Edge AI Nedir?
Kenar yapay zekası (AI), uç nokta aygıtından doğrudan veri ve algoritmaların işlenmesini sağlayan uç bilişimin bir uzantısıdır. Uç yapay zeka, yapay zeka algoritmalarının ve yapay zeka modellerinin doğrudan sensörler veya Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları gibi yerel uç cihazlara dağıtılmasını ifade eder ve bu da bulut altyapısına sürekli bağımlı olmadan gerçek zamanlı veri işleme ve analizine olanak tanır.
Basitçe ifade etmek gerekirse, uç AI veya “uçtaki AI”, makine öğrenimi görevlerini doğrudan birbirine bağlı uç cihazlarda yürütmek için uç bilişim ve yapay zekanın birleşimini ifade eder. Uç bilişim, verilerin cihaz konumuna yakın bir yerde depolanmasını sağlar ve AI algoritmaları, verilerin internet bağlantısı olsun veya olmasın doğrudan ağ ucunda işlenmesini sağlar. Bu, verilerin milisaniyeler içinde işlenmesini kolaylaştırır ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlar.
Otonom araçlar, giyilebilir cihazlar, güvenlik kameraları ve akıllı ev aletleri, uç noktadaki yapay zeka yeteneklerinden yararlanarak kullanıcılara en önemli anda gerçek zamanlı bilgi sağlayan teknolojiler arasında yer alıyor.
Edge AI, sektörlerin iş akışlarını optimize etmek, iş süreçlerini otomatikleştirmek ve inovasyon için yeni fırsatlar yaratmak amacıyla gücünden yararlanmanın yeni yollarını keşfetmesiyle birlikte popülerlik kazanıyor. Tüm bunlar, gecikme, güvenlik ve maliyet düşürme gibi endişeleri ele alarak yapılıyor.
Uç AI ile Bulut AI arasındaki temel farklar
Hesaplama gücü
Bulut AI, Uç AI’ya kıyasla daha büyük hesaplama yetenekleri ve depolama kapasitesi sağlayabilir ve daha karmaşık ve gelişmiş AI modellerinin eğitilmesini ve dağıtımını kolaylaştırabilir. Uç AI, cihazın boyutunun sınırlaması nedeniyle işleme kapasitesinde bir sınırla birlikte gelir.
Gecikme
Üretkenliği, iş birliğini, uygulama performansını ve kullanıcı deneyimini doğrudan etkiler. Gecikme ne kadar yüksekse (ve yanıt süreleri ne kadar yavaşsa) bu alanlar o kadar fazla zarar görür. Edge AI, verileri doğrudan cihazda işleyerek azaltılmış gecikme sağlarken, bulut AI, verileri uzak sunuculara göndermeyi içerir ve bu da artan gecikmeye yol açar.
Ağ bant genişliği
Bant genişliği, dünya çapında gelen ve giden ağ trafiğinin genel veri aktarımını ifade eder. Edge AI, cihazda yerel veri işleme nedeniyle daha düşük bant genişliği gerektirirken, bulut AI, daha yüksek ağ bant genişliği gerektiren uzak sunuculara veri aktarımını içerir.
Güvenlik
Edge mimarisi, hassas verileri doğrudan cihazda işleyerek gelişmiş gizlilik sunarken, bulut yapay zekası verileri harici sunuculara iletmeyi gerektirir ve bu da hassas bilgilerin üçüncü taraf sunuculara ifşa edilmesine neden olabilir.
İyi çalışmalar dileriz.
Kaynak: ibm.com