Các tiến bộ gần đây về hiệu quả của trí tuệ nhân tạo (AI), sự phát triển của thiết bị IoT (Internet of Things), và khả năng của điện toán biên đã kết hợp với nhau để mở ra tiềm năng mạnh mẽ của Edge AI (trí tuệ nhân tạo tại biên). Hãy cùng Adtech tìm hiểu rõ hơn về Edge AI nhé
Điện toán biên – Edge Computing là gì ?
Tham khảo thêm: Tổng quan về Edge Computing
Edge Computing hay còn gọi Điện toán biên là một kiến trúc được thiết kế và xây dựng nhằm tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây thông qua xử lý, tính toán dữ liệu tại vùng biên – nơi gần với nguồn phát sinh dữ liệu và nhận yêu cầu xử lý nhất (các thiết bị IoT).
Điều này đã mở ra những cơ hội mới cho Edge AI mà trước đây không thể tưởng tượng được – từ việc giúp các bác sĩ X quang xác định các bệnh lý, lái xe trên xa lộ, đến việc giúp chúng ta thụ phấn cho cây trồng.
Một số yếu tố đang thúc đẩy sự phát triển của Edge Computing bao gồm:
- Phản ứng theo thời gian thực: Edge Computing cho phép tương tác thời gian thực với khách hàng, bất kể vị trí của họ. Điều này đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng, cho phép họ thanh toán hoặc yêu cầu các dịch vụ như Siri hoặc Alexa mà không cần kết nối đến các trung tâm dữ liệu trung tâm. Nó cũng cho phép theo dõi thông tin về tập thể dục, giấc ngủ và chế độ ăn uống của họ.
- Phân tích dữ liệu từ cảm biến và IoT: Trong quá trình tương tác với các thiết bị hỗ trợ IoT, dữ liệu từ các cảm biến hoặc thiết bị tương tự cần được phân tích và xử lý trong một phần nghìn giây, thay vì phải gửi chúng lên Cloud để xử lý.
- Sự tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực Edge Computing mở ra cơ hội cho nhiều loại dịch vụ và ứng dụng tại các vị trí rìa, mà có thể được tối ưu hóa thông qua việc sử dụng trí tuệ nhân tạo – Edge AI.
Edge AI là gì?
Trước tiên, ta đã chứng kiến sự dịch chuyển từ máy tính cỡ lớn sang các thiết bị nhỏ gọn hơn và đám mây, và hiện nay, đám mây đang di chuyển về phân đoạn Edge. Tương tự, trí tuệ nhân tạo (AI) cũng trải qua sự thay đổi này.
Tuy nhiên, điều quan trọng là không có nghĩa rằng đám mây trở nên không còn quan trọng nữa. Ngược lại, đám mây vẫn đóng vai trò quan trọng. Trên thực tế, các công nghệ tiên tiến như Internet of Things (IoT) sẽ hoạt động như các phần mở rộng thông minh của mô hình điện toán đám mây. Và bây giờ, với sự kết hợp của AI tại biên, chúng ta thấy xuất hiện nhiều cơ hội mới.
Trong lĩnh vực Edge AI, các thuật toán trí tuệ nhân tạo được thực hiện trên các thiết bị phần cứng cục bộ mà không đòi hỏi kết nối mạng. Nó tận dụng dữ liệu được tạo ra tại thiết bị và xử lý nó để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, trong thời gian ngắn, thậm chí chỉ trong vài mili giây.
Tiềm năng của Edge AI rất lớn. Theo báo cáo của Tractica, dự kiến số lượng lô hàng thiết bị Edge AI sẽ tăng từ 161,4 triệu đơn vị vào năm 2018 lên 2,6 tỷ đơn vị vào năm 2025. Trong ngữ cảnh này, các thiết bị hỗ trợ Edge AI hàng đầu bao gồm loa thông minh, điện thoại di động, màn hình đội đầu, máy tính cá nhân/máy tính bảng, cảm biến trên ô tô, robot, máy bay không người lái và camera an ninh. Các cảm biến sức khỏe có thể đeo trên người cũng sẽ chứng kiến sự tăng lên đáng kể trong số lượng ứng dụng AI.
Công nghệ Edge AI hoạt động như thế nào?
Để máy tính có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ như nhận dạng vật thể, lái xe ô tô, hiểu giọng nói, nói, di chuyển hoặc mô phỏng các kỹ năng của con người, chúng cần phải tái tạo khả năng thông minh của con người.
Trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng một cấu trúc dữ liệu gọi là Deep Neural Network (Mạng thần kinh sâu) để tái tạo khả năng nhận thức của con người. Những mạng thần kinh sâu này được đào tạo để đáp ứng các loại câu hỏi cụ thể bằng cách trải qua nhiều ví dụ về các loại câu hỏi đó cùng với câu trả lời chính xác.
Quá trình đào tạo này, gọi là “Học sâu” (Deep Learning), thường diễn ra tại các trung tâm dữ liệu hoặc trên đám mây do cần một lượng dữ liệu lớn để đào tạo một mô hình chính xác và yêu cầu sự hợp tác của các chuyên gia dữ liệu để cấu hình mô hình. Sau khi hoàn tất quá trình đào tạo, mô hình trở thành một “công cụ suy luận” có khả năng trả lời các câu hỏi trong thế giới thực.
Trong triển khai AI tại biên, công cụ suy luận hoạt động trên nhiều loại máy tính hoặc thiết bị tại các vị trí xa như nhà máy, bệnh viện, ô tô, vệ tinh và nhà ở. Khi gặp sự cố, dữ liệu được gửi lên đám mây để đào tạo thêm các mô hình AI ban đầu, và sau đó, mô hình AI này có thể thay thế công cụ suy luận tại biên. Quá trình phản hồi này đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất của mô hình; một khi các mô hình AI tại biên được triển khai, chúng sẽ trở nên ngày càng thông minh hơn.
Tại sao Edge AI lại quan trọng?
Edge AI quan trọng vì nó mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong việc xử lý dữ liệu và ra quyết định tại chính điểm thu thập dữ liệu, thay vì truyền dữ liệu về một trung tâm xử lý từ xa (như máy chủ trên Cloud). Dưới đây là một số lý do vì sao Edge AI có ý nghĩa quan trọng:
- Thời gian thực: Edge AI cho phép xử lý dữ liệu và ra quyết định ngay tại chỗ thu thập dữ liệu, trong thời gian rất ngắn, thậm chí tính bằng mili giây. Điều này rất quan trọng cho các ứng dụng đòi hỏi xử lý thời gian thực như xe tự lái, robot và hệ thống an ninh.
- Tiết kiệm năng lượng: Edge AI giúp giảm tiêu thụ năng lượng bởi vì không cần truyền toàn bộ dữ liệu lên Cloud để xử lý. Thay vì đó, việc xử lý dữ liệu tại chỗ tiêu tốn ít năng lượng hơn, cải thiện tuổi thọ pin cho các thiết bị đeo được, cảm biến và các thiết bị di động khác.
- Giảm chi phí truyền thông dữ liệu: Edge AI giúp giảm chi phí truyền thông dữ liệu vì dữ liệu được xử lý và lọc trước khi truyền lên Cloud. Điều này giúp tránh tình trạng truyền một lượng lớn dữ liệu không cần thiết, giảm cường độ sử dụng mạng và giảm tải cho hệ thống mạng.
- Bảo mật và quyền riêng tư: Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ tại Edge, bạn có thể bảo vệ thông tin cá nhân và dữ liệu nhạy cảm hơn. Dữ liệu không cần phải di chuyển qua mạng công cộng, giúp đảm bảo tính riêng tư và bảo mật của dữ liệu.
Tiềm năng của Edge AI
Tiềm năng của Edge AI là rất lớn. Theo báo cáo của Tractica , các lô hàng thiết bị AI edge dự kiến sẽ tăng từ 161,4 triệu đơn vị trong năm 2018 lên 2,6 tỷ đơn vị vào năm 2025. Tại đây, các thiết bị cạnh hỗ trợ AI hàng đầu bao gồm loa thông minh, điện thoại di động, màn hình gắn trên đầu, PC / máy tính bảng, cảm biến ô tô, robot, máy bay không người lái và camera an ninh. Các cảm biến sức khỏe ở thiết bị đeo cũng sẽ làm cho các ứng dụng AI tăng lên.
Ưu điểm của AI cho phép ra quyết định ở biên:
- Khả năng phản hồi cao : Các thiết bị hỗ trợ Edge AI xử lý dữ liệu thực sự nhanh so với các mô hình IoT tập trung.
- Bảo mật tốt hơn : Với thời gian xử lý ít hơn vài mili giây, nguy cơ dữ liệu bị giả mạo trong quá trình vận chuyển là rất ít. Các thiết bị này cũng bao gồm các tính năng bảo mật nâng cao.
