Edge AI (іноді називають «ШІ на периферії») означає запуск моделей штучного інтелекту та машинного навчання на локальних пристроях (датчиках, камерах, смартфонах, промислових шлюзах тощо), а не у віддалених дата-центрах. Іншими словами, «периферія» мережі — там, де генеруються дані — виконує обчислення. Це дозволяє пристроям аналізувати дані одразу після їх збору, замість постійної передачі сирих даних у хмару.

Як пояснює IBM, Edge AI забезпечує обробку в реальному часі безпосередньо на пристрої, не покладаючись на центральний сервер. Наприклад, камера з Edge AI може миттєво виявляти та класифікувати об’єкти, надаючи негайний зворотний зв’язок. Завдяки локальній обробці Edge AI працює навіть при переривчастому або відсутньому інтернет-з’єднанні.

За даними галузевих звітів, цей перехід відбувається швидко: світові витрати на обчислення на периферії досягли близько 232 мільярдів доларів у 2024 році (зростання на 15% порівняно з 2023 роком), що значною мірою зумовлено розвитком IoT із підтримкою ШІ.
Підсумовуючи, Edge AI просто наближає обчислення до джерела даних — розгортаючи інтелект на пристроях або поблизу, що пришвидшує реакцію та зменшує потребу передавати все у хмару.

Edge AI проти Cloud AI: ключові відмінності

На відміну від традиційного хмарного ШІ (який надсилає всі дані на централізовані сервери), Edge AI розподіляє обчислення між локальним обладнанням. Схема вище ілюструє просту модель обчислень на периферії: кінцеві пристрої (нижній рівень) передають дані edge-серверу або шлюзу (середній рівень), а не лише віддаленій хмарі (верхній рівень).

У цій конфігурації висновки ШІ можуть виконуватися на пристрої або локальному вузлі, що значно зменшує затримки в комунікації.

• Затримка: Edge AI мінімізує лаг. Оскільки обробка відбувається локально, рішення приймаються за мілісекунди. IBM зазначає, що висновки на периферії «зменшують затримку, обробляючи дані безпосередньо на пристрої», тоді як хмарний ШІ має додаткові затримки через передачу даних до віддалених серверів.
  Це критично для завдань із високою чутливістю до часу (наприклад, уникнення ДТП або керування роботом).
• Пропускна здатність: Edge AI знижує навантаження на мережу. Аналізуючи або фільтруючи дані на місці, значно менше інформації потрібно передавати далі. IBM пояснює, що системи на периферії «вимагають меншої пропускної здатності», оскільки більшість даних залишається локально.
  Натомість хмарний ШІ потребує постійного високошвидкісного з’єднання для передачі сирих даних туди й назад. Це робить Edge AI ефективнішим і дешевшим у роботі, особливо при завантажених або дорогих мережах.
• Конфіденційність/Безпека: Edge AI може підвищити приватність. Чутливі дані (голос, зображення, медичні показники) обробляються та зберігаються на пристрої, не передаючись у хмару. Це зменшує ризик витоків через сторонні порушення.
  Наприклад, смартфон може розпізнавати ваше обличчя локально, не завантажуючи фото. У порівнянні, хмарний ШІ часто передбачає передачу персональних даних на зовнішні сервери, що підвищує ризики безпеки.
• Обчислювальні ресурси: Хмарні дата-центри мають практично необмежену потужність CPU/GPU, що дозволяє запускати дуже великі моделі ШІ. Пристрої на периферії мають значно менше ресурсів для обробки та зберігання. Як зазначає IBM, периферійні пристрої «обмежені розмірами самого пристрою».
  Тому Edge AI часто використовує оптимізовані або компактні моделі. Зазвичай навчання великих моделей все ще відбувається у хмарі, а на пристрої розгортаються лише стиснені, квантизовані моделі.
• Надійність: Зменшуючи залежність від постійного з’єднання, Edge AI може підтримувати критичні функції навіть при відсутності мережі. Наприклад, дрон може орієнтуватися за допомогою вбудованого ШІ, якщо втрачає зв’язок із базою.

