Edge AI (někdy nazývaná „AI na okraji“) znamená provozování modelů umělé inteligence a strojového učení na lokálních zařízeních (senzory, kamery, chytré telefony, průmyslové brány apod.) místo v vzdálených datových centrech. Jinými slovy, „okraj“ sítě – místo, kde se data generují – zajišťuje výpočetní výkon. To umožňuje zařízením analyzovat data okamžitě po jejich získání, místo aby neustále odesílala surová data do cloudu.

Jak vysvětluje IBM, Edge AI umožňuje zpracování v reálném čase přímo na zařízení bez závislosti na centrálním serveru. Například kamera s Edge AI může okamžitě detekovat a klasifikovat objekty a poskytnout okamžitou zpětnou vazbu. Díky lokálnímu zpracování může Edge AI fungovat i při přerušovaném nebo žádném připojení k internetu.

Podle průmyslových zpráv tento posun probíhá rychle: globální výdaje na edge computing dosáhly v roce 2024 přibližně 232 miliard dolarů (nárůst o 15 % oproti roku 2023), což je z velké části poháněno růstem IoT s podporou AI.
Stručně řečeno, Edge AI přibližuje výpočetní výkon ke zdroji dat – nasazuje inteligenci na zařízení nebo blízké uzly, což urychluje reakce a snižuje potřebu přenášet všechna data do cloudu.

Edge AI vs Cloud AI: Klíčové rozdíly

Na rozdíl od tradiční AI založené na cloudu (která odesílá všechna data na centralizované servery) Edge AI rozděluje výpočetní výkon mezi lokální hardware. Výše uvedený diagram znázorňuje jednoduchý model edge computingu: koncová zařízení (spodní vrstva) posílají data na edge server nebo bránu (střední vrstva) místo pouze do vzdáleného cloudu (horní vrstva).

V tomto uspořádání může AI inference probíhat přímo na zařízení nebo lokálním edge uzlu, což výrazně snižuje zpoždění komunikace.

• Latence: Edge AI minimalizuje prodlevu. Protože zpracování probíhá lokálně, rozhodnutí mohou být přijata během milisekund. IBM uvádí, že inference na okraji „snižuje latenci zpracováním dat přímo na zařízení“, zatímco cloudová AI přináší dodatečné zpoždění kvůli odesílání dat na vzdálené servery a zpět.
  To je zásadní pro časově citlivé úkoly (např. předcházení dopravní nehodě nebo řízení robota).
• Šířka pásma: Edge AI snižuje zatížení sítě. Analýzou nebo filtrováním dat přímo na místě je potřeba odesílat mnohem méně informací dál. IBM vysvětluje, že edge systémy „vyžadují nižší šířku pásma“, protože většina dat zůstává lokálně.
  Naopak cloudová AI vyžaduje nepřetržité vysokorychlostní připojení pro přenos surových dat tam a zpět. To činí Edge AI efektivnější a levnější při vytížených nebo drahých sítích.
• Soukromí/Bezpečnost: Edge AI může zvýšit ochranu soukromí. Citlivá data (hlas, obrázky, zdravotní údaje) mohou být zpracována a uložena přímo na zařízení, aniž by byla přenášena do cloudu. To snižuje riziko úniku dat třetím stranám.
  Například chytrý telefon může rozpoznat vaši tvář lokálně, aniž by nahrával fotografii. Naproti tomu cloudová AI často vyžaduje odesílání osobních dat na externí servery, což může představovat bezpečnostní rizika.
• Výpočetní zdroje: Datová centra v cloudu mají prakticky neomezený výkon CPU/GPU, což umožňuje velmi rozsáhlé AI modely. Edge zařízení mají výrazně omezený výpočetní výkon a kapacitu úložiště. Jak IBM uvádí, edge jednotky jsou „omezovány velikostí zařízení“.
  Proto Edge AI často používá optimalizované nebo menší modely. V praxi se trénink náročných modelů obvykle provádí v cloudu a na edge zařízení se nasazují pouze kompaktní, kvantizované modely.
• Spolehlivost: Díky snížení závislosti na nepřetržitém připojení může Edge AI udržet kritické funkce v chodu i při výpadku sítě. Například dron může navigovat pomocí onboard AI, když ztratí signál k základně.

