هوش مصنوعی لبه چیست؟

هوش مصنوعی لبه (گاهی اوقات به آن «هوش مصنوعی در لبه» نیز گفته می‌شود) به اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین روی دستگاه‌های محلی (حسگرها، دوربین‌ها، گوشی‌های هوشمند، دروازه‌های صنعتی و غیره) به جای مراکز داده دوردست اشاره دارد. به عبارت دیگر، «لبه» شبکه – جایی که داده تولید می‌شود – مسئول پردازش است. این امکان را می‌دهد که دستگاه‌ها داده‌ها را بلافاصله پس از جمع‌آوری تحلیل کنند، به جای اینکه داده خام را به طور مداوم به ابر ارسال کنند.

هوش مصنوعی لبه امکان پردازش در زمان واقعی و روی دستگاه را بدون وابستگی به سرور مرکزی فراهم می‌کند. برای مثال، دوربینی با هوش مصنوعی لبه می‌تواند اشیاء را به سرعت شناسایی و طبقه‌بندی کند و بازخورد فوری ارائه دهد. با پردازش داده‌ها به صورت محلی، هوش مصنوعی لبه حتی در صورت اتصال اینترنت متناوب یا عدم وجود آن نیز کار می‌کند.

— پژوهش IBM

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی لبه محاسبات را به منبع داده نزدیک‌تر می‌کند – هوش را روی دستگاه‌ها یا گره‌های نزدیک مستقر می‌کند که پاسخ‌ها را سریع‌تر کرده و نیاز به ارسال همه چیز به ابر را کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی لبه در مقابل هوش مصنوعی ابری: تفاوت‌های کلیدی

برخلاف هوش مصنوعی مبتنی بر ابر سنتی (که همه داده‌ها را به سرورهای متمرکز ارسال می‌کند)، هوش مصنوعی لبه محاسبات را بین سخت‌افزارهای محلی توزیع می‌کند. نمودار زیر مدل ساده‌ای از محاسبات لبه را نشان می‌دهد: دستگاه‌های انتهایی (لایه پایین) داده‌ها را به سرور یا دروازه لبه (لایه میانی) ارسال می‌کنند، نه فقط به ابر دوردست (لایه بالا).

مقایسه معماری هوش مصنوعی لبه و ابری

در این ساختار، استنتاج هوش مصنوعی می‌تواند روی دستگاه یا گره محلی لبه انجام شود که تأخیرهای ارتباطی را به شدت کاهش می‌دهد.

مزایای هوش مصنوعی لبه

هوش مصنوعی لبه چندین مزیت عملی برای کاربران و سازمان‌ها ارائه می‌دهد:

مزایای کلیدی پیاده‌سازی هوش مصنوعی لبه

هوش مصنوعی لبه قابلیت‌های محاسباتی با عملکرد بالا را به لبه می‌آورد و تحلیل در زمان واقعی و کارایی بهبود یافته را ممکن می‌سازد.

— گزارش مشترک Red Hat و IBM

چالش‌های هوش مصنوعی لبه

با وجود مزایای خود، هوش مصنوعی لبه با موانع قابل توجهی نیز روبرو است:

چالش‌های اصلی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی لبه

کاربردهای هوش مصنوعی لبه

هوش مصنوعی لبه در صنایع مختلف با تأثیرات واقعی به کار گرفته شده است:

کاربردهای واقعی هوش مصنوعی لبه در صنایع مختلف

فناوری‌ها و روندهای توانمندساز

رشد هوش مصنوعی لبه توسط پیشرفت‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری تغذیه می‌شود:

فناوری‌های کلیدی محرک پیشرفت هوش مصنوعی لبه

این فناوری‌ها همچنان مرزهای قابلیت‌های هوش مصنوعی لبه را پیش می‌برند. با هم، آن‌ها «عصر استنتاج هوش مصنوعی» را رقم می‌زنند – انتقال هوش به نزدیکی کاربران و حسگرها.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی لبه نحوه استفاده ما از هوش مصنوعی را با انتقال محاسبات به منبع داده متحول می‌کند. این فناوری مکمل هوش مصنوعی ابری است و تحلیل‌هایی سریع‌تر، کارآمدتر و خصوصی‌تر را روی دستگاه‌های محلی ارائه می‌دهد.

این رویکرد به چالش‌های زمان واقعی و پهنای باند که در معماری‌های مبتنی بر ابر وجود دارد پاسخ می‌دهد. در عمل، هوش مصنوعی لبه فناوری‌های متعددی از حسگرهای هوشمند و کارخانه‌ها تا پهپادها و خودروهای خودران را با هوش در محل ممکن می‌سازد.

با افزایش دستگاه‌های اینترنت اشیا و بهبود شبکه‌ها، هوش مصنوعی لبه به رشد خود ادامه خواهد داد. پیشرفت‌های سخت‌افزاری (ریزتراشه‌های قدرتمند، TinyML) و تکنیک‌ها (یادگیری فدرال، بهینه‌سازی مدل) کار گذاشتن هوش مصنوعی در همه جا را آسان‌تر می‌کنند.