- Trải nghiệm khách hàng tốt hơn : Edge AI đưa ra giải pháp cho một trong những vấn đề phổ biến nhất – độ trễ. Độ trễ thấp và hiểu biết thời gian thực giúp xây dựng trải nghiệm khách hàng tuyệt vời
Ứng dụng Edge AI trong thực tế
Phân loại hình ảnh và phân loại video
- Các hệ thống SOM (System On Module) được tăng cường bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã đem lại lợi ích đáng kể trong việc phân tích và xử lý hình ảnh và video. Trong lĩnh vực An Ninh Quốc Gia (HLS), máy bay có thể trang bị camera trên các cột, được kết nối với các cổng được lập trình để truyền dữ liệu về để phân tích khi phát hiện bất kỳ vi phạm an ninh nào đã được xác định trước.
- Các camera ở sân bay có khả năng tìm kiếm các thiết bị hoặc hành vi đáng ngờ của con người.”
- Trên các đoạn đường cao tốc, một nhà cung cấp hệ thống đã phát triển một giải pháp cho các thành phố quan tâm đến việc đếm số lượng xe ô tô di chuyển trên đường để quản lý lưu lượng và giảm tắc nghẽn giao thông. Kết hợp giữa các cảm biến IoT và trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống này cũng hỗ trợ các cơ quan thực thi pháp luật trong việc tìm kiếm các biển số xe cụ thể để tiến hành điều tra tội phạm giao thông.
- Công nghệ nhận dạng khuôn mặt là một ứng dụng của học sâu, trong đó máy tính học cách nhận diện các đặc điểm khuôn mặt độc nhất với mỗi cá nhân. Nhận dạng khuôn mặt đã tồn tại trong các hệ thống an ninh gia đình và tòa nhà, đòi hỏi tính toán cao.
- Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong các thiết bị IoT, hiện nay việc nhận dạng khuôn mặt có thể được áp dụng cho nhiều ứng dụng bảo mật khác, ví dụ như tìm kiếm và xác định một người nào đó đang lưu lạc trên đường phố.
Thiết bị và ứng dụng người tiêu dùng
- Robot nhận dạng người và vật: Robot là một sản phẩm điện tử tiêu dùng đang phát triển mạnh mẽ và có dự đoán rằng trong tương lai gần, robot sẽ trở nên phổ biến trong nhiều gia đình. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các mẫu robot đã có thể thực hiện ngay hôm nay, nhưng khi số lượng robot tăng lên hàng trăm ngàn, cần phải cung cấp cho từng robot khả năng học tập và thích nghi với môi trường cụ thể của họ.
- Máy ảnh trong các cửa hàng bán lẻ: Máy ảnh được sử dụng để đếm số lượng khách hàng, nhận biết cách họ di chuyển, nơi họ dừng lại và thời gian họ tiêu tại cửa hàng. Ứng dụng này cũng đã được áp dụng trong một số cửa hàng bán lẻ đã được lựa chọn và dự kiến sẽ được mở rộng ra rất nhiều cửa hàng khác. Thu thập và xử lý lượng dữ liệu lớn này sẽ đòi hỏi sử dụng machine learning tại điểm thu thập dữ liệu.
- Biển báo thông minh: Sử dụng cảm biến để nhận diện người đang nhìn vào biển báo, thời điểm trong ngày và thời gian mỗi người nhìn vào biển báo. Thêm một cảm biến trí tuệ nhân tạo có thể cho phép người quản lý hoặc chủ sở hữu biển báo hiển thị các quảng cáo khác nhau cho từng khách hàng dựa trên thông tin này. Điều này đặt ra yêu cầu về quyết định cục bộ và nhanh chóng mà cần phải được thực hiện.
Xác thực và nhận dạng giọng nói
- Hiện nay, thông tin phổ biến là các lực lượng HLS sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định và phân biệt giọng nói của một số người nói và từ những lời nói nhất định trong mạng điện thoại, ví dụ như nhận diện các từ ngữ liên quan đến bom hoặc vụ nổ.
Nếu có một System On Module (SOM) có khả năng tự học tích hợp trong đó, điều này sẽ giúp giảm thời gian phản hồi và tăng khả năng hài lòng của khách hàng. Một ứng dụng khác là tích hợp tính năng nhận dạng giọng nói vào các máy bán hàng tự động và máy bán vé tại các ga tàu, chẳng hạn. Trong trường hợp này, chúng ta đang đưa trí tuệ nhân tạo từ trung tâm dữ liệu ra điểm thu thập dữ liệu, áp dụng nó cho hàng loạt máy bán vé trên khắp thành phố.
Chi tiết sản phẩm xem tại: https://aiotvn.com/
ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp
VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội
CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM
Hotline: 0969133273
Website: aiotvn.com
