A IA de borda combina computação de borda e a IA, processando dados localmente em dispositivos físicos (como telefones ou IoT) para reduzir a latência e o uso da largura de banda e, ao mesmo tempo, aprimorar a privacidade. A IA de borda é assim chamada porque ocorre na "borda" da rede, permitindo que a IA opere diretamente onde os dados estão sendo gerados.
Os servidores únicos e centralizados e datacenters externos estão com os dias contados. A computação moderna é móvel e fluida. Esses conceitos estão incorporados na computação de borda. Essa é uma abordagem descentralizada que aproxima as computações e o armazenamento de dados do local onde eles são necessários, em vez de depender da comunicação constante com redes distantes. O crescimento da computação móvel e a proliferação de dispositivos inteligentes têm agido como catalisadores da computação de borda, permitindo tempos de resposta mais rápidos e latência reduzida ao processar dados em dispositivos locais.
A descentralização não apenas alivia a pressão sobre a largura de banda da rede, como também aumenta a eficiência e a capacidade de resposta dos serviços digitais, abrindo caminho para o processamento de dados em tempo real em uma variedade de aplicações. Entre os recursos aprimorados possibilitados pela computação de borda está o potencial para uma IA aprimorada.
A IA de borda é o resultado natural: Uma mudança que permite o processamento e a análise de dados em tempo real em modelos de IA que operam em dispositivos de borda.
A IA de borda representa uma grande evolução na forma como os dados são processados e as decisões são tomadas em termos de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Essa tecnologia combina os recursos de processamento localizado da computação de borda com o poder analítico avançado da IA, facilitando o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões diretamente nos dispositivos. Aqui está uma divisão das etapas operacionais envolvidas na IA de borda:
1. Geração e coleta de dados
A primeira etapa envolve a captura de dados de dispositivos IoT ou computadores móveis. Esses dispositivos geralmente são incorporados a recursos de computação de borda, permitindo que eles processem dados localmente.
2. Processamento local de dados
Depois que os dados são coletados, eles são processados diretamente no dispositivo usando a infraestrutura de computação de borda. Isso pode envolver limpeza, filtragem ou compactação de dados preliminares para preparar os dados para análise.
3. Inferência de modelo de aprendizado de máquina
Com a IA de borda, a fase de inferência dos modelos de aprendizado de máquina também acontece diretamente no dispositivo. Esses modelos já foram treinados em grandes conjuntos de dados em um ambiente centralizado ou baseado na nuvem. O modelo treinado é implantado no dispositivo de borda, onde pode fazer previsões ou decisões com base em dados em tempo real sem precisar consultar servidores externos.
4. Ação e feedback
Com base nas inferências feitas pelo modelo de IA, o dispositivo pode tomar ações imediatas, ajustando parâmetros operacionais, enviando alertas, corrigindo problemas de forma autônoma etc. Essa etapa geralmente inclui mecanismos de feedback, em que os resultados das ações realizadas são monitorados e usados para refinar a tomada de decisões no futuro.
5. Aprendizado federado para melhoria de modelos
Essa abordagem envolve o treinamento de modelos de aprendizado de máquina em vários dispositivos descentralizados que contêm amostras de dados locais, sem trocá-los. Somente atualizações dos modelos são compartilhadas com um servidor central, que agrega essas atualizações para melhorar o modelo. Empregar o aprendizado federado é uma etapa opcional, mas muitos sistemas de IA de borda se beneficiam do processo, porque ele aumenta a privacidade e permite que os modelos aprendam com uma variedade diversificada de fontes de dados.
É importante ter em mente que, embora a IA de borda se concentre no processamento local, ela não elimina completamente a necessidade de computação em nuvem. Para tarefas que exigem computação mais intensiva ou agregam informações de vários dispositivos de borda, os recursos de nuvem podem ser usados com a IA de borda. Essa abordagem híbrida garante que os sistemas de IA de borda possam se beneficiar da escalabilidade e do poder computacional da nuvem quando necessário.
A vida acontece em tempo real, e a IA de borda possibilita que a computação inteligente acompanhe o ritmo. Sua importância reside na capacidade de levar a IA até onde as pessoas compram, trabalham, vivem e se comunicam. Essa descentralização dos recursos de IA capacita os dispositivos a processar e analisar dados no local, permitindo respostas imediatas a mudanças ambientais, interações do usuário e situações emergentes. Essa abordagem aumenta a capacidade de resposta dos sistemas e, ao mesmo tempo, libera o potencial de aplicações que exigem a tomada instantânea de decisões, de veículos autônomos que navegam pelas ruas movimentadas de uma cidade a dispositivos de saúde que monitoram os sinais vitais dos pacientes com precisão para salvar vidas.
