Os tecnologia está em constante evolução, um exemplo disso, é a consolidação da Inteligência Artificial (IA) como uma das tecnologias mais transformadora dessa Era. Tradicionalmente, os modelos de IA são executados em servidores na nuvem, mas essa abordagem nem sempre é ideal, especialmente quando é necessário tomar decisões em tempo real ou garantir a privacidade dos dados. É nesse cenário que surge o Edge AI, onde os modelos são executados diretamente em dispositivos com recursos limitados, como sensores, câmeras, smartphones e microcontroladores.
O que é Edge AI?
A computação de borda, ou edge computing, é um modelo no qual o processamento das informações ocorre próximo ao local onde os dados são gerados. Ou seja, em vez de enviar todas as informações geradas por dispositivos para servidores distantes que ficam em data centers ou na nuvem, esses dados são processados localmente. Esse local pode ser um roteador inteligente, um servidor localizado em uma fábrica, um dispositivo IoT ou outro equipamento próximo à origem da informação.
A partir desse conceito, é possível entender a Edge AI, que consiste na integração da Inteligência Artificial com a edge computing. A Edge AI refere-se à prática de implantar modelos e algoritmos de IA diretamente em dispositivos de borda, que são dispositivos localizados na periferia da rede, perto de onde os dados são gerados e as ações precisam ser tomadas. Exemplos de dispositivos que usam essa tecnologia, são:
- Câmeras de segurança inteligentes: que detectam movimentos ou rostos localmente.
- Dispositivos vestíveis (wearables): como smartwatches que monitoram saúde sem enviar dados à nuvem.
- Carros autônomos: onde decisões em milissegundos são essenciais.
- Agricultura de precisão: sensores que analisam o solo e clima diretamente no campo.
E a Cloud AI?
Como visto anteriormente, na Edge AI os dados são processados localmente, enquanto na Cloud AI as informações são processadas em servidores remotos. A principal diferença entre as duas IA está diretamente relacionada ao local do processamento de dados.
Essa diferença impacta diretamente a escolha da tecnologia a ser empregada, que deve considerar as necessidades da aplicação. A Edge AI permite respostas em tempo real, maior privacidade e menor dependência de conexão com a internet, sendo ideal para aplicações em ambientes com conectividade limitada, como veículos autônomos e sistemas de vigilância e a Cloud AI favorece o uso de grandes volumes de dados, atualizações frequentes e maior escalabilidade, sendo indicada para aplicações como análise de big data e assistentes virtuais.
Desafios da Edge AI
Apesar da Edge AI oferecer várias vantagens, como por exemplo, resposta rápida, autonomia, entre outros. Ela também apresenta alguns desafios, que são eles:
- Recurso Computacionais Limitados: dispositivos de borda, como celulares, sensores e dispositivos IoT, geralmente possuem capacidade limitada de processamento, memória, armazenamento e energia, especialmente quando comparados com servidores na nuvem. Essa particularidade torna desafiadora a execução de modelos complexos de IA nesses aparelhos.
- Restrições de Energia: os algoritmos utilizados em Egde AI devem ser otimizados para minimizar o consumo de energia sem comprometer o desempenho. Devido ao fato de que os dispositivos de borda geralmente são alimentados por bateria ou têm acesso limitado a fontes de energia. Nesse caso a otimização é essencial para prolongar a vida útil e a autonomia desses aparelhos.
- Gerenciamento de Atualizações: o grande número de dispositivos de borda distribuídos em diferentes locais, se torna um desafio para a realização do gerenciamento de implantações, atualizações e manutenção de modelos. Essa ampla distribuição, exige estratégias robustas para garantir a consistência e o desempenho dos sistemas implementados em ambientes dinâmicos.
Soluções para os Desafios da Edge AI
Como mencionado anteriormente a Edge AI apresenta desafios técnicos e operacionais, mas eles podem ser mitigados por meio da aplicação de técnicas apropriadas. A escolha da estratégia correta permite viabilizar uma melhor implantação e confiabilidade das soluções de Edge AI. Algumas dessas técnicas são:
- Otimização de Aprendizagem de Máquina: tem o objetivo de reduzir a complexidade computacional para adaptar a IA em dispositivos com recursos limitados. Algumas das técnicas utilizada nessa estratégia, são:
- Quantização: dados de tipo que pode conter mais informações para que contém menos, por exemplo, a conversão de número de ponto flutuante de 32 para um número inteiro de 8 bits.
- Poda: que elimina partes do modelo com pouca relevância, diminuindo a demanda por memória e processamento.
- Destilação de Conhecimento: treina modelos menores a partir de modelos maiores, preservando sua capacidade de generalização.
- Hardware Especializado: a viabilização da Edge AI depende não só de software otimizado, mas também do hardware especializado. Alguns exemplos são hardware com especialidades e rapidez e eficiência são:
- Microcontroladores com suporte a IA: para possibilitar a inferência em ambientes extremamente restritos, dispositivos vêm sendo otimizado para executar modelos TinyML (framework que une algumas técnicas tradicionais de machine learning com as ferramentas para sua otimização e compatibilidade para microcontroladores de 32-bits).
- Google Coral: plataforma de inteligência artificial, focada em acelerar a inferência de modelos de machine learning em dispositivos embarcados.
- NVIDIA Jetson: sistemas embarcados, com o objetivo de executar tarefas de Edge AI, voltada para aplicações mais complexas que exigem processamento paralelo intensivo, como visão computacional e robótica.
- Atualizações Inteligentes em Sistemas de Edge AI: tem objetivo de superar o desafio de gerenciamento da ampla distribuição dos dispositivos de Edge, algumas das estratégias que podem ser utilizadas para reduzir essa dificuldade são:
- Over-The- Air: a atualização OTA, consiste na distribuição sem o contato físico com o dispositivo, permitindo a atualização de programas e alteração de configurações através de um servidor central, para um ou mais dispositivos de maneira remota, por meio de uma conexão sem fio.
- Aprendizagem Federada: uma técnica de aprendizado de máquina que permite a colaboração na construção de modelos de IA sem a necessidade de compartilhamento direto de dados.
Conclusão
Edge AI representa uma revolução na forma como processamos dados e tomamos decisões automatizadas. Levar a inteligência artificial para dispositivos com recursos limitados abre um mundo de possibilidades, mais ágil, privado e eficiente. Com os avanços em hardware e software, a tendência é que o Edge AI se torne cada vez mais comum em nosso dia a dia, impulsionando a próxima geração de aplicações inteligentes.
Autor: Giulia Stefani de Barros
Referências
https://encurtador.com.br/DB5er
https://www.datacamp.com/pt/blog/edge-ai
https://encurtador.com.br/Ztyjc
https://www.mdpi.com/1996-1073/17/7/1757
https://www.intel.com.br/content/www/br/pt/learn/edge-ai.html
https://www.datacamp.com/pt/tutorial/quantization-for-large-language-models
https://encurtador.com.br/Mvl6n
https://datasciencedojo.com/blog/understanding-knowledge-distillation/
https://encurtador.com.br/hsw36
https://www.nvidia.com/pt-br/autonomous-machines/embedded-systems/
https://embarcados.com.br/tecnologia-de-atualizacoes-over-the-air/
https://www.datacamp.com/pt/blog/federated-learning