Stručně řečeno, edge a cloud AI se vzájemně doplňují. Cloudové servery zajišťují náročný trénink, archivaci a analýzy velkých objemů dat, zatímco Edge AI se stará o inference v reálném čase a rychlá rozhodnutí blízko zdroje dat.

Výhody Edge AI

Edge AI nabízí uživatelům a organizacím několik praktických výhod:

• Okamžitá odezva: Zpracování dat lokálně umožňuje okamžitou analýzu. Uživatelé získávají okamžitou zpětnou vazbu (např. živá detekce objektů, hlasová odpověď, upozornění na anomálie) bez čekání na cestu do cloudu a zpět.
  Tato nízká latence je velkou výhodou pro aplikace jako rozšířená realita, autonomní vozidla a robotika.
• Snížená šířka pásma a náklady: S Edge AI je potřeba odesílat přes internet pouze shrnuté výsledky nebo neobvyklé události. To výrazně snižuje náklady na přenos dat a cloudové úložiště.
  Například bezpečnostní kamera může nahrávat záznamy jen při detekci potenciální hrozby, místo aby streamovala nepřetržitě.
• Zvýšené soukromí: Uchovávání dat na zařízení zlepšuje bezpečnost. Osobní nebo citlivé informace nikdy neopouštějí lokální hardware, pokud jsou zpracovány na okraji.
  To je zvláště důležité pro aplikace podléhající přísným pravidlům ochrany soukromí (zdravotnictví, finance apod.), protože Edge AI může udržet data v rámci země nebo zařízení.
• Energetická a nákladová efektivita: AI na zařízení může šetřit energii. Provoz malého modelu na nízkonapěťovém čipu často spotřebuje méně energie než odesílání dat do cloudového serveru a zpět.
  Také snižuje náklady na servery – velké AI úlohy jsou v cloudu drahé na provoz.
• Funkčnost offline a odolnost: Edge AI může pokračovat v práci i při výpadku připojení. Zařízení mohou fungovat s lokální inteligencí a později se synchronizovat.
  To činí systémy robustnějšími, zejména v odlehlých oblastech nebo při kritických aplikacích (např. průmyslový monitoring).

Red Hat i IBM zdůrazňují tyto výhody. Edge AI „přináší výkonné výpočetní schopnosti na okraj“, umožňující analýzu v reálném čase a zvýšenou efektivitu.
Jak shrnuje jedna zpráva, nasazení edge snižuje latenci a potřebu šířky pásma a zároveň zvyšuje soukromí a spolehlivost.

Výzvy Edge AI

Přestože má Edge AI mnoho výhod, čelí také určitým překážkám:

• Omezení hardwaru: Edge zařízení jsou obvykle malá a s omezenými zdroji. Mohou mít pouze skromné CPU nebo specializované nízkonapěťové NPU a omezenou paměť.
  To nutí AI inženýry používat kompresi modelů, prořezávání nebo techniky TinyML, aby se modely vešly na zařízení. Složitější hluboké modely často nelze plně spustit na mikrokontroléru, takže může dojít ke kompromisu v přesnosti.
• Trénink modelů a aktualizace: Trénink pokročilých AI modelů se obvykle stále provádí v cloudu, kde jsou k dispozici obrovská data a výpočetní výkon. Po tréninku musí být modely optimalizovány (kvantizace, prořezávání apod.) a nasazeny na každé edge zařízení.
  Udržovat tisíce či miliony zařízení aktuální může být složité. Synchronizace firmwaru a dat přidává správní režii.
• Gravitace dat a heterogenita: Edge prostředí jsou různorodá. Různá místa mohou sbírat různá data (senzory se liší podle aplikace) a pravidla se mohou lišit podle regionu.
  Integrace a standardizace všech těchto dat je náročná. Jak IBM uvádí, široké nasazení edge AI přináší problémy „gravitace dat, heterogenity, rozsahu a omezení zdrojů“. Jinými slovy, data mají tendenci zůstávat lokálně, což ztěžuje získání globálního přehledu, a zařízení jsou různorodá co do tvaru i velikosti.
• Bezpečnost na okraji: I když Edge AI může zlepšit soukromí, zároveň přináší nové bezpečnostní výzvy. Každé zařízení nebo uzel je potenciálním cílem hackerů.
  Zajištění, že lokální modely jsou odolné proti manipulaci a firmware je zabezpečený, vyžaduje silná opatření.
• Závislost na připojení u některých úloh: I když inference může probíhat lokálně, edge systémy často stále spoléhají na cloudové připojení pro náročné úlohy, jako je retrénink modelů, rozsáhlá analýza dat nebo agregace distribuovaných výsledků.
  Omezené připojení může zpomalit tyto back-office funkce.

V praxi většina řešení používá hybridní model: edge zařízení zajišťují inference, zatímco cloud se stará o trénink, správu modelů a analýzu velkých dat.
Tato rovnováha pomáhá překonat omezení zdrojů a umožňuje škálování Edge AI.

Příklady použití Edge AI

Edge AI se uplatňuje v mnoha odvětvích. Příklady z praxe zahrnují:

• Autonomní vozidla: Samořiditelná auta používají onboard Edge AI k okamžitému zpracování dat z kamer a radarů pro navigaci a vyhýbání se překážkám.
  Nemohou si dovolit zpoždění způsobené odesíláním videa na server, proto vše (detekce objektů, rozpoznání chodců, sledování jízdních pruhů) probíhá lokálně.
• Výroba a Průmysl 4.0: Továrny nasazují chytré kamery a senzory na výrobní linky k detekci vad nebo anomálií v reálném čase.
  Například kamera s Edge AI může zaznamenat vadný výrobek na dopravníku a okamžitě spustit reakci. Podobně průmyslové stroje využívají lokální AI k predikci poruch (prediktivní údržba) před jejich vznikem.
• Zdravotnictví a záchranné služby: Přenosná lékařská zařízení a sanitky nyní používají Edge AI k analýze dat pacientů přímo na místě.
  Ultrazvuk nebo monitor životních funkcí v sanitce může okamžitě aplikovat AI k detekci vnitřních zranění nebo upozornit záchranáře na abnormální hodnoty. V nemocnicích Edge AI může nepřetržitě sledovat pacienty na JIP a spouštět alarmy bez čekání na centrální server.
• Chytrá města: Městské systémy využívají Edge AI pro řízení dopravy, dohled a environmentální monitoring.
  Chytré semafory upravují načasování pomocí lokální AI analyzující obraz z kamer, čímž v reálném čase zmírňují dopravní zácpy. Městské kamery mohou okamžitě detekovat incidenty (nehody, požáry) a upozornit úřady. Díky lokálnímu zpracování mohou města rychle reagovat, aniž by přetěžovala centrální sítě.
• Obchod a spotřebitelský IoT: Edge AI zlepšuje zákaznickou zkušenost a pohodlí.
  V obchodech chytré kamery nebo senzory na regálech používají AI k okamžitému sledování chování zákazníků a stavu zásob. Doma chytré telefony, tablety a reproduktory provádějí rozpoznávání hlasu nebo obličeje přímo na zařízení. Například telefon může odemknout nebo rozpoznat gesta bez přístupu do cloudu. Fitness náramky analyzují zdravotní data (tep, kroky) lokálně a poskytují zpětnou vazbu v reálném čase.

