Khám phá lợi ích vượt trội của Edge AI so với AI truyền thống

- Edge AI là việc triển khai thuật toán và mô hình AI trên các thiết bị cục bộ như cảm biến hoặc thiết bị IoT tại rìa mạng, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu ngay lập tức, giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đám mây.
- Các thiết bị có thể đưa ra quyết định thông minh một cách nhanh chóng và tự động mà không cần dữ liệu từ máy chủ xa hoặc hệ thống đám mây, nhờ vào việc triển khai mô hình AI trực tiếp trên thiết bị rìa.
- Mạng lưới DNN (Deep Neural Networks) đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng AI ở kỷ nguyên 5G, nhưng việc chạy các tác vụ dựa trên DNN trên thiết bị di động đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn.
- Edge AI giảm thiểu độ trễ mạng rộng lớn và nhu cầu băng thông, cải thiện hiệu suất thời gian thực và trải nghiệm người dùng.
- Các khung làm việc Edge AI như PyTorch Mobile và TensorFlow Lite cho phép tổ chức tận dụng sức mạnh của AI tại rìa để thúc đẩy hiệu quả, tự động hóa và đổi mới trong hoạt động của họ.
- Edge AI hỗ trợ quyết định tại chỗ, giảm sự phụ thuộc vào việc truyền dữ liệu đến các địa điểm trung tâm, nhưng việc triển khai trên các địa điểm đa dạng đặt ra thách thức như trọng lực dữ liệu và hạn chế tài nguyên.
- Ứng dụng của Edge AI bao gồm điện thoại thông minh, phụ kiện theo dõi sức khỏe có thể đeo như đồng hồ thông minh và cập nhật giao thông thời gian thực cho xe tự lái.
- Các ngành công nghiệp áp dụng Edge AI để giảm chi phí, tự động hóa quy trình và tăng cường quyết định, tối ưu hóa hoạt động trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy hiệu quả và đổi mới.

📌 Edge AI đại diện cho sự chuyển đổi mạnh mẽ trong việc triển khai AI, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu thời gian thực trên các thiết bị cục bộ. Với các lợi ích như giảm độ trễ, cải thiện bảo mật và giảm chi phí, Edge AI đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, từ y tế đến giao thông, thông qua việc sử dụng các framework như PyTorch Mobile và TensorFlow Lite.

Citations:
[1] https://www.marktechpost.com/2024/04/30/edge-ai-and-its-advantages-over-traditional-ai/