Popular Điện toán biên AI tools in IoT include Liquid AI, Qualcomm AI Hub và Neuton.AI, helping you work more efficiently.
Liquid AI cung cấp một ngăn xếp AI gốc tại biên để xây dựng AI đa dụng hiệu quả chạy trực tiếp trên thiết bị. Nền tảng này có các Mô hình Nền tảng Lỏng (LFM), một nền tảng (LEAP) và một ứng dụng (Apollo) để cung cấp các giải pháp AI nhanh chóng, riêng tư và có thể tùy chỉnh mà không phụ thuộc vào đám mây, được tối ưu hóa cho các môi trường năng lượng thấp như IoT, ô tô và di động.
Học máy
Neuton.AI là một nền tảng AutoML không cần mã được thiết kế để tạo ra các mô hình học máy (TinyML) siêu nhỏ gọn và hiệu quả cho các thiết bị biên và IoT. Nó trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng và triển khai AI trên phần cứng có tài nguyên hạn chế như MCU và cảm biến mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu.
Học máy
Một nền tảng dành cho nhà phát triển để tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI trên thiết bị. Qualcomm AI Hub cung cấp một thư viện gồm hơn 100 mô hình được tối ưu hóa sẵn và các công cụ để biên dịch, phân tích và chạy các mô hình của riêng bạn trên phần cứng Snapdragon thực, giúp đơn giản hóa con đường đưa vào sản xuất cho các ứng dụng AI biên.
Triển khai mô hìnhCông cụ Điện toán biên là một loại giải pháp AI được thiết kế để xử lý dữ liệu cục bộ, trên hoặc gần thiết bị nơi dữ liệu được tạo ra, thay vì trên một đám mây tập trung. Các công cụ này tận dụng sức mạnh xử lý cục bộ để thực hiện phân tích, suy luận và ra quyết định theo thời gian thực, giúp giảm đáng kể độ trễ. Cách tiếp cận này rất quan trọng đối với các ứng dụng Internet vạn vật (IoT) đòi hỏi phản hồi ngay lập tức, chẳng hạn như xe tự hành, sản xuất thông minh và phân tích video thời gian thực. Bằng cách giảm thiểu việc truyền dữ liệu, điện toán biên cũng tăng cường quyền riêng tư dữ liệu, cải thiện bảo mật và giảm chi phí băng thông.
Điện toán biên rất quan trọng trong các ngành công nghiệp nơi tốc độ và độ tin cậy là tối quan trọng. Trong sản xuất, nó cho phép bảo trì dự đoán trên máy móc. Trong bán lẻ, nó cung cấp năng lượng cho các phân tích thời gian thực tại cửa hàng mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của khách hàng. Nó cũng là nền tảng cho các hệ thống tự hành như máy bay không người lái và phương tiện, và cho việc theo dõi sức khỏe từ xa nơi các cảnh báo tức thì là rất quan trọng.
Khi chọn một công cụ điện toán biên, trước tiên hãy xác minh khả năng tương thích phần cứng của nó với các thiết bị cụ thể của bạn (ví dụ: cảm biến IoT, máy ảnh, cổng công nghiệp). Đánh giá sự dễ dàng trong việc triển khai, cập nhật và quản lý các mô hình AI trên các thiết bị phân tán. Đánh giá các tiêu chuẩn hiệu suất và chỉ số độ trễ cho trường hợp sử dụng của bạn, và xem xét giải pháp có thể mở rộng như thế nào khi số lượng thiết bị biên của bạn tăng lên.
Một kỹ sư sản xuất cần ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động tốn kém của dây chuyền sản xuất. Một công cụ điện toán biên được triển khai trên một cổng cục bộ kết nối với các cảm biến máy móc. Công cụ này chạy một mô hình học máy phân tích dữ liệu rung và nhiệt độ theo thời gian thực, trực tiếp tại nhà xưởng. Khi mô hình phát hiện các bất thường cho thấy khả năng hỏng hóc thiết bị, nó ngay lập tức kích hoạt cảnh báo cho đội bảo trì. Phân tích tại chỗ, tức thì này tránh được độ trễ của đám mây và cho phép sửa chữa chủ động, ngăn chặn việc ngừng hoạt động và giảm chi phí bảo trì.
Một người quản lý bán lẻ muốn tối ưu hóa cách bố trí cửa hàng và nhân sự dựa trên hành vi của khách hàng. Các thiết bị biên có camera được lắp đặt trong cửa hàng. Các thiết bị này xử lý các luồng video tại chỗ để ẩn danh các cá nhân và trích xuất siêu dữ liệu như số lượng người qua lại, thời gian dừng lại và độ dài hàng đợi. Chỉ những dữ liệu ẩn danh, tổng hợp này được gửi đến một bảng điều khiển trung tâm để phân tích. Cách tiếp cận này cung cấp những hiểu biết có giá trị trong thời gian thực đồng thời đảm bảo quyền riêng tư của khách hàng, vì không có video nhận dạng cá nhân nào được truyền lên đám mây. Người quản lý sau đó có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện trải nghiệm tại cửa hàng.
