Edge AI

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A Edge AI é um tipo de computação de borda em que os aplicativos de inteligência artificial (IA) são implantados diretamente nos dispositivos localizados na borda da rede. Dessa forma, saiba o que é e como funciona a Edge AI no atigo a seguir.

O que é Edge AI?

Com essa abordagem, cada dispositivo coleta e processa dados localmente sem enviá-los de volta a um local centralizado, como a nuvem ou um data center privado.

Em um nível elevado, a Edge AI permite que dispositivos remotos façam inferências a partir de dados locais em tempo real com latência mínima.

Por que precisamos da Edge AI?

Com a adoção da Internet das Coisas (IoT – do Inglês, Internet of Things) e os dispositivos inteligentes estimados para crescer de 15,1 bilhões em 2023 para 34,6 bilhões em 2023, a Edge AI está surgindo como uma estrutura popular para coletar e processar dados de forma eficiente na borda da rede.

Em uma abordagem de Edge AI, os modelos de IA podem ser implantados diretamente nos dispositivos, que, em seguida, coletam e processam dados localmente.

Isso lhes dá a capacidade de fazer inferências e desenvolver insights sem a necessidade de se conectar à Internet ou a um modelo de IA centralizado.

O processamento descentralizado também significa que os insights podem ser gerados em tempo real com menos latência do que se o dispositivo tivesse que enviar dados para a nuvem para serem processados e aguardar uma resposta.

A eficiência da Edge AI a torna uma opção natural para ambientes em que as organizações desejam se colocar em posição de processar os dados coletados pela IoT e pelos dispositivos inteligentes.

Mover a inferência de IA para a Edge AI também permite que as organizações se certifiquem de que as categorias de dados legalmente protegidas, como informações de identificação pessoal (PII), não sejam expostas aos servidores de provedores de serviços em nuvem e outros terceiros, o que ajuda a garantir a conformidade com as normas locais e internacionais de proteção de dados.

O papel da computação em nuvem na Edge AI

Aproveitar a computação em nuvem é essencial para desbloquear alguns dos principais benefícios da Edge AI.

Embora os dois conceitos sejam distintos, eles podem ser mutuamente benéficos ao treinar modelos de IA.

Por exemplo, uma organização pode treinar um modelo centralizado na nuvem e enviá-lo para os dispositivos.

Esse modelo pode então ser periodicamente retreinado por dados coletados na borda da rede, e o modelo atualizado pode ser enviado para os dispositivos downstream.

Da mesma forma, a nuvem pode se encarregar de processar dados nos cenários em que o processamento de borda não faz sentido.

Se uma organização precisa processar um grande volume de informações ou concluir tarefas de inferência com um alto requisito computacional, a escalabilidade oferecida pela nuvem torna essa a escolha ideal.

Por outro lado, se uma organização precisar de processamento em tempo real e insights fornecidos aos usuários finais instantaneamente por meio de seus dispositivos, o Edge AI é a melhor opção para manter a latência no mínimo.

Quais são os benefícios da Edge AI?

Mover o processamento de IA para a Edge AI de uma rede oferece alguns benefícios importantes para as empresas. Esses benefícios incluem:

  • Desenvolvimento de insights em tempo real: A coleta e o processamento de dados localmente permitem que os modelos de IA forneçam insights em tempo real aos dispositivos dos usuários.
  • Processamento mais eficiente: O processamento, a análise e o armazenamento de dados localmente aumentam a eficiência, de modo que você pode processar mais dados em menos tempo sem enviá-los a um servidor central na nuvem.
  • Redução do consumo de energia: As tarefas de inferência exigem menos recursos computacionais e consomem menos energia geral.
  • Redução de custos: A maior eficiência não apenas reduz os gastos com energia, mas também exige menos largura de banda da rede.
  • Maior privacidade: O processamento de dados localmente reduz sua exposição a terceiros, como provedores de serviços em nuvem, e diminui a chance de vazamento de dados.
  • Alta disponibilidade e confiabilidade: A descentralização significa que os dispositivos não precisam estar conectados à Internet para continuar processando dados e coletando insights, o que os torna menos propensos ao tempo de inatividade.

Exemplos de casos de uso de Edge AI

A Edge AI pode ser usada em uma ampla gama de cenários. Alguns dos casos de uso mais comuns da Edge AI estão listados brevemente abaixo:

  • Assistentes virtuais: A Edge AI pode ser usada para alimentar assistentes virtuais como a Siri e o Google Assistant para responder às perguntas dos usuários e executar comandos sob demanda.
  • Dispositivos inteligentes e vestíveis no setor de saúde: As organizações de saúde podem fornecer aos pacientes dispositivos inteligentes que podem ser vestidos, os quais usam biossensores para coletar dados sobre a frequência cardíaca, a pressão arterial e os padrões de sono para ajudar a informar tratamentos futuros.
  • Dispositivos de IoT para manutenção preventiva na manufatura: As empresas de manufatura podem instalar sensores em máquinas e equipamentos em fábricas e armazéns para prever possíveis falhas e gerar alertas para que um engenheiro possa corrigir o problema antes que haja tempo de inatividade.
  • Robôs autônomos: As organizações podem instalar sensores em veículos autônomos, drones e veículos guiados automaticamente (AGV) para fornecer percepções em tempo real sobre o trajeto do veículo e sua localização e até mesmo para fornecer sinais de dados que possam orientar carros autônomos.

O resultado final

A Edge AI possibilita que as organizações reúnam insights de dispositivos que estão localizados fora da rede corporativa tradicional.

As empresas que buscam coletar e processar dados da IoT e de dispositivos inteligentes precisarão adotar abordagens de Edge AI se quiserem obter o máximo valor possível dos dados coletados por esses recursos.

Tim Keary
Technology Specialist
Tim Keary
Especialista em Tecnologia

Tim Keary é redator e repórter freelance de tecnologia que cobre IA, segurança cibernética e tecnologia empresarial. Antes de ingressar na Techopedia em tempo integral em 2023, seu trabalho apareceu no VentureBeat, no Forbes Advisor e em outras plataformas de tecnologia notáveis, onde cobriu as últimas tendências e inovações em tecnologia.