O que é IA de borda? Como funciona, aplicativos e desafios

O que é Edge AI?

A Edge AI é a 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.

Esses dispositivos abrangem uma ampla gama, desde servidores de borda avançados até sensores de IoT com recursos limitados, e incluem exemplos conhecidos como smartphones, eletrodomésticos inteligentes, veículos autônomos e até mesmo robôs industriais.

Os recentes avanços em IA, como o desenvolvimento de modelos de linguagem menores e mais eficientes, como o GPT-4o Mini, Llama 3.1 8Be Gemma 2 2Bestão acelerando ainda mais a adoção da Edge AI.

Essa mudança para a Edge AI oferece várias vantagens:

• Velocidade: As decisões e ações acontecem em tempo real, exatamente onde os dados são gerados. Isso é necessário para aplicativos como carros autônomos ou dispositivos médicos que não podem permitir atrasos causados pelo envio de dados para a nuvem para processamento.
• Privacidade: Os dados confidenciais podem ser analisados localmente sem a necessidade de serem enviados para a nuvem, aumentando a segurança e a privacidade.
• Confiabilidade: A Edge AI reduz a dependência de uma conexão constante com a Internet, tornando-a mais confiável em áreas com conectividade limitada ou instável.
• Eficiência: O processamento de dados localmente reduz a largura de banda necessária para enviar tudo para a nuvem, economizando energia e custos.

Como a Edge AI funciona

Para entender como a Edge AI funciona, precisamos entender seus principais componentes e os processos envolvidos.

Principais componentes

A Edge AI é composta por três componentes principais: dispositivos de borda, modelos de IA e comunicação.

Dispositivos de borda

Os dispositivos de borda abrangem uma ampla variedade de hardware, desde servidores de borda avançados capazes de lidar com cargas computacionais substanciais até sensores de IoT com recursos altamente limitados, projetados para tarefas específicas.

Esses dispositivos incluem smartphones, drones, veículos autônomos, robôs industriais e dispositivos domésticos inteligentes, todos os quais podem executar modelos de IA localmente para processar dados em tempo real. Alguns fabricantes de hardware, como a NVIDIA e a Intel, até oferecem suporte de hardware para implantação de modelos de ML na borda.

Modelos de IA

A Edge AI emprega vários tipos de modelos de IA, incluindo machine learning, aprendizagem profundae algoritmos de visão computacional, otimizados para execução eficiente em dispositivos de borda.

Esses modelos são adaptados para operar dentro das restrições dos ambientes de borda, garantindo que possam ter um desempenho eficaz, apesar do poder de processamento, da memória e do armazenamento limitados.

Por exemplo, modelos como o GPT-4o Mini e o Llama 3.1 8B foram projetados especificamente para serem leves e eficientes, o que os torna adequados para implementações de borda.

Comunicação

A troca eficiente de dados entre dispositivos de borda e a nuvem é facilitada por protocolos de comunicação, como MQTT e APIs REST. Esses protocolos possibilitam a conectividade e a transferência de dados sem interrupções, permitindo operações sincronizadas entre dispositivos de borda e sistemas centrais, quando necessário. Esses protocolos permitem a transferência de informações em formato compactado de forma quase sem perdas para manter intactas as informações essenciais.

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) é um protocolo de mensagens leve projetado para dispositivos restritos e redes de baixa largura de banda, alta latência ou não confiáveis. Ele usa um modelo de publicação e assinatura, permitindo que os dispositivos enviem (publiquem) e recebam (assinem) mensagens sem a necessidade de uma conexão direta. Isso torna o MQTT ideal para aplicativos de IoT em que os dispositivos precisam se comunicar de forma eficiente e confiável.

API REST (Interface de Programação de Aplicativos de Transferência de Estado Representacional) é um estilo arquitetônico para projetar aplicativos em rede. Ele usa solicitações HTTP para acessar e usar dados. As APIs REST não têm estado, o que significa que cada chamada de um cliente para um servidor deve conter todas as informações de que o servidor precisa para atender a essa solicitação. Isso torna as APIs REST dimensionáveis e adequadas para vários serviços e aplicativos da Web, inclusive aqueles que envolvem dispositivos de borda.

O processo

O fluxo de trabalho que alimenta a IA de ponta envolve três etapas: coleta de dados, processamento de dados e ação.

Coleta de dados

Os dispositivos de borda coletam continuamente dados de sensores, câmeras ou outras fontes, fornecendo um fluxo constante de informações. Esses dados podem variar de métricas ambientais e parâmetros de saúde a feeds de vídeo e gravações de áudio, formando a base para a análise em tempo real.

Um ótimo exemplo de coleta de dados é como o seu smartwatch coleta o número de passos que você deu hoje.

Processamento de dados

Os modelos de IA implementados em dispositivos de borda processam os dados coletados localmente. Essa etapa envolve a análise dos dados para extrair insights significativos, detectar padrões e fazer previsões usando modelos de IA sem depender de recursos de nuvem.

O processamento local garante que as decisões possam ser tomadas rapidamente, como um carro autônomo que determina qual pista escolher em tempo real.

Ação em tempo real

Com base no resultado do modelo de IA, os dispositivos de borda podem tomar medidas imediatas. Essas ações podem incluir o acionamento de alarmes, o ajuste do caminho ou o envio de dados para a nuvem para análise posterior. A capacidade de agir em tempo real é essencial para cenários que exigem respostas instantâneas, como sistemas de segurança ou dispositivos médicos.

Aplicações reais de Edge AI

A Edge AI está transformando vários setores ao permitir a inteligência e a tomada de decisões em tempo real. Vamos explorar alguns aplicativos notáveis.

Fabricação

Na manufatura, o tempo de inatividade do equipamento pode custar caro. A Edge AI resolve isso monitorando a integridade do equipamento e prevendo possíveis falhas antes que elas ocorram. Ao analisar dados de sensores em tempo real, os modelos de IA podem detectar anomalias e alertar as equipes demanutenção do para que tomem medidas preventivas. Isso não apenas reduz o tempo de inatividade, mas também aumenta a vida útil do maquinário. 

Garantir a qualidadedo produto é fundamental na fabricação. As câmeras com tecnologia de IA equipadas com IA de ponta podem inspecionar produtos em busca de defeitos em tempo real. Esses sistemas analisam dados visuais para identificar falhas, como arranhões, amassados ou montagem incorreta. Ao automatizar o processo de inspeção, os fabricantes podem obter maior precisão, consistência e eficiência, melhorando, em última análise, a qualidade do produto e a satisfação do cliente.

Cuidados com a saúde

O setor de saúde está se beneficiando significativamente da Edge AI. Os dispositivos portáteis equipados com IA de ponta podem analisar imagens médicas como raios X, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas, proporcionando diagnósticos mais rápidos. Esse recurso é particularmente valioso em áreas remotas ou mal atendidas onde o acesso a radiologistas especializados pode ser limitado. Ao processar imagens localmente, a IA de ponta reduz o tempo necessário para o diagnóstico, permitindo o tratamento oportuno e melhorando os resultados dos pacientes.

Os dispositivos vestíveis com IA de ponta estão revolucionando o atendimento ao paciente ao permitir o monitoramentocontínuo dos parâmetros de saúde. Esses dispositivos coletam dados como frequência cardíaca, pressão arterial e níveis de glicose, analisando-os em tempo real para detectar anomalias. Se uma condição crítica for identificada, o dispositivo poderá alertar os profissionais de saúde imediatamente. Essa abordagem proativa do monitoramento de pacientes ajuda a gerenciar doenças crônicas, detectar problemas de saúde precocemente e reduzir as visitas ao hospital.

Varejo

Ogerenciamentoeficiente do inventário é crucial para as empresas de varejo. Câmeras e sensores com tecnologia de IA podem rastrear os níveis de estoque em tempo real, garantindo que as prateleiras estejam sempre abastecidas. Ao analisar os dados desses dispositivos, a Edge AI pode otimizar o reabastecimento de estoque, reduzir o desperdício e evitar a falta de estoque. Isso leva a uma maior satisfação do cliente e a menores custos de estoque.

Entender o comportamento do cliente é fundamental para que você possa oferecer experiências decompras personalizadas no site. A Edge AI analisa dados de câmeras e sensores na loja para obter insights sobre as preferências e o comportamento do cliente. Com base nessa análise, ele pode fornecer recomendações e promoções personalizadas para compradores individuais. A personalização aprimora a experiência de compra, aumenta a fidelidade do cliente e impulsiona as vendas.

Cidades inteligentes

O gerenciamento do tráfego urbano é uma tarefa complexa que exige a análise de dados em tempo real. A Edge AI pode otimizar o fluxo de tráfego analisando dados de câmeras de tráfego, sensores e dispositivos GPS. Ao detectar padrões de congestionamento e prever condições de tráfego, ele pode ajustar sinais de trânsito, redirecionar veículos e fornecer atualizações de tráfego em tempo real aos motoristas. Isso melhora a eficiência do tráfego, reduz o tempo de viagem e aumenta a segurança nas estradas.

Garantir a segurança pública é uma das principais prioridades das cidades inteligentes. Os sistemas de vigilância com tecnologia de IA equipados com IA de ponta podem monitorar espaços públicos, detectar anomalias e identificar possíveis ameaças. Esses sistemas analisam os feeds de vídeo em tempo real, reconhecendo atividades suspeitas, como acesso não autorizado ou malas sem supervisão. Ao alertar prontamente as autoridades, a IA de ponta aumenta a segurança e permite uma resposta rápida a incidentes.

Edge AI: Soluções de hardware e software

A implementação da Edge AI requer a combinação certa de soluções de hardware e software. Aqui estão algumas opções populares:

Plataformas de hardware

Para implementar a Edge AI com sucesso, você precisará de plataformas de hardware adequadas capazes de executar modelos de IA com eficiência na borda. Vamos explorar algumas opções:

• NVIDIA Jetson: NVIDIA Jetson é uma plataforma poderosa para IA na borda, oferecendo recursos de computação de alto desempenho. Ele é amplamente usado em aplicações como robótica, cidades inteligentes e saúde. Os dispositivos Jetson fornecem a capacidade de processamento necessária para executar modelos complexos de IA localmente, tornando-os ideais para implementações de Edge AI.
• Google Coral: Os dispositivos Google Coral são projetados para implementações de Edge AI rápidas e eficientes. Eles fornecem recursos acelerados de inferência de machine learning, tornando-os adequados para várias aplicações, incluindo visão computacional e IoT. Os dispositivos Coral são conhecidos por sua facilidade de uso e integração com estruturas populares de IA.
• Intel Movidius: Intel Movidius é conhecido por seu desempenho com eficiência energética, o que o torna ideal para aplicativos baseados em visão. Ele oferece suporte a cargas de trabalho de aprendizagem profunda e visão computacional em dispositivos de borda, permitindo o processamento em tempo real com consumo mínimo de energia. Os chips da Movidius são comumente usados em drones, câmeras de segurança e dispositivos domésticos inteligentes.

Estruturas de software

Além do hardware, estruturas de software robustas são essenciais para o desenvolvimento e a implantação de aplicativos de Edge AI. Vamos explorar algumas opções:

• TensorFlow Lite: O TensorFlow Lite é uma versão leve do TensorFlowotimizada para dispositivos móveis e de borda. Ele permite que os desenvolvedores implementem modelos de machine learning em dispositivos com recursos limitados de forma eficiente. O TensorFlow Lite oferece suporte a uma ampla gama de aplicativos de IA, desde a classificação de imagens até o processamento de linguagem natural.
• PyTorch Mobile: O PyTorch Mobile permite a implantação do PyTorch em plataformas móveis e de borda. Ele oferece suporte a várias tarefas de IA, incluindo visão computacional, reconhecimento de fala e sistemas de recomendação. O PyTorch Mobile é conhecido por sua flexibilidade e facilidade de integração com os fluxos de trabalho existentes do PyTorch.
• ONNX (Open Neural Network Exchange): O ONNX é um formato de código aberto para modelos de IA, permitindo que os modelos sejam transferidos entre diferentes estruturas. Ele é particularmente útil para IA de ponta porque permite o uso de modelos pré-treinados em várias plataformas, incluindo TensorFlow, PyTorch e outras. O ONNX Runtime é otimizado para desempenho em dispositivos de ponta, garantindo a execução eficiente dos modelos.
• Impulso de borda: O Edge Impulse é uma plataforma projetada especificamente para o desenvolvimento de Edge AI. Ele oferece ferramentas para coleta de dados, treinamento de modelos e implantação, simplificando o processo de criação e implantação de soluções de IA de ponta. O Edge Impulse é compatível com uma ampla variedade de plataformas de hardware e oferece uma interface intuitiva para os desenvolvedores.

Desafios e considerações

Embora a Edge AI ofereça inúmeros benefícios, ela também apresenta vários desafios que precisam ser abordados:

• Recursos limitados: Executar modelos complexos de IA em dispositivos com capacidade de processamento, memória e armazenamento limitados é um desafio. Os desenvolvedores devem otimizar os modelos para equilibrar o desempenho e o consumo de recursos, garantindo uma execução eficiente em dispositivos de ponta. Técnicas como quantização de modelosA quantificação de modelos, a poda e a destilação de conhecimento são comumente usadas para reduzir a carga computacional e o espaço de memória dos modelos de IA.
• Restrições de energia: Os dispositivos de borda, especialmente os alimentados por bateria, exigem algoritmos e hardware de IA com eficiência energética. Garantir uma longa duração da bateria e manter o desempenho é crucial para a adoção generalizada da Edge AI. Técnicas como o design de hardware de baixo consumo de energia, algoritmos eficientes em termos de energiae gerenciamento dinâmico de energia são essenciais para minimizar o consumo de energia sem comprometer o desempenho.
• Segurança e privacidade de dados: O processamento de dados confidenciais na borda exige medidas de segurança robustas. Proteger os dados e garantir a conformidade com regulamentos como o GDPR são essenciais para manter a confiança do usuário e evitar violações de dados. Técnicas como criptografia, inicialização segura e ambientes de execução confiáveis são comumente usadas para aprimorar a segurança e a privacidade dos dados em implementações de IA de ponta.

Conclusão

A Edge AI representa uma mudança significativa na forma como implantamos e utilizamos a inteligência artificial.

Ao aproximar a computação das fontes de dados, a Edge AI aborda as limitações da IA baseada em nuvem, como latência, preocupações com a privacidade e custos de largura de banda.

Os avanços em hardware e software, incluindo o desenvolvimento de modelos de IA menores e mais eficientes, estão impulsionando o crescimento da Edge AI em vários setores.

A Edge AI promete um futuro em que os dispositivos e aplicativos inteligentes se integram perfeitamente ao nosso dia a dia, tornando-os mais rápidos, seguros e responsivos.