Một nhà phát triển hệ thống tự hành có nhiệm vụ đảm bảo một chiếc xe có thể phản ứng ngay lập tức với các mối nguy hiểm trên đường. Chiếc xe được trang bị phần cứng điện toán biên tích hợp mạnh mẽ để xử lý dữ liệu từ LiDAR, radar và camera. Các mô hình nhận thức phức tạp chạy trực tiếp trên phần cứng này, xác định người đi bộ, các phương tiện khác và chướng ngại vật trong vài mili giây. Việc xử lý cục bộ này rất quan trọng vì việc phụ thuộc vào kết nối đám mây sẽ gây ra sự chậm trễ nguy hiểm. Hệ thống biên đưa ra các quyết định lái xe trong tích tắc, chẳng hạn như phanh hoặc đánh lái, đạt được thời gian phản hồi dưới một giây cần thiết cho việc điều hướng tự hành an toàn.
Một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cần theo dõi các bệnh nhân có nguy cơ cao tại nhà. Bệnh nhân sử dụng các thiết bị đeo được trang bị chip AI biên. Thiết bị liên tục phân tích các dấu hiệu sinh tồn như nhịp tim và nồng độ oxy trong máu tại chỗ. Nếu mô hình AI trên chip phát hiện một sự bất thường nghiêm trọng, nó sẽ kích hoạt một cảnh báo ngay lập tức trên chính thiết bị và gửi thông báo cho người chăm sóc, ngay cả khi kết nối internet của nhà không ổn định. Điều này đảm bảo sự can thiệp kịp thời bằng cách xử lý dữ liệu sức khỏe nhạy cảm một cách an toàn trên thiết bị, giảm sự phụ thuộc vào kết nối liên tục và bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân.
Một nhà nông học sử dụng máy bay không người lái để theo dõi một trang trại lớn nhằm phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm. Máy bay không người lái được trang bị một mô-đun điện toán biên và một camera đa phổ. Khi bay, mô-đun xử lý hình ảnh theo thời gian thực, chạy một mô hình AI để phát hiện những thay đổi tinh tế về màu sắc của cây cho thấy sự căng thẳng hoặc nhiễm bệnh. Thay vì truyền hàng terabyte video thô để phân tích sau, hệ thống tạo ra một bản đồ sức khỏe thời gian thực, xác định chính xác các khu vực có vấn đề. Điều này cho phép người nông dân thực hiện hành động ngay lập tức, có mục tiêu, chẳng hạn như chỉ phun thuốc trừ sâu ở những nơi cần thiết, giúp tiết kiệm tài nguyên và cải thiện năng suất cây trồng.
Một người quản lý an ninh cho một cơ sở lớn cần giám sát hàng trăm camera mà không làm quá tải mạng hoặc nhân viên của họ. Các thiết bị điện toán biên được kết nối với các camera an ninh. Các thiết bị này phân tích các luồng video tại chỗ và theo thời gian thực để phát hiện các sự kiện cụ thể, chẳng hạn như xâm nhập trái phép vào khu vực hạn chế hoặc một gói hàng bị bỏ lại. Khi phát hiện một sự bất thường, thiết bị biên sẽ gửi một đoạn video ngắn và một cảnh báo đến trạm giám sát trung tâm. Điều này giảm đáng kể việc sử dụng băng thông mạng so với việc truyền tất cả các luồng lên đám mây và cho phép nhân viên an ninh chỉ tập trung vào các sự kiện quan trọng.
Điện toán biên là một mô hình tính toán xử lý dữ liệu gần nguồn của nó. Trong lĩnh vực AI, điều này có nghĩa là chạy các mô hình học máy trực tiếp trên các thiết bị cục bộ như cảm biến IoT, camera hoặc cổng, thay vì gửi dữ liệu đến một đám mây tập trung để xử lý. Cách tiếp cận này được thiết kế để cung cấp thời gian phản hồi nhanh hơn, cải thiện độ tin cậy hoạt động trong môi trường kết nối kém và tăng cường quyền riêng tư dữ liệu bằng cách giữ thông tin nhạy cảm tại chỗ.
Sự khác biệt chính là vị trí xử lý dữ liệu. Điện toán đám mây tập trung xử lý tại các trung tâm dữ liệu lớn, yêu cầu dữ liệu phải được truyền từ các thiết bị qua internet. Điện toán biên phân cấp xử lý, thực hiện nó trên hoặc gần chính thiết bị. Điều này làm cho Điện toán biên vượt trội hơn đối với các ứng dụng cần phản hồi thời gian thực (độ trễ thấp) và khả năng hoạt động ngoại tuyến. Điện toán đám mây vẫn cần thiết để huấn luyện các mô hình AI lớn và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ, không nhạy cảm về thời gian.
Những lợi ích chính của việc triển khai AI tại biên là:
Các công cụ Điện toán biên lý tưởng cho các nhà phát triển, kỹ sư và doanh nghiệp làm việc trên các ứng dụng mà tốc độ, độ tin cậy và quyền riêng tư dữ liệu là rất quan trọng. Người dùng chính bao gồm:
Khi chọn một giải pháp Điện toán biên, hãy xem xét các yếu tố sau:
