Edge AI (kadang disebut “AI di tepi”) berarti menjalankan model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di perangkat lokal (sensor, kamera, ponsel, gateway industri, dll.) daripada di pusat data jarak jauh. Dengan kata lain, “tepi” jaringan – tempat data dihasilkan – yang menangani pemrosesan. Ini memungkinkan perangkat menganalisis data segera setelah dikumpulkan, tanpa harus terus-menerus mengirim data mentah ke cloud.

Seperti yang dijelaskan IBM, Edge AI memungkinkan pemrosesan waktu nyata di perangkat tanpa bergantung pada server pusat. Misalnya, kamera dengan Edge AI dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan objek secara langsung, memberikan umpan balik instan. Dengan memproses data secara lokal, Edge AI dapat berfungsi bahkan dengan koneksi internet yang tidak stabil atau tanpa koneksi sama sekali.

Menurut laporan industri, pergeseran ini berlangsung cepat: pengeluaran global untuk komputasi tepi mencapai sekitar $232 miliar pada 2024 (naik 15% dari 2023), didorong terutama oleh pertumbuhan IoT berbasis AI.
Singkatnya, Edge AI membawa komputasi lebih dekat ke sumber data – menerapkan kecerdasan pada perangkat atau node terdekat, yang mempercepat respons dan mengurangi kebutuhan mengirim semua data ke cloud.

Perbedaan Utama Edge AI dan Cloud AI

Berbeda dengan AI berbasis cloud tradisional (yang mengirim semua data ke server terpusat), Edge AI mendistribusikan komputasi di antara perangkat keras di lokasi. Diagram di atas menggambarkan model komputasi tepi sederhana: perangkat akhir (lapisan bawah) mengirim data ke server atau gateway tepi (lapisan tengah) bukan hanya ke cloud yang jauh (lapisan atas).

Dalam pengaturan ini, inferensi AI dapat terjadi di perangkat atau node tepi lokal, secara signifikan mengurangi keterlambatan komunikasi.

• Latensi: Edge AI meminimalkan jeda waktu. Karena pemrosesan dilakukan secara lokal, keputusan dapat diambil dalam hitungan milidetik. IBM mencatat bahwa inferensi berbasis tepi “mengurangi latensi dengan memproses data langsung di perangkat,” sedangkan cloud AI menimbulkan penundaan tambahan karena pengiriman data ke dan dari server jarak jauh.
  Ini sangat penting untuk tugas yang sensitif terhadap waktu (misalnya menghindari kecelakaan mobil atau mengendalikan robot).
• Bandwidth: Edge AI mengurangi beban jaringan. Dengan menganalisis atau menyaring data di lokasi, jauh lebih sedikit informasi yang harus dikirim ke atas. IBM menjelaskan bahwa sistem tepi “memerlukan bandwidth lebih rendah” karena sebagian besar data tetap lokal.
  Sebaliknya, cloud AI membutuhkan koneksi berkecepatan tinggi secara terus-menerus untuk memindahkan data mentah bolak-balik. Ini membuat Edge AI lebih efisien dan lebih murah dijalankan saat jaringan sibuk atau mahal.
• Privasi/Keamanan: Edge AI dapat meningkatkan privasi. Data sensitif (suara, gambar, data kesehatan) dapat diproses dan disimpan di perangkat, tanpa pernah dikirim ke cloud. Ini mengurangi risiko kebocoran pihak ketiga.
  Misalnya, ponsel dapat mengenali wajah Anda secara lokal tanpa mengunggah foto Anda. Sebaliknya, cloud AI sering melibatkan pengiriman data pribadi ke server eksternal, yang dapat menimbulkan risiko keamanan.
• Sumber Daya Komputasi: Pusat data cloud memiliki daya CPU/GPU yang hampir tak terbatas, memungkinkan model AI yang sangat besar. Perangkat tepi memiliki kapasitas pemrosesan dan penyimpanan yang jauh lebih terbatas. Seperti yang dicatat IBM, unit tepi “terbatas oleh ukuran perangkat”.
  Oleh karena itu, Edge AI sering menggunakan model yang dioptimalkan atau lebih kecil. Dalam praktiknya, pelatihan model berat biasanya masih dilakukan di cloud, dan hanya model yang ringkas dan terkuantisasi yang diterapkan ke perangkat tepi.
• Keandalan: Dengan mengurangi ketergantungan pada konektivitas terus-menerus, Edge AI dapat menjaga fungsi penting tetap berjalan meskipun jaringan mati. Misalnya, drone dapat bernavigasi menggunakan AI onboard saat kehilangan sinyal ke basis.

Singkatnya, AI tepi dan cloud saling melengkapi. Server cloud menangani pelatihan berat, pengarsipan, dan analitik batch besar, sementara Edge AI menangani inferensi waktu nyata dan keputusan cepat dekat dengan data.

Manfaat Edge AI

Edge AI menawarkan beberapa keuntungan praktis bagi pengguna dan organisasi:

• Respons waktu nyata: Memproses data secara lokal memungkinkan analisis langsung. Pengguna mendapatkan umpan balik instan (misalnya deteksi objek langsung, balasan suara, peringatan anomali) tanpa menunggu perjalanan data ke cloud dan kembali.
  Latensi rendah ini sangat bermanfaat untuk aplikasi seperti realitas tertambah, kendaraan otonom, dan robotika.
• Pengurangan bandwidth dan biaya: Dengan Edge AI, hanya hasil ringkasan atau kejadian tidak biasa yang perlu dikirim melalui internet. Ini memangkas biaya transfer data dan penyimpanan cloud.
  Misalnya, kamera keamanan mungkin hanya mengunggah klip saat mendeteksi potensi ancaman, bukan streaming terus-menerus.
• Peningkatan privasi: Menyimpan data di perangkat meningkatkan keamanan. Informasi pribadi atau sensitif tidak pernah meninggalkan perangkat lokal jika diproses di tepi.
  Ini sangat penting untuk aplikasi dengan aturan privasi ketat (kesehatan, keuangan, dll.), karena Edge AI dapat menjaga data tetap di dalam negara atau fasilitas.
• Efisiensi energi dan biaya: AI di perangkat dapat menghemat daya. Menjalankan model kecil pada chip berdaya rendah sering menggunakan energi lebih sedikit dibanding mengirim data ke server cloud dan kembali.
  Ini juga mengurangi biaya server – beban kerja AI besar mahal untuk dihosting di cloud.
• Kemampuan offline dan ketahanan: Edge AI dapat terus berfungsi jika konektivitas gagal. Perangkat tetap dapat beroperasi dengan kecerdasan lokal, lalu menyinkronkan nanti.
  Ini membuat sistem lebih tangguh, terutama di daerah terpencil atau penggunaan kritis (misalnya pemantauan industri).

Red Hat dan IBM sama-sama menyoroti keuntungan ini. Edge AI “membawa kemampuan komputasi berperforma tinggi ke tepi,” memungkinkan analisis waktu nyata dan efisiensi yang lebih baik.
Seperti dirangkum dalam satu laporan, penerapan tepi menurunkan latensi dan kebutuhan bandwidth sekaligus meningkatkan privasi dan keandalan.

Tantangan Edge AI

Meski memiliki keunggulan, Edge AI juga menghadapi beberapa kendala:

• Keterbatasan perangkat keras: Perangkat tepi biasanya kecil dan terbatas sumber daya. Mereka mungkin hanya memiliki CPU sederhana atau NPU hemat daya khusus, serta memori terbatas.
  Ini memaksa insinyur AI menggunakan teknik kompresi model, pemangkasan, atau TinyML agar model muat di perangkat. Model pembelajaran mendalam yang kompleks sering tidak bisa berjalan penuh di mikrokontroler, sehingga akurasi mungkin dikorbankan.
• Pelatihan dan pembaruan model: Pelatihan model AI canggih biasanya masih dilakukan di cloud, di mana data besar dan daya komputasi tersedia. Setelah pelatihan, model tersebut harus dioptimalkan (dikuantisasi, dipangkas, dll.) dan diterapkan ke setiap perangkat tepi.
  Memperbarui ribuan atau jutaan perangkat bisa rumit. Sinkronisasi firmware dan data menambah beban pengelolaan.
• Gravitasi data dan heterogenitas: Lingkungan tepi sangat beragam. Lokasi berbeda mungkin mengumpulkan jenis data berbeda (sensor bervariasi sesuai aplikasi), dan kebijakan bisa berbeda antar wilayah.
  Mengintegrasikan dan menstandarisasi semua data ini menantang. Seperti dicatat IBM, penerapan Edge AI secara luas menimbulkan isu “gravitasi data, heterogenitas, skala, dan keterbatasan sumber daya”. Dengan kata lain, data cenderung tetap lokal sehingga sulit mendapatkan gambaran global, dan perangkat hadir dalam berbagai bentuk dan ukuran.
• Keamanan di tepi: Meski Edge AI dapat meningkatkan privasi, ia juga membawa tantangan keamanan baru. Setiap perangkat atau node adalah target potensial bagi peretas.
  Memastikan model lokal tahan gangguan dan firmware aman memerlukan perlindungan yang kuat.
• Ketergantungan konektivitas untuk beberapa tugas: Walaupun inferensi bisa lokal, sistem tepi sering masih bergantung pada konektivitas cloud untuk tugas berat seperti pelatihan ulang model, analisis data skala besar, atau penggabungan hasil terdistribusi.
  Keterbatasan konektivitas dapat menjadi hambatan fungsi back-office ini.

Dalam praktiknya, sebagian besar solusi menggunakan model hibrida: perangkat tepi menangani inferensi, sementara cloud mengelola pelatihan, manajemen model, dan analitik data besar.
Keseimbangan ini membantu mengatasi keterbatasan sumber daya dan memungkinkan Edge AI berkembang.

Contoh Penggunaan Edge AI

Edge AI diterapkan di berbagai industri. Contoh nyata meliputi:

• Kendaraan otonom: Mobil swakemudi menggunakan Edge AI onboard untuk langsung memproses data kamera dan radar guna navigasi dan penghindaran rintangan.
  Mereka tidak bisa menunggu keterlambatan mengirim video ke server, jadi semua (deteksi objek, pengenalan pejalan kaki, pelacakan jalur) dilakukan secara lokal.
• Manufaktur dan Industri 4.0: Pabrik memasang kamera pintar dan sensor di lini produksi untuk mendeteksi cacat atau anomali secara waktu nyata.
  Misalnya, kamera Edge AI dapat mengenali produk cacat di konveyor dan memicu tindakan segera. Demikian pula, mesin industri menggunakan AI di lokasi untuk memprediksi kerusakan peralatan (pemeliharaan prediktif) sebelum terjadi kerusakan.
• Kesehatan dan Respons Darurat: Perangkat medis portabel dan ambulans kini menggunakan Edge AI untuk menganalisis data pasien secara langsung.
  Ultrasound atau monitor tanda vital di ambulans dapat menerapkan AI secara instan untuk mendeteksi cedera internal atau memberi peringatan pada paramedis tentang tanda vital abnormal. Di rumah sakit, Edge AI dapat memantau pasien ICU secara terus-menerus dan memicu alarm tanpa menunggu server pusat.
• Kota Pintar: Sistem perkotaan menggunakan Edge AI untuk manajemen lalu lintas, pengawasan, dan pemantauan lingkungan.
  Lampu lalu lintas pintar menyesuaikan waktu dengan AI lokal yang menganalisis umpan kamera, mengurangi kemacetan secara waktu nyata. Kamera jalan dapat mendeteksi insiden (kecelakaan, kebakaran) dan segera memberi tahu pihak berwenang. Dengan memproses secara lokal, kota dapat merespons cepat tanpa membebani jaringan pusat.
• Ritel dan IoT Konsumen: Edge AI meningkatkan pengalaman dan kenyamanan pelanggan.
  Di toko, kamera pintar atau sensor rak menggunakan AI untuk melacak perilaku pembeli dan tingkat inventaris secara instan. Di rumah, ponsel, tablet, dan speaker pintar menjalankan pengenalan suara atau wajah di perangkat. Misalnya, ponsel dapat membuka kunci atau mengenali gerakan tanpa akses cloud. Pelacak kebugaran menganalisis data kesehatan (detak jantung, langkah) secara lokal untuk memberikan umpan balik waktu nyata.

Penggunaan lain yang sedang berkembang termasuk pertanian presisi (drone dan sensor menggunakan Edge AI untuk memantau kesehatan tanah dan tanaman) dan sistem keamanan (pengenalan wajah di perangkat untuk kunci). Seperti yang dicatat dalam studi IEEE, Edge AI sangat penting untuk aplikasi seperti pertanian pintar, pengendalian lalu lintas, dan otomasi industri.
Singkatnya, skenario apa pun yang mendapat manfaat dari analisis instan dan lokal sangat cocok untuk Edge AI.

Teknologi dan Tren Pendukung

Pertumbuhan Edge AI didorong oleh kemajuan perangkat keras dan perangkat lunak:

• Perangkat keras khusus: Produsen membuat chip yang dirancang untuk inferensi tepi. Ini termasuk akselerator neural hemat daya di ponsel (NPU) dan modul AI tepi khusus seperti Google Coral Edge TPU, NVIDIA Jetson Nano, serta papan mikrokontroler murah (Arduino, Raspberry Pi dengan tambahan AI).
  Laporan industri terbaru mencatat kemajuan dalam prosesor ultra-hemat daya dan algoritma “native edge” yang mengatasi keterbatasan perangkat keras.
• TinyML dan optimasi model: Alat seperti TensorFlow Lite dan teknik seperti pemangkasan model, kuantisasi, dan distilasi memungkinkan jaringan neural diperkecil agar muat di perangkat kecil.
  “TinyML” adalah bidang baru yang fokus menjalankan ML di mikrokontroler. Pendekatan ini memperluas AI ke sensor dan perangkat yang menggunakan baterai.
• 5G dan konektivitas: Jaringan nirkabel generasi berikutnya (5G dan seterusnya) menyediakan bandwidth tinggi dan latensi rendah yang melengkapi Edge AI.
  Jaringan lokal cepat memudahkan koordinasi klaster perangkat tepi dan memindahkan tugas berat saat diperlukan. Sinergi antara 5G dan AI ini membuka aplikasi baru (misalnya pabrik pintar, komunikasi kendaraan-ke-segala).
• Pembelajaran federasi dan kolaboratif: Metode pelestarian privasi seperti federated learning memungkinkan banyak perangkat tepi melatih model bersama tanpa berbagi data mentah.
  Setiap perangkat memperbaiki model secara lokal dan hanya berbagi pembaruan. Tren ini (yang diperkirakan akan berkembang) akan meningkatkan Edge AI dengan memanfaatkan data terdistribusi sambil menjaga privasi.
• Paradigma baru: Ke depan, riset mengeksplorasi komputasi neuromorfik dan AI generatif di perangkat untuk meningkatkan kecerdasan tepi.
  Seperti diprediksi dalam laporan, inovasi seperti chip terinspirasi otak dan model bahasa besar lokal bisa muncul di tepi.

Teknologi-teknologi ini terus mendorong batas kemampuan Edge AI. Bersama-sama, mereka membantu menghadirkan “era inferensi AI” – memindahkan kecerdasan lebih dekat ke pengguna dan sensor.

>>> Anda mungkin tertarik:

Apa itu Generative AI?

Apa itu Pembelajaran Penguatan?

Edge AI mengubah cara kita menggunakan kecerdasan buatan dengan memindahkan komputasi ke sumber data. Ini melengkapi cloud AI, memberikan analitik yang lebih cepat, efisien, dan lebih privat di perangkat lokal.
Pendekatan ini mengatasi tantangan waktu nyata dan bandwidth yang melekat pada arsitektur berbasis cloud. Dalam praktiknya, Edge AI mendukung berbagai teknologi modern – dari sensor pintar dan pabrik hingga drone dan mobil swakemudi – dengan menghadirkan kecerdasan langsung di tempat.

Seiring proliferasi perangkat IoT dan peningkatan jaringan, Edge AI diperkirakan akan terus berkembang. Kemajuan perangkat keras (mikrochip kuat, TinyML) dan teknik (federated learning, optimasi model) memudahkan penerapan AI di mana-mana.
Menurut para ahli, Edge AI membawa peningkatan signifikan dalam efisiensi, privasi, dan penggunaan bandwidth. Singkatnya, Edge AI adalah masa depan kecerdasan tertanam – menawarkan keunggulan AI dalam bentuk terdistribusi dan di perangkat.