Ați putea spune că facem abuz de termeni, însă combinația dintre edge computing și AI oferă beneficii reale. Într-adevăr, edge AI este unul dintre domeniile principale în care aceasta din urmă se aplică în industria securității și, prin urmare, domină perspectivele asupra implementării responsabile a inteligenței artificiale. În această postare, analizăm stadiul actual atins de edge AI și beneficiile oferite.
În primul rând, ce înseamnă „edge AI”?
Poate nu ați accepta că „edge AI” este un termen legitim, așa că merită să îl explicăm puțin.
Numărul de dispozitive conectate la periferia rețelelor private și publice crește anual, de la imediat sub 9 miliarde în 2019, la un număr estimat de 29 de miliarde în 2030.
Multe dintre ele, inclusiv camerele de supraveghere, au devenit la rândul lor sisteme informatice redutabile. Astfel, a crescut volumul de date ce poate fi procesat la nivelul dispozitivelor de la periferie, apărând „edge computing” (procesarea periferică).
Dată fiind creșterea puterii de procesare, progresele în Machine Learning (ML) și Deep Learning (DL), ambele subcategorii ale inteligenței artificiale (AI), ne-au permis să integrăm capacitățile AI în camerele propriu-zise. De aici, „edge AI”.
Implicațiile edge AI în monitorizarea video
Simplu spus, într-o rețea de supraveghere video, edge AI oferă posibilitatea de a efectua mai multe acțiuni la nivelul camerelor în sine, în mare parte prin analize mai avansate.
AI le permite camerelor să înțeleagă o scenă și să clasifice detalii importante în timp real. Această capacitate de a detecta, clasifica, număra și urmări obiecte precum oamenii și vehiculele cu precizie și detaliu ridicate stă la baza preluării de informații și luarea de măsuri pe baza datelor surprinse.
Aceste informații vor reduce necesarul de analiză a datelor și sarcina decizională la nivelul operatorului uman. În ultimă instanță, se vor accelera timpii de reacție și se vor furniza informații valoroase care pot modela viitorul clădirilor, orașelor, sistemelor noastre de transport și multe altele.
Informații mai utile
Edge AI aduce o îmbunătățire semnificativă a capacităților. Anterior, analizele bazate pe mișcare detectau că „ceva” s-a mișcat și declanșau o alertă. Analiza la periferie cu AI va identifica mișcarea ca vehicul, îi va clasifica tipul, pătrunderea într-o zonă restricționată sau periculoasă, prezența unor persoane în apropiere care ar putea fi în pericol și numeroase alte elemente.
Aceste informații le oferă operatorilor date mult mai utile și reduc semnificativ rezultatele fals pozitive.
De exemplu, analizele cu edge AI ar putea identifica obiectele de pe o autostradă (putând să le distingă rapid de umbre, care creau adesea dificultăți) și să alerteze automat șoferii la nivelul indicatoarelor rutiere.
Totuși, capacitățile suplimentare oferite de AI, prin care se face distincția între un om și un vehicul, pot contribui la definirea nivelului de severitate al avertismentului transmis șoferilor. Când camerele video observă că există o persoană în pericol pe drum, ele pot activa automat indicatoarele pentru a încetini sau chiar a opri traficul și a alerta serviciile de urgență.
După identificarea vehiculului (și/sau a altor obiecte), analizele ar putea să îl și urmărească, ajutând operatorii la monitorizarea și investigarea unui incident.
Capacități de căutare avansată
Acest aspect, alături de datele (și metadatele) create de analizele cu edge AI, promovează și căutări mult mai avansate în înregistrările video. De aceea, operatorii pot să localizeze rapid obiecte specifice de interes din ore de înregistrări pe numeroase camere. Se crește semnificativ viteza și eficacitatea investigațiilor postincident.
O sarcină mai ușoară: edge AI în arhitectura soluțiilor hibride
Edge AI aduce analize puternice la periferia rețelei, dar joacă și un rol valoros în arhitecturile soluțiilor hibride. O astfel de arhitectură valorifică perfect mediile de server la periferie, în cloud și în unitatea de lucru.
Când analiza este centralizată pe un server, adăugarea mai multor camere crește transferul de date și cere servere suplimentare pentru a gestiona analiza. Implementarea analizei cu edge AI înseamnă că numai cele mai relevante informații sunt trimise în rețea, reducându-se necesarul de lățime de bandă și stocare.
Analiza în cloud și în server poate beneficia adesea de preprocesarea la periferie, susținând analize „în afara camerei” cu metadate mai ușor de asimilat. S-ar putea să fie necesare și alte analize rulate complet în cloud sau pe server din cauza complexității lor.
Soluțiile hibride preiau metadatele create de edge AI, le transferă în tablourile de bord din cloud și aplică analize pe server eficiente pentru a identifica și a răspunde la tendințe, modele și anomalii.
Procesarea inteligentă într-o arhitectură hibridă, bazată pe abilitățile, capacitatea și forța fiecărei părți a sistemului, ajută la evitarea blocajelor, reduce costurile și crește performanța.
Analiză cu edge AI pentru mai multă precizie
Într-o întorsătură de situație foarte „meta”, analizele edge AI sunt acum utilizate deoarece datele nu se degradează, iar precizia crește.
Un beneficiu cheie al analizei periferice este că are la bază înregistrări video de cea mai bună calitate, cât mai aproape de sursă. Într-un model tradițional, când analiza se desfășoară pe un server, materialul video este adesea comprimat înainte de a fi transferat, analiza fiind astfel efectuată pe un material de calitate inferioară.
Însă, edge AI necesită imagini de înaltă calitate, și mai pot apărea probleme din cauza obiectivelor murdare sau blocate sau a necalibrării camerelor.
După cum sugerează și numele, o nouă categorie de analize cu edge AI (analiza integrității imaginilor) va monitoriza continuu calitatea imaginii capturate de camerele de supraveghere și va alerta operatorii când scade sub pragul necesar pentru ca alte analize AI de ultimă oră să fie aplicate cel mai eficient la scenă.
Edge AI: scenarii de utilizare dincolo de sfera securității
Este evident că edge AI crește valoarea scenariilor tradiționale de utilizare în domeniul siguranței și securității, permițând echipelor de prim ajutor și personalului de securitate să reacționeze mai rapid și mai corect. În plus, datele detaliate și metadatele din analizele cu edge AI cresc eficiența operațională în diverse sectoare.
- Inginerii civili folosesc datele pentru a alimenta „digital twins” ai mediilor urbane, pentru a testa optimizări în proiectare, managementul traficului și controlul zgomotului pentru a îmbunătăți calitatea vieții cetățenilor;
- Companiile utilizează analize pentru a gestiona mai bine consumul de energie în clădiri, având un impact pozitiv asupra mediului;
- În domeniul sănătății, educației, retailului și nu numai, edge AI în camerele de supraveghere îmbunătățește furnizarea de servicii și rezultate pentru pacienți, studenți și clienți.
Și, chiar și așa, potențialul edge AI încă mai are multe de oferit.
