Nos últimos anos, as aplicações da Inteligência Artificial têm melhorado consideravelmente em todo o mundo. Com o crescimento das atividades corporativas no trabalho, a computação em nuvem se tornou uma parte central da evolução da IA. Além disso, à medida que os clientes utilizam cada vez mais seus dispositivos, as empresas estão se tornando mais conscientes da necessidade de levar a tecnologia a esses dispositivos para estar mais perto dos clientes e atender melhor às suas necessidades. É por isso que o mercado de Edge Computing continuará a crescer nos próximos anos.
O futuro da Inteligência Artificial está no limite
O Edge AI é um sistema que utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para processar dados gerados por um dispositivo de hardware a nível local. O dispositivo não precisa estar conectado à Internet para processar tais dados e tomar decisões em tempo real, em questão de milissegundos. Isto reduz consideravelmente os custos de comunicação derivados do modelo de nuvem. Em outras palavras, o Edge AI leva os dados e seu processamento ao ponto mais próximo de interação com o usuário, seja um computador, um dispositivo IoT ou um servidor Edge.
Um exemplo desta tecnologia pode ser visto nos alto-falantes do Google, Alexa ou do Apple Homepod, que aprenderam palavras e frases através do Machine Learning e depois armazenaram-nas localmente no dispositivo. Quando o usuário comunica algo a aplicações como o Siri ou Google, ele envia a gravação de voz para uma rede Edge onde ela é passada para o texto via AI e uma resposta é processada. Sem uma rede Edge o tempo de resposta seria de segundos, com a Edge os tempos são reduzidos para menos de 400 milissegundos.
O Edge AI elimina a questão da privacidade de transmitir milhões de dados e armazená-los na nuvem, bem como as limitações de largura de banda e latência que reduzem a capacidade de transmissão de dados.
A tecnologia de ponta é essencial para muitas indústrias, por exemplo, para carros autônomos, ajudará a reduzir o consumo de energia, aumentando a durabilidade da bateria. Também será aplicável a robôs, sistemas de vigilância e outros. Como resultado, espera-se que o mercado de software Edge AI cresça em valor de US$ 355 milhões em 2018 para US$ 1,12 trilhão até 2023.
Benefícios da IA Edge
Algumas das principais vantagens oferecidas pela Edge AI são
- Reduz custos e tempos de latência para uma melhor experiência do usuário Isto facilita a integração de tecnologias vestíveis focadas na experiência do usuário, onde você interage em tempo real para fazer pagamentos, ou onde as pulseiras monitoram seus padrões de exercício e sono.
- Ele aumenta o nível de segurança em termos de privacidade de dados através do processamento local. Os dados não são mais compartilhados em uma nuvem centralizada.
- Tecnicamente, a redução da largura de banda necessária deve levar a uma redução nos custos do serviço de Internet contratado.
- Os dispositivos de tecnologia de ponta não requerem manutenção especializada por cientistas de dados ou desenvolvedores de IA. Os fluxos de dados gráficos são automaticamente entregues para monitoramento, portanto, é uma tecnologia autônoma.
Por que a Edge AI é importante?
Por outro lado, a lista de aplicações de IA Edge é longa. Exemplos atuais incluem reconhecimento facial e atualizações de tráfego em tempo real em smartphones, assim como veículos semi-autônomos ou dispositivos inteligentes. Outros dispositivos habilitados para IA Edge incluem jogos de vídeo, alto-falantes inteligentes, robôs, drones, câmeras de segurança e dispositivos de monitoramento de saúde viáveis. Abaixo estão mais algumas áreas onde se espera que a IA Edge continue a ser usada:
- Ele fornecerá inteligência para o processo de detecção da câmera de segurança. As câmeras de vigilância tradicionais gravam as imagens durante horas e depois as armazenam e utilizam, se necessário. Entretanto, com a Edge AI, os processos algorítmicos serão realizados em tempo real no próprio sistema, de modo que as câmeras poderão detectar e processar atividades suspeitas em tempo real, para um serviço mais eficiente e menos dispendioso.
- Os veículos autônomos aumentarão sua capacidade de processar dados e imagens em tempo real para a detecção de sinais de trânsito, pedestres, outros veículos e estradas, melhorando os níveis de segurança no transporte.
- Será possível utilizá-lo na análise de imagens e vídeos, para gerar respostas a estímulos audiovisuais, ou para o reconhecimento em tempo real de cenas e espaços, por exemplo, em smartphones.
- Ela reduzirá os custos e melhorará a segurança em termos de IOT industrial (IIoT). A IA monitorará as máquinas para detectar possíveis defeitos ou erros na cadeia de produção, enquanto o aprendizado das máquinas recompilará os dados em tempo real de todo o processo.
- Será utilizado para a análise de imagens médicas em atendimento médico de emergência.
- A implantação de redes de tecnologia 5G significará maior velocidade e muito baixa latência para a transmissão de dados móveis, tornando a Edge AI mais útil. As empresas já abraçaram isto e, por exemplo, a IBM e a Red Hat se associaram para lançar soluções de ponta baseadas em 5G para permitir que as empresas gerenciem mais facilmente cargas de trabalho através de um volume maciço de dispositivos de diferentes fornecedores, dando à indústria de telecomunicações a agilidade de que ela precisa para entregar