Коротко кажучи, Edge AI і хмарний ШІ доповнюють один одного. Хмарні сервери відповідають за важке навчання, архівування та аналітику великих обсягів даних, тоді як Edge AI забезпечує миттєві висновки та швидкі рішення поруч із джерелом даних.

Переваги Edge AI

Edge AI пропонує кілька практичних переваг для користувачів і організацій:

• Миттєва реакція: Локальна обробка даних дозволяє негайно їх аналізувати. Користувачі отримують миттєвий зворотний зв’язок (наприклад, виявлення об’єктів у реальному часі, голосова відповідь, сповіщення про аномалії) без очікування передачі в хмару.
  Ця низька затримка є ключовою для застосувань, таких як доповнена реальність, автономні транспортні засоби та робототехніка.
• Зменшення пропускної здатності та витрат: З Edge AI лише підсумовані результати або незвичайні події передаються через інтернет. Це суттєво знижує витрати на передачу даних і зберігання у хмарі.
  Наприклад, камера безпеки може завантажувати відео лише при виявленні потенційної загрози, а не вести безперервну трансляцію.
• Покращена конфіденційність: Зберігання даних на пристрої підвищує безпеку. Особиста або чутлива інформація не залишає локальне обладнання, якщо обробляється на периферії.
  Це особливо важливо для застосувань із суворими правилами конфіденційності (охорона здоров’я, фінанси тощо), оскільки Edge AI може зберігати дані в межах країни або установи.
• Енергоефективність і економія: ШІ на пристрої може економити енергію. Запуск компактної моделі на малопотужному чипі часто споживає менше енергії, ніж передача даних у хмару і назад.
  Це також знижує витрати на сервери — великі навантаження ШІ дорого розміщувати у хмарі.
• Робота офлайн і стійкість: Edge AI може продовжувати працювати при втраті зв’язку. Пристрої залишаються функціональними завдяки локальному інтелекту, а синхронізація відбувається пізніше.
  Це робить системи більш надійними, особливо у віддалених регіонах або для критично важливих застосувань (наприклад, промисловий моніторинг).

Red Hat та IBM підкреслюють ці переваги. Edge AI «приносить високопродуктивні обчислювальні можливості на периферію», забезпечуючи аналіз у реальному часі та підвищену ефективність.
Як підсумовує один звіт, розгортання на периферії знижує затримки та потреби в пропускній здатності, одночасно підвищуючи конфіденційність і надійність.

Виклики Edge AI

Незважаючи на переваги, Edge AI стикається з певними труднощами:

• Обмеження апаратного забезпечення: Пристрої на периферії зазвичай компактні та мають обмежені ресурси. Вони можуть мати лише скромні CPU або спеціалізовані малопотужні NPU, а також обмежену пам’ять.
  Це змушує інженерів ШІ застосовувати стиснення моделей, обрізання або технології TinyML, щоб адаптувати моделі під пристрій. Складні глибокі моделі часто не можуть повноцінно працювати на мікроконтролерах, тому доводиться жертвувати точністю.
• Навчання моделей і оновлення: Навчання складних моделей ШІ зазвичай відбувається у хмарі, де доступні великі обсяги даних і обчислювальна потужність. Після навчання моделі оптимізують (квантують, обрізають тощо) і розгортають на кожному пристрої периферії.
  Підтримка тисяч або мільйонів пристроїв у актуальному стані може бути складною. Оновлення прошивки та синхронізація даних додають адміністративне навантаження.
• Гравітація даних і гетерогенність: Середовища периферії різноманітні. Різні локації можуть збирати різні типи даних (датчики залежать від застосування), а політики можуть відрізнятися за регіонами.
  Інтеграція та стандартизація цих даних є складним завданням. Як зазначає IBM, широке розгортання Edge AI породжує проблеми «гравітації даних, гетерогенності, масштабу та обмежень ресурсів». Іншими словами, дані зазвичай залишаються локальними, що ускладнює отримання глобального огляду, а пристрої бувають різних форм і розмірів.
• Безпека на периферії: Хоча Edge AI покращує приватність, він також створює нові загрози безпеці. Кожен пристрій або вузол є потенційною мішенню для хакерів.
  Забезпечення захисту локальних моделей від підробки та безпеки прошивки вимагає надійних заходів.
• Залежність від з’єднання для деяких завдань: Хоча висновки можуть виконуватися локально, системи на периферії часто залежать від хмарного з’єднання для важких завдань, таких як повторне навчання моделей, аналітика великих даних або агрегування розподілених результатів.
  Обмежене з’єднання може стати вузьким місцем для цих бек-офісних функцій.