A IA de borda também abre caminho para uma utilização mais sustentável e eficiente dos recursos tecnológicos. Ao diminuir a dependência em datacenters centralizados com uso intensivo de energia, a IA de borda contribui para reduzir a pegada de carbono associada ao processamento de dados. Além disso, ela democratiza o acesso a tecnologias avançadas, permitindo operações mais inteligentes em áreas remotas ou necessitadas.
Em resumo, a IA de borda promove um cenário tecnológico mais inclusivo, resiliente e ambientalmente consciente, preparando o cenário para inovações que podem redefinir nossa interação com o mundo digital e o mundo físico.
Saindo um pouco dos benefícios globais e sociais da computação de borda, é importante reconhecer que essa abordagem descentralizada também oferece vantagens comerciais claras. Entre as mais significativas estão:
A capacidade da IA de borda de processar e analisar dados em dispositivos locais transforma os processos de tomada de decisões de diversos setores. Em cenários em que o tempo é essencial, como ao monitorar infraestruturas críticas ou fornecer diagnósticos médicos imediatos, a análise em tempo real da IA de borda permite ações rápidas com base nos dados atuais. Esse imediatismo é crucial para evitar falhas, otimizar operações e salvar vidas tomando decisões informadas sem o atraso que às vezes ocorre na comunicação na nuvem.
A natureza descentralizada da IA de borda permite uma infraestrutura que cresce de acordo com as necessidades de uma empresa sem sobrecarregar os recursos de computação central. Seja adicionando mais dispositivos IoT em um projeto de cidade inteligente ou expandindo a rede de sensores em uma fábrica, a IA de borda acomoda o crescimento sem problemas. A escalabilidade irrestrita garante que os sistemas possam evoluir com o aumento dos volumes de dados e das demandas computacionais, dando suporte à inovação e à expansão sem o gargalo das limitações de processamento centralizado.
As violações de dados estão se tornando cada vez mais comuns, e muitas focam na vulnerabilidade dos dados em movimento. A IA de borda oferece uma solução para isso, processando dados localmente. Fazer isso minimiza a exposição de informações confidenciais a possíveis interceptações durante a transmissão pela internet. Ao manter dados críticos no dispositivo, a IA de borda garante que as informações pessoais e sigilosas sejam protegidas, lidando diretamente com as preocupações de privacidade e segurança para usuários e organizações.
O fato de que a IA de borda não precisa de conectividade constante com a Internet garante que os serviços essenciais possam continuar sem interrupções, independentemente da estabilidade da rede. Isso é particularmente crucial em áreas com pouca conectividade ou cenários em que a falha de rede pode levar a tempos de inatividade críticos do sistema. Ao permitir que os dispositivos operem efetivamente off-line, a IA de borda garante que aplicativos como veículos autônomos, sistemas de resposta a emergências e serviços de monitoramento remoto permaneçam funcionais e confiáveis o tempo todo.
A proximidade do processamento de dados com sua fonte reduz significativamente o atraso nas respostas do sistema, tornando a IA de borda indispensável para aplicações que exigem feedback instantâneo. Ao eliminar a necessidade de esperar que os dados viajem de e para um servidor central, a IA de borda facilita uma interação mais fácil e rápida entre os usuários e a tecnologia.
A IA de borda contribui para reduções significativas de custos, minimizando a dependência de serviços em nuvem para o processamento e armazenamento de dados. O processamento local reduz a necessidade de uma ampla largura de banda para mover dados, reduzindo os custos operacionais associados à transmissão de dados e à computação em nuvem. As empresas também se beneficiam da diminuição dos custos de manutenção devido à redução da pressão sobre os servidores centrais.
Poucos avanços tecnológicos se comparam ao poder da IA de revolucionar e renovar os negócios modernos. A IA de borda simplesmente distribui esse poder ainda mais, trazendo soluções poderosas de IA para áreas, indivíduos e circunstâncias em que, de outra forma, isso não seria viável. Ao permitir o processamento de dados em tempo real e a tomada de decisões na origem, a IA de borda está transformando a forma como as empresas funcionam, melhorando as experiências do cliente e a eficiência operacional.
Veja como vários setores estão aproveitando (ou podem aproveitar) a IA de borda:
Prateleiras inteligentes equipadas com sensores de peso e câmeras podem monitorar os níveis de inventário em tempo real, acionando automaticamente os processos de reabastecimento e evitando que o estoque acabe. Além disso, a IA de borda no varejo cria experiências de compras personalizadas por meio de assistentes virtuais inteligentes e análises em tempo real.
A IA de borda desempenha um papel fundamental na manutenção preditiva na fabricação, analisando dados de sensores de máquinas para prever falhas antes que elas ocorram. Isso permite que as organizações lidem com problemas mecânicos e relacionados, reduzindo o tempo de inatividade e prolongando a vida útil dos equipamentos. Além disso, a IA de borda pode otimizar as linhas de produção em tempo real, ajustando parâmetros para eficiência com base na análise imediata de dados, levando a uma maior produtividade e reduzindo o desperdício.
No transporte, a IA de borda é fundamental para o desenvolvimento de veículos autônomos, processando grandes quantidades de dados de sensores em tempo real para tomar decisões imediatas cruciais para uma navegação segura. A IA de borda facilita sistemas inteligentes de gestão de tráfego que analisam dados de fluxo de tráfego no local, otimizando os semáforos e reduzindo o congestionamento no local sem a necessidade de processamento em um servidor central.
Os dispositivos de monitoramento remoto que empregam a IA de borda permitem alertas imediatos em caso de leituras anormais. Essa análise em tempo real pode salvar vidas em situações de cuidados críticos. A IA de borda também oferece suporte a sistemas de gestão de pacientes hospitalares, simplificando as operações com o monitoramento do fluxo do paciente e do uso do equipamento.
A IA de borda possibilita técnicas de agricultura de precisão, em que os sensores podem monitorar a umidade do solo e os níveis de nutrientes, permitindo irrigação e fertilização direcionadas. Isso não só aumenta a produtividade das culturas, mas também economiza água e reduz o impacto ambiental.
No setor de energia, a IA de borda otimiza a distribuição e o consumo. Ela pode prever picos de demanda e ajustar a oferta de acordo com isso, melhorando a eficiência da grade. Fontes de energia renováveis, como eólica e solar, também podem se beneficiar da IA de borda, otimizando a produção de energia com base na análise de dados climáticos.
A IA de borda aprimora os sistemas de segurança, permitindo a detecção e a resposta em tempo real contra ameaças. Ela pode analisar feeds de vídeo para identificar atividades suspeitas ou acessos não autorizados, acionando alarmes e notificando autoridades sem demora. Esse processamento em tempo real reduz falsos positivos e garante uma resposta mais rápida às ameaças reais.
No setor de entretenimento, a IA de borda é usada para criar experiências mais imersivas e interativas. Por exemplo, a IA de borda em jogos pode oferecer adaptação de conteúdo em tempo real com base no comportamento do jogador. Nos serviços de streaming, ela pode otimizar a entrega de conteúdo para reduzir o buffering e aumentar a qualidade, mesmo em condições de rede variáveis.
A trajetória da IA de borda aponta para um mundo cada vez mais interconectado, onde a inteligência está incorporada em todas as facetas da vida diária. À medida que a tecnologia se torna mais inteligente e capaz, espera-se que a IA de borda se torne cada vez mais presente. Cada vez mais dispositivos não serão apenas equipados com recursos de IA; eles também terão vozes próprias. Esse futuro, onde a tecnologia é mais rápida, mais inteligente e mais perfeitamente integrada aos nossos ambientes, virá de uma mudança em direção à computação ambiente, onde a inteligência é onipresente, independentemente da conectividade com a Internet.
Ao mesmo tempo, prevê-se que a sinergia entre a IA de borda e a computação em nuvem se aprofunde à medida que a IA fica mais sofisticada. Embora a IA de borda ofereça os benefícios do processamento localizado e a redução da dependência da conectividade com a nuvem, ela não significa a obsolescência da computação em nuvem. Pelo contrário, é esperado que um relacionamento complementar evolua, com os serviços em nuvem continuando a dar suporte às necessidades de infraestrutura e gestão de dados das empresas.
Os avanços em redes neurais, proliferação de dispositivos IoT, computação paralela e tecnologia 5G fornecem uma base sólida para a expansão da IA de borda, permitindo que as empresas aproveitem informações em tempo real e melhorem a privacidade a custos mais baixos. Estamos à beira dessa evolução tecnológica e as possíveis aplicações da IA de borda parecem ilimitadas, prometendo redefinir o cenário de como as empresas operam e como os consumidores interagem com a tecnologia.
A IA de borda tem o potencial de redefinir o cenário da computação, deixando nossos dispositivos mais inteligentes, nossas decisões mais rápidas e nossas vidas mais conectadas. No entanto, aproveitar todo o poder da IA de borda exige soluções de gestão sofisticadas capazes de integrar perfeitamente esses recursos avançados à infraestrutura de TI já usada por uma organização. É aqui que o ServiceNow IT Operations Management (ITOM) entra em ação, fazendo uma ponte entre o potencial inovador da IA de borda e as necessidades operacionais de empresas modernas.
O ITOM oferece um conjunto abrangente de ferramentas projetadas para otimizar as operações de TI, garantindo que a implantação e a gestão de tecnologias de IA de borda sejam eficientes e eficazes. Tenha visibilidade em tempo real dos dispositivos de borda. Gerencie as quantidades de dados enormes que esses dispositivos geram. Certifique-se de que os modelos de IA em execução na borda estejam sempre atualizados e funcionando de forma ideal. E não deixe de aproveitar os recursos do ITOM na gestão de incidentes e na análise preditiva para resolver problemas potenciais de forma preventiva antes que eles afetem as operações, garantindo que suas soluções de IA de borda ofereçam o máximo de valor.
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