O que é edge AI?

A inteligência artificial na edge, ou IA na edge, é o uso da IA com a edge computing para que os dados possam ser coletados em um local físico ou próximo a ele. Por exemplo, uma tarefa de algoritmo de reconhecimento de imagens será melhor executada se estiver mais próxima à fonte dos dados.

Com a edge AI, as respostas são enviadas quase instantaneamente. Com a edge AI, os dados são processados em milissegundos, fornecendo feedback em tempo real com ou sem conexão à Internet, porque os algoritmos da IA podem processar dados mais próximo à localização do dispositivo. Esse processo pode ser mais seguro para dados, pois os dados sensíveis nunca deixam a edge.

A edge AI se difere da IA tradicional porque, em vez de executar modelos de IA no back-end de um sistema de nuvem, eles são executados em dispositivos conectados operando na edge da rede.  Isso adiciona uma camada de inteligência à edge. Nela, o dispositivo de edge não apenas coleta métricas e analytics, mas também é capaz de reagir a elas, desde que possua um modelo de machine learning (ML) integrado.

O objetivo da inteligência artificial é o mesmo: fazer os computadores coletarem dados, processar os dados e gerar resultados semelhantes à inteligência humana. No entanto, a edge AI realiza o trabalho e a tomada de decisões de maneira local, dentro do dispositivo utilizado ou próximo a ele. 

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A combinação da edge computing com a inteligência artificial traz muitos benefícios. Com a edge AI, recursos de computação de alto desempenho são levados para a edge, onde estão localizados sensores e dispositivos da IoT. Os usuários podem processar dados em dispositivos em tempo real, porque não há necessidade de conectividade e integração entre sistemas. Além disso, eles conseguem economizar tempo coletando dados sem se comunicar com outros locais físicos.

Os benefícios da edge AI incluem: 

• Economia de energia: reduza o consumo de energia processando dados no nível local e com menos requisitos de energia para executar a IA na edge em comparação com os data centers em nuvem
• Largura de banda reduzida: reduza a quantidade de dados que precisam ser enviados e minimize os custos processando, analisando e armazenando mais dados localmente, em vez de enviá-los para a nuvem
• Privacidade: reduza o risco de que dados sensíveis sejam divulgados quando os dados são processados em dispositivos de edge pela edge AI
• Segurança: priorize a transferência de dados importantes com o processamento e armazenamento em uma rede de edge ou filtragem de dados redundantes e desnecessários
• Escalabilidade: escale facilmente sistemas com plataformas baseadas em nuvem e recursos de edge nativos em equipamentos de marca branca (OEM) 
• Latência reduzida: diminua o tempo para processamento de dados em uma plataforma de nuvem e os analise localmente para possibilitar que outras tarefas sejam realizadas

Conheça os estágios da edge AI

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