Edge AI combineert Edge computing met AI en verwerkt gegevens lokaal op fysieke apparaten (zoals telefoons of IoT) om latentie en bandbreedtegebruik te verminderen en tegelijkertijd de privacy te verbeteren. Edge AI wordt zo genoemd omdat het aan de 'rand' van het netwerk voorkomt, waardoor AI direct daar kan werken waar gegevens worden gegenereerd.
De tijd van enkelvoudige, gecentraliseerde servers en externe datacenters is voorbij. Modern computergebruik is ongebonden, mobiel, vloeiend. Dit komt tot uiting in het concept van Edge computing. Edge Computing is een gedecentraliseerde aanpak die berekeningen en gegevensopslag dichter bij de locatie brengt waar deze nodig zijn, in plaats van te vertrouwen op constante communicatie met netwerken op afstand. De opkomst van mobiel computergebruik en de toename van slimme apparaten hebben gefungeerd als katalysator voor Edge computing, waardoor snellere responstijden en minder latentie mogelijk zijn door het verwerken van gegevens op lokale apparaten.
Decentralisatie verlicht niet alleen de belasting van de netwerkbandbreedte, maar verbetert ook de efficiëntie en reactiesnelheid van digitale services, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor realtime gegevensverwerking in een reeks toepassingen. Een van de extra mogelijkheden die Edge computing met zich meebrengt, is het potentieel voor verbeterde AI.
Edge AI is het natuurlijke resultaat: een verschuiving die echte realtime gegevensverwerking en -analyse mogelijk maakt in AI-modellen die werken op Edge-apparaten.
Edge AI vertegenwoordigt een belangrijke evolutie in de manier waarop gegevens worden verwerkt en beslissingen worden genomen in termen van artificial intelligence en machine learning. Deze technologie combineert de gelokaliseerde verwerkingsmogelijkheden van Edge computing met de geavanceerde analytische kracht van AI, waardoor realtime gegevensverwerking en besluitvorming rechtstreeks op apparaten mogelijk wordt. Hier volgt een overzicht van de operationele stappen die betrokken zijn bij Edge AI:
1. Generering en verzameling van gegevens
De eerste stap betreft het vastleggen van gegevens van IoT-apparaten of mobiele computers. Deze apparaten zijn vaak geïntegreerd met Edge computing-mogelijkheden, waardoor ze gegevens lokaal kunnen verwerken.
2. Lokale gegevensverwerking
Zodra de gegevens zijn verzameld, worden deze direct op het apparaat verwerkt met behulp van de infrastructuur van Edge computing. Dit kan een voorafgaande opschoning, filtering of compressie van gegevens vereisen om deze voor te bereiden op analyse.
3. Gevolgtrekking door het machine learning-model
Met Edge AI vindt ook de afgeleide fase van machine learning-modellen direct op het apparaat plaats. Deze modellen zijn al getraind in grote gegevenssets in een cloudgebaseerde of gecentraliseerde omgeving. Het getrainde model wordt geïmplementeerd op het randapparaat, waar het voorspellingen of beslissingen kan maken op basis van realtime gegevens zonder externe servers te hoeven raadplegen.
4. Actie en feedback
Op basis van de gevolgtrekkingen van het AI-model kan het apparaat onmiddellijk acties ondernemen: operationele parameters aanpassen, waarschuwingen verzenden, problemen autonoom oplossen, enz. Deze stap omvat vaak mechanismen voor feedback, waarbij de resultaten van de ondernomen acties worden gemonitord en gebruikt om toekomstige besluitvorming te verfijnen.
5. Federatief leren voor modelverbetering
Bij deze aanpak worden modellen voor machine learning op meerdere gedecentraliseerde apparaten met lokale gegevensvoorbeelden getraind, zonder deze uit te wisselen. Alleen modelupdates worden gedeeld met een centrale server, die deze updates samenvoegt om het model te verbeteren. Het gebruik van federatief leren is een optionele stap, maar veel Edge AI-systemen profiteren van het proces omdat het de privacy verbetert en modellen in staat stelt te leren van een breed scala aan gegevensbronnen.
Het is vermeldenswaard om te erkennen dat Edge AI zich richt op lokale verwerking, maar de noodzaak voor cloudcomputing niet volledig elimineert. Voor taken waarvoor intensievere berekeningen of het samenvoegen van inzichten van meerdere randapparaten nodig zijn, kunnen cloudresources worden gebruikt met Edge AI. Deze hybride aanpak zorgt ervoor dat Edge AI-systemen kunnen profiteren van de schaalbaarheid en rekenkracht van de cloud wanneer dat nodig is.
Het leven speelt zich in real time af en met Edge AI kan intelligent computergebruik hiermee gelijke tred houden. Het belang ervan ligt in het vermogen om AI daar te brengen waar mensen winkelen, communiceren, werken en wonen. Deze decentralisatie van AI-mogelijkheden stelt apparaten in staat om gegevens op locatie te verwerken en te analyseren, waardoor onmiddellijk kan worden gereageerd op veranderingen in de omgeving, interacties van gebruikers en opkomende situaties. Een dergelijke aanpak verbetert de reactiesnelheid van systemen en ontsluit de mogelijkheden voor toepassingen die onmiddellijke besluitvorming vereisen: van autonome voertuigen die door drukke straten van de stad navigeren tot medische apparatuur die de vitale functies van patiënten met levensreddende precisie bewaakt.
Edge AI maakt ook de weg vrij voor een duurzamer en efficiënter gebruik van technologische resources. Door de afhankelijkheid van energie-intensieve gecentraliseerde datacenters te verminderen, draagt Edge AI bij aan het verlagen van de CO2-voetafdruk die gepaard gaat met gegevensverwerking. Bovendien wordt de toegang tot geavanceerde technologie gedemocratiseerd door slimmere bewerkingen mogelijk te maken in afgelegen of onderbediende gebieden.
Kortom, Edge AI bevordert een inclusiever, veerkrachtiger en milieubewust technologisch landschap, en bereidt de weg voor innovaties die onze interactie met zowel de digitale als de fysieke wereld kunnen herdefiniëren.
Als we even een stap terug doen van de wereldwijde en maatschappelijke voordelen van Edge computing, kunnen we vaststellen dat deze gedecentraliseerde aanpak ook zakelijk duidelijke voordelen biedt. Enkele van de belangrijkste voordelen zijn:
Het vermogen van Edge AI om gegevens op lokale apparaten te verwerken en te analyseren, transformeert besluitvormingsprocessen in verschillende sectoren. In scenario's waar tijd van essentieel belang is, zoals bij het monitoren van kritieke infrastructuur of het bieden van onmiddellijke medische diagnoses, maken de realtime analyses van Edge AI snelle acties mogelijk op basis van actuele gegevens. Deze onmiddellijke aanpak is van cruciaal belang voor het voorkomen van storingen, het optimaliseren van activiteiten en het redden van levens door goed onderbouwde beslissingen te nemen zonder de vertraging die soms plaatsvindt bij cloudcommunicatie.
De gedecentraliseerde aard van Edge AI maakt een infrastructuur mogelijk die meegroeit met de behoeften van een bedrijf, zonder dat de centrale computerresources worden overspoeld. Of het nu gaat om het toevoegen van meer IoT-apparaten in een slim stadsproject of het uitbreiden van het sensornetwerk in een fabriek, Edge AI past zich probleemloos aan deze groei aan. Onbeperkte schaalbaarheid zorgt ervoor dat systemen kunnen evolueren met toenemende gegevensvolumes en computervereisten, en innovatie en uitbreiding ondersteunt zonder de knelpunten van gecentraliseerde verwerkingsbeperkingen.
Gegevensinbreuk komt steeds vaker voor en veel gevallen zijn gericht op de kwetsbaarheid van gegevens-in-beweging. Edge AI biedt hiervoor een oplossing door gegevens lokaal te verwerken. Dit minimaliseert de blootstelling van gevoelige informatie aan mogelijke onderschepping tijdens overdracht via internet. Door kritieke gegevens op het apparaat te bewaren, zorgt Edge AI ervoor dat persoonlijke en bedrijfseigen informatie wordt beschermd, en pakt daarmee rechtstreeks privacy- en beveiligingsproblemen van zowel gebruikers als organisaties aan.
De onafhankelijkheid van Edge AI van constante internetverbinding garandeert dat essentiële services ononderbroken kunnen worden voortgezet, ongeacht de stabiliteit van het netwerk. Dit is met name van vitaal belang in gebieden met slechte connectiviteit of in situaties waarin netwerkstoringen tot kritieke downtime van systemen kunnen leiden. Door apparaten in staat te stellen effectief offline te werken, zorgt Edge AI ervoor dat toepassingen zoals autonome voertuigen, noodhulpsystemen en externe monitoringservices te allen tijde functioneel en betrouwbaar blijven.
De nabijheid van de bron bij gegevensverwerking vermindert de vertraging in systeemrespons aanzienlijk, waardoor Edge AI onmisbaar is voor toepassingen die onmiddellijke feedback vereisen. Doordat Edge AI niet langer hoeft te wachten tot gegevens van en naar een centrale server worden verzonden, zorgt dit voor een soepelere en snellere interactie tussen gebruikers en technologie.
Edge AI draagt bij aan aanzienlijke kostenbesparingen door de afhankelijkheid van cloudservices voor de verwerking en opslag van gegevens tot een minimum te beperken. Lokale verwerking vermindert de behoefte aan uitgebreide bandbreedte voor het verplaatsen van gegevens, waardoor de operationele kosten voor gegevensoverdracht en cloudcomputing lager worden. Bedrijven profiteren ook van lagere onderhoudskosten doordat centrale servers minder worden belast.
Weinig nieuwe technologische ontwikkelingen kunnen tippen aan de kracht van AI om het moderne bedrijfsleven te transformeren en te ontwrichten. Edge AI verdeelt dit vermogen gewoon nog een stap verder, waardoor krachtige AI-oplossingen naar gebieden, individuen en omstandigheden worden gebracht waar het anders niet haalbaar zou zijn. Edge AI maakt realtime gegevensverwerking en besluitvorming bij de bron mogelijk en transformeert de manier waarop bedrijven werken, waardoor de klantbeleving en de operationele efficiëntie worden verbeterd.
Hier zie je hoe verschillende branches gebruikmaken (of kunnen profiteren) van Edge AI:
Slimme schappen met gewichtssensoren en camera's kunnen voorraadniveaus in realtime monitoren, automatisch processen voor het aanvullen van voorraden activeren en scenario's van gebrekkige voorraad verminderen. Bovendien maakt Edge AI in de retail gepersonaliseerde winkelbeleving mogelijk door slimme virtuele assistenten en realtime analyses.
Edge AI speelt een cruciale rol bij voorspellend onderhoud binnen de productie, waarbij gegevens van machinesensoren worden geanalyseerd om storingen te voorspellen voordat ze optreden. Hierdoor kunnen organisaties mechanische en aanverwante problemen aanpakken, waardoor de downtime wordt beperkt en de levensduur van apparatuur wordt verlengd. Bovendien kan Edge AI productielijnen in realtime optimaliseren door parameters voor efficiëntie aan te passen op basis van directe gegevensanalyse, wat leidt tot een hogere productiviteit en minder verspilling.
In de transportbranche vormt Edge AI de sleutel tot de ontwikkeling van autonome voertuigen, door in realtime grote hoeveelheden sensorgegevens te verwerken om split-second beslissingen te nemen die cruciaal zijn voor veilige navigatie. Edge AI maakt slimme verkeersbeheersystemen mogelijk die ter plekke gegevens van verkeersstromen analyseren, verkeerslichten optimaliseren en opstoppingen op locatie verminderen zonder dat verwerking via de centrale server nodig is.
Externe monitoringapparaten die gebruikmaken van Edge AI maken onmiddellijke waarschuwingen mogelijk in geval van abnormale meetwaarden. Deze realtime analyse kan levensreddend zijn in kritieke zorgsituaties. Edge AI ondersteunt ook patiëntbeheersystemen in ziekenhuizen, waarbij de activiteiten worden gestroomlijnd door de patiëntenstroom en het gebruik van apparatuur te monitoren.
Edge AI maakt precisielandbouwtechnieken mogelijk, waarbij sensoren het vochtgehalte en het voedingsniveau van de bodem kunnen monitoren, waardoor gerichte irrigatie en bemesting mogelijk zijn. Dit verhoogt niet alleen de opbrengst van gewassen, maar bespaart ook water en vermindert de impact op het milieu.
In de energiesector optimaliseert Edge AI de distributie en het verbruik van energie. Het kan pieken in de vraag voorspellen en het aanbod dienovereenkomstig aanpassen, waardoor de efficiëntie van het net wordt verbeterd. Hernieuwbare energiebronnen, zoals wind en zon, kunnen ook profiteren van Edge AI door de energieproductie te optimaliseren op basis van de analyse van weergegevens.
Edge AI verbetert beveiligingssystemen door realtime detectie van en respons bij bedreigingen mogelijk te maken. Het kan videofeeds analyseren om verdachte activiteiten of ongeoorloofde toegang te identificeren, alarmen te activeren en autoriteiten onmiddellijk op de hoogte te stellen. Deze realtime verwerking vermindert valse positieven en zorgt voor een snellere reactie op werkelijke bedreigingen.
In de amusementsbranche wordt Edge AI gebruikt om meeslepende en interactieve belevingen te creëren. Edge AI in gaming kan bijvoorbeeld in realtime content aanpassen op basis van het gedrag van de speler. Bij streamingservices kan het de levering van content optimaliseren voor minder buffering en een hogere kwaliteit, zelfs bij wisselende netwerkomstandigheden.
Het traject van Edge AI wijst naar een steeds meer onderling verbonden wereld waar intelligentie is ingebed in elk facet van het dagelijks leven. Naarmate de technologie slimmer en capabeler wordt, zal de aanwezigheid van Edge AI naar verwachting meer uitgesproken worden. Niet alleen worden meer apparaten uitgerust met AI-mogelijkheden, ze zullen ook hun eigen stem hebben. Deze toekomst, waarin technologie sneller, slimmer en naadloos geïntegreerd is in onze omgevingen, zal voortkomen uit een verschuiving naar ambient computing, waar intelligentie alomtegenwoordig is, ongeacht de internetverbinding.
Tegelijkertijd is de verwachting dat de synergie tussen Edge AI en cloudcomputing zal toenemen naarmate AI steeds geavanceerder wordt. Hoewel Edge AI de voordelen biedt van gelokaliseerde verwerking en minder afhankelijkheid van cloudconnectiviteit, betekent dit niet dat cloudcomputing verouderd is. In plaats daarvan wordt verwacht dat ze elkaar gaan aanvullen, waarbij cloudservices de infrastructuur- en gegevensbeheerbehoeften van bedrijven blijven ondersteunen.
De vooruitgang in neurale netwerken, de proliferatie van IoT-apparaten, parallelle berekeningen en 5G-technologie bieden een solide basis voor Edge AI om uit te breiden, waardoor bedrijven realtime inzichten en verbeterde privacy kunnen benutten tegen lagere kosten. Terwijl we aan de vooravond staan van deze technologische evolutie, lijken de potentiële toepassingen van Edge AI grenzeloos, en veelbelovend om het landschap van de manier waarop bedrijven werken en hoe consumenten omgaan met technologie te herdefiniëren.
Edge AI heeft het potentieel om het computerlandschap te herdefiniëren, waardoor onze apparaten slimmer worden, onze beslissingen sneller worden genomen en ons leven meer verbonden zal zijn. Maar om de volledige kracht van Edge AI te benutten, zijn geavanceerde beheeroplossingen nodig die deze geavanceerde mogelijkheden naadloos kunnen integreren in de bestaande IT-infrastructuur van een organisatie. Hierin speelt IT Operations Management (ITOM) van ServiceNow een rol en vormt een brug tussen het innovatieve potentieel van Edge AI en de operationele behoeften van moderne bedrijven.
ITOM biedt een uitgebreid pakket tools voor de optimalisatie van IT-activiteiten, zodat zowel de implementatie als het beheer van Edge AI-technologieën efficiënt en effectief is. Krijg realtime inzicht in randapparatuur. Beheer de enorme hoeveelheden gegevens die deze apparaten genereren. Zorg ervoor dat de AI-modellen aan de rand altijd up-to-date zijn en optimaal presteren. En benut bij dit alles de mogelijkheden van ITOM op het gebied van incidentbeheer en voorspellende analyse om potentiële problemen vroegtijdig aan te pakken, voordat ze van invloed zijn op de bedrijfsvoering. Zo bieden je Edge AI-oplossingen maximale waarde.
Klik hier om te zien wat IT Operations Management voor je bedrijf kan betekenen en bereid je voor op de voordelen van het leven 'on the edge'.