Dalšími novými oblastmi jsou precizní zemědělství (drony a senzory využívající Edge AI k monitorování půdy a zdraví plodin) a bezpečnostní systémy (lokální rozpoznávání obličeje pro zámky). Jak uvádí jedna studie IEEE, Edge AI je klíčová pro aplikace jako chytré zemědělství, řízení dopravy a průmyslovou automatizaci.
Stručně řečeno, každý scénář, který těží z okamžité lokální analýzy, je ideálním kandidátem pro Edge AI.

Technologie a trendy umožňující Edge AI

Růst Edge AI je poháněn pokroky v hardwaru i softwaru:

• Specializovaný hardware: Výrobci vytvářejí čipy určené pro edge inference. Patří sem nízkonapěťové neuronové akcelerátory v chytrých telefonech (NPU) a dedikované moduly Edge AI jako Google Coral Edge TPU, NVIDIA Jetson Nano a levné mikrokontrolérové desky (Arduino, Raspberry Pi s AI doplňky).
  Jedna nedávná zpráva z průmyslu uvádí, že pokrok v ultra-nízkonapěťových procesorech a „edge-native“ algoritmech překonává limity hardwaru zařízení.
• TinyML a optimalizace modelů: Nástroje jako TensorFlow Lite a techniky jako prořezávání modelů, kvantizace a destilace umožňují zmenšit neuronové sítě tak, aby se vešly na malá zařízení.
  „TinyML“ je vznikající oblast zaměřená na provoz ML na mikrokontrolérech. Tyto přístupy rozšiřují AI na senzory a nositelná zařízení napájená z baterií.
• 5G a konektivita: Bezdrátové sítě nové generace (5G a dále) poskytují vysokou šířku pásma a nízkou latenci, které doplňují Edge AI.
  Rychlé lokální sítě usnadňují koordinaci skupin edge zařízení a umožňují přenášet náročnější úlohy, když je potřeba. Tato synergie 5G a AI umožňuje nové aplikace (např. chytré továrny, komunikaci vozidlo-vše).
• Federované a kolaborativní učení: Metody zachovávající soukromí, jako federované učení, umožňují více edge zařízením společně trénovat model bez sdílení surových dat.
  Každé zařízení zlepšuje model lokálně a sdílí pouze aktualizace. Tento trend (naznačený v budoucích technologických plánech) posílí Edge AI využitím distribuovaných dat při zachování jejich soukromí.
• Nové paradigmy: Do budoucna výzkum zkoumá neuromorfní výpočty a generativní AI přímo na zařízení pro další zvýšení inteligence na okraji.
  Jak jedna zpráva předpovídá, inovace jako čipy inspirované mozkem a lokální velké jazykové modely by se mohly objevit na okraji.

Tyto technologie stále posouvají hranice možností Edge AI. Společně pomáhají přinést „éru AI inference“ – přibližují inteligenci uživatelům a senzorům.

>>> Může vás zajímat:

Co je generativní umělá inteligence?

Co je to posilované učení?

Edge AI mění způsob, jakým využíváme umělou inteligenci, tím, že přesouvá výpočty ke zdroji dat. Doplní cloudovou AI a poskytuje rychlejší, efektivnější a soukromější analýzy na lokálních zařízeních.
Tento přístup řeší výzvy reálného času a šířky pásma, které jsou inherentní cloudovým architekturám. V praxi Edge AI pohání širokou škálu moderních technologií – od chytrých senzorů a továren po drony a samořiditelná vozidla – tím, že umožňuje inteligenci přímo na místě.

S rozšiřováním IoT zařízení a zlepšováním sítí bude Edge AI jen růst. Pokroky v hardwaru (výkonné mikročipy, TinyML) a technikách (federované učení, optimalizace modelů) usnadňují nasazení AI všude.
Podle odborníků Edge AI přináší významné zlepšení efektivity, soukromí a využití šířky pásma. Stručně řečeno, Edge AI je budoucností vestavěné inteligence – nabízí to nejlepší z AI v distribuované, na zařízení běžící podobě.