На практиці більшість рішень використовують гібридну модель: пристрої на периферії виконують висновки, а хмара — навчання, управління моделями та аналітику великих даних.
Цей баланс допомагає подолати обмеження ресурсів і дозволяє масштабувати Edge AI.

Сфери застосування Edge AI

Edge AI застосовується у багатьох галузях. Приклади з реального життя включають:

• Автономні транспортні засоби: Автомобілі з автопілотом використовують вбудований Edge AI для миттєвої обробки даних з камер і радарів для навігації та уникнення перешкод.
  Вони не можуть дозволити собі затримки через передачу відео на сервер, тому всі операції (виявлення об’єктів, розпізнавання пішоходів, відстеження смуг) відбуваються локально.
• Виробництво та Індустрія 4.0: Фабрики встановлюють розумні камери та датчики на виробничих лініях для виявлення дефектів або аномалій у реальному часі.
  Наприклад, камера з Edge AI може помітити бракований виріб на конвеєрі і миттєво ініціювати реакцію. Аналогічно, промислові машини використовують локальний ШІ для прогнозування відмов обладнання (прогнозне обслуговування) до виникнення поломок.
• Охорона здоров’я та екстрена допомога: Портативні медичні пристрої та швидкі допомоги тепер застосовують Edge AI для аналізу даних пацієнтів на місці.
  Вбудований ультразвук або монітор життєвих показників у швидкій може миттєво застосовувати ШІ для виявлення внутрішніх травм або попередження парамедиків про аномалії. У лікарнях Edge AI може безперервно контролювати пацієнтів у реанімації та запускати тривоги без очікування центрального сервера.
• Розумні міста: Міські системи використовують Edge AI для управління трафіком, відеоспостереження та екологічного моніторингу.
  Розумні світлофори регулюють час роботи на основі локального аналізу відеопотоків, зменшуючи затори в реальному часі. Вуличні камери можуть миттєво виявляти інциденти (аварії, пожежі) і повідомляти відповідні служби. Локальна обробка дозволяє містам швидко реагувати, не перевантажуючи центральні мережі.
• Роздрібна торгівля та споживчий IoT: Edge AI покращує досвід клієнтів і зручність.
  У магазинах розумні камери або датчики на полицях використовують ШІ для миттєвого відстеження поведінки покупців і рівня запасів. У домашніх умовах смартфони, планшети та розумні колонки виконують розпізнавання голосу або обличчя без підключення до хмари. Наприклад, смартфон може розблокуватися або розпізнати жести локально. Фітнес-трекери аналізують дані про здоров’я (пульс, кроки) на пристрої, надаючи зворотний зв’язок у реальному часі.

Інші перспективні сфери включають точне землеробство (дрони та датчики з Edge AI для моніторингу ґрунту та стану посівів) і системи безпеки (локальне розпізнавання облич для замків). Як зазначає одне дослідження IEEE, Edge AI є ключовим для застосувань, таких як розумне фермерство, управління трафіком і промислова автоматизація.
Коротко кажучи, будь-який сценарій, що потребує миттєвого локального аналізу, є ідеальним кандидатом для Edge AI.

Технології та тенденції, що сприяють розвитку

Зростання Edge AI підтримується розвитком апаратного та програмного забезпечення:

• Спеціалізоване обладнання: Виробники створюють чипи, призначені для висновків на периферії. Це включає малопотужні нейронні акселератори у смартфонах (NPU) та спеціалізовані модулі Edge AI, такі як Google Coral Edge TPU, NVIDIA Jetson Nano, а також недорогі плати мікроконтролерів (Arduino, Raspberry Pi з AI-доповненнями).
  Останні галузеві звіти відзначають, що прогрес у ультрамалопотужних процесорах та «рідних для периферії» алгоритмах долає обмеження апаратного забезпечення пристроїв.
• TinyML та оптимізація моделей: Інструменти на кшталт TensorFlow Lite та методи обрізання, квантизації й дистиляції моделей дозволяють зменшувати нейронні мережі, щоб вони поміщалися на крихітних пристроях.
  «TinyML» — це нова галузь, що фокусується на запуску машинного навчання на мікроконтролерах. Ці підходи розширюють ШІ на датчики та носимі пристрої з живленням від батарей.
• 5G та зв’язок: Безпровідні мережі нового покоління (5G і далі) забезпечують високу пропускну здатність і низьку затримку, що доповнює Edge AI.
  Швидкі локальні мережі полегшують координацію кластерів периферійних пристроїв і дозволяють відвантажувати важчі завдання за потреби. Ця синергія 5G і ШІ відкриває нові застосування (наприклад, розумні фабрики, зв’язок транспортних засобів із навколишнім середовищем).
• Федеративне та колаборативне навчання: Методи збереження приватності, як-от федеративне навчання, дозволяють кільком пристроям на периферії спільно навчати модель без обміну сирими даними.
  Кожен пристрій покращує модель локально і ділиться лише оновленнями. Ця тенденція (яка передбачена у майбутніх технологічних дорожніх картах) посилить Edge AI, використовуючи розподілені дані, зберігаючи їх приватність.
• Нові парадигми: У перспективі дослідження зосереджені на нейроморфних обчисленнях і генеративному ШІ на пристрої для подальшого підвищення інтелекту периферії.
  Як прогнозує один звіт, інновації на кшталт чипів, натхненних мозком, і локальних великих мовних моделей можуть з’явитися на периферії.

Ці технології продовжують розширювати можливості Edge AI. Разом вони допомагають реалізувати «епоху висновків ШІ» — наближаючи інтелект до користувачів і датчиків.

>>> Можливо, вам буде цікаво:

Що таке генеративний штучний інтелект?

Що таке навчання з підкріпленням?

Edge AI змінює спосіб використання штучного інтелекту, переміщуючи обчислення ближче до джерела даних. Він доповнює хмарний ШІ, забезпечуючи швидший, ефективніший і більш приватний аналіз на локальних пристроях.
Такий підхід вирішує проблеми реального часу та пропускної здатності, властиві хмароцентричним архітектурам. На практиці Edge AI живить широкий спектр сучасних технологій — від розумних датчиків і фабрик до дронів і автономних автомобілів — завдяки можливості миттєвого інтелекту на місці.

Зі зростанням кількості IoT-пристроїв і покращенням мереж Edge AI лише набирає обертів. Досягнення в апаратному забезпеченні (потужні мікрочипи, TinyML) та методах (федеративне навчання, оптимізація моделей) полегшують впровадження ШІ повсюдно.
За словами експертів, Edge AI приносить значні вигоди в ефективності, приватності та використанні пропускної здатності. Коротко кажучи, Edge AI — це майбутнє вбудованого інтелекту, що пропонує найкраще зі ШІ у розподіленій, локальній формі.