد امنیت اطلاعات را افزایش می‌دهد و احتمال افشای داده‌ها را کاهش می‌دهد.

مزیت سوم: کاهش مصرف پهنای باند

انتقال مداوم تصاویر، ویدئوها و داده‌های حسگرها حجم زیادی از پهنای باند شبکه را مصرف می‌کند. این موضوع در مقیاس سازمانی می‌تواند هزینه‌های قابل توجهی ایجاد کند.

Edge AI تنها نتایج نهایی یا اطلاعات ضروری را ارسال می‌کند. برای مثال یک دوربین صنعتی ممکن است هزاران ساعت ویدئو ضبط کند، اما تنها در صورت مشاهده یک رویداد خاص هشدار ارسال نماید.

این رویکرد مصرف پهنای باند را کاهش می‌دهد و فشار روی زیرساخت شبکه را کم می‌کند.

چه دستگاه‌هایی از Edge AI استفاده می‌کنند؟

امروزه طیف گسترده‌ای از محصولات از Edge AI بهره می‌برند. گوشی‌های هوشمند یکی از رایج‌ترین نمونه‌ها هستند. بسیاری از قابلیت‌های عکاسی، تشخیص صدا و دستیارهای هوشمند به صورت محلی اجرا می‌شوند.

دوربین‌های امنیتی نیز از Edge AI برای تشخیص افراد، حیوانات یا وسایل نقلیه استفاده می‌کنند. خودروهای هوشمند، پهپادها، تجهیزات پزشکی، دستگاه‌های پوشیدنی و سیستم‌های اتوماسیون صنعتی نیز به طور گسترده از این فناوری بهره می‌برند.

هرچه سخت‌افزارها قدرتمندتر شوند، تعداد بیشتری از دستگاه‌ها قادر خواهند بود مدل‌های پیشرفته‌تر را اجرا کنند.

نقش تراشه‌های هوش مصنوعی در Edge AI

اجرای مدل‌های یادگیری عمیق روی دستگاه‌های کوچک کار ساده‌ای نیست. به همین دلیل شرکت‌های فناوری تراشه‌های اختصاصی هوش مصنوعی طراحی کرده‌اند.

این تراشه‌ها عملیات مورد نیاز شبکه‌های عصبی را با سرعت بالا و مصرف انرژی پایین انجام می‌دهند. شرکت‌هایی مانند Apple، Qualcomm، Google، MediaTek و Samsung واحدهای پردازشی اختصاصی برای هوش مصنوعی توسعه داده‌اند.

وجود این تراشه‌ها باعث شده گوشی‌ها و دستگاه‌های کوچک بتوانند مدل‌های پیچیده را بدون نیاز به سرورهای ابری اجرا کنند.

TinyML چیست؟

TinyML یکی از شاخه‌های مهم Edge AI محسوب می‌شود. هدف TinyML اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی میکروکنترلرها و دستگاه‌های بسیار کوچک است.

این دستگاه‌ها معمولاً حافظه و توان پردازشی محدودی دارند. مهندسان برای اجرای مدل‌ها روی چنین سخت‌افزارهایی، آن‌ها را فشرده‌سازی و بهینه‌سازی می‌کنند.

TinyML امکان استفاده از هوش مصنوعی در حسگرهای کم‌مصرف، تجهیزات پوشیدنی و دستگاه‌های اینترنت اشیا را فراهم کرده است و نقش مهمی در آینده Edge AI خواهد داشت.

چالش‌های Edge AI

با وجود مزایای فراوان، Edge AI با چالش‌هایی نیز روبه‌رو است. بسیاری از دستگاه‌ها منابع سخت‌افزاری محدودی دارند و نمی‌توانند مدل‌های بسیار بزرگ را اجرا کنند.

مصرف انرژی، محدودیت حافظه، به‌روزرسانی مدل‌ها و مدیریت امنیت دستگاه‌ها از دیگر چالش‌های مهم این حوزه هستند. توسعه‌دهندگان باید مدل‌هایی طراحی کنند که هم دقت بالایی داشته باشند و هم روی سخت‌افزارهای کوچک به خوبی اجرا شوند.

به همین دلیل بهینه‌سازی مدل‌ها یکی از مهم‌ترین زمینه‌های تحقیقاتی در حوزه Edge AI محسوب می‌شود.

آینده Edge AI

بسیاری از کارشناسان معتقدند Edge AI یکی از مهم‌ترین روندهای آینده صنعت فناوری خواهد بود. با افزایش قدرت تراشه‌های هوش مصنوعی، دستگاه‌ها می‌توانند وظایف پیچیده‌تری را به صورت محلی انجام دهند.

در آینده احتمالاً شاهد گوشی‌هایی خواهیم بود که مدل‌های زبانی پیشرفته را به طور کامل روی دستگاه اجرا می‌کنند. همچنین خودروهای خودران، ربات‌های صنعتی و تجهیزات پزشکی بیش از گذشته به Edge AI متکی خواهند شد.

ترکیب هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و تراشه‌های تخصصی می‌تواند نسل جدیدی از دستگاه‌های هوشمند را ایجاد کند که سریع‌تر، امن‌تر و مستقل‌تر از سیستم‌های امروزی عمل می‌کنند.

جمع‌بندی

Edge AI رویکردی نوین در دنیای هوش مصنوعی است که پردازش را از مراکز داده به دستگاه‌های نزدیک کاربر منتقل می‌کند. این فناوری با کاهش تأخیر، افزایش امنیت داده‌ها و کاهش وابستگی به اینترنت، کاربردهای گسترده‌ای در گوشی‌های هوشمند، خودروها، دوربین‌ها و تجهیزات صنعتی پیدا کرده است.

با پیشرفت تراشه‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های بهینه‌سازی مدل، Edge AI در سال‌های آینده نقش بسیار مهم‌تری در زندگی روزمره و صنایع مختلف ایفا خواهد کرد. بسیاری از کارشناسان این فناوری را یکی از ارکان اصلی نسل آینده سیستم‌های هوشمند می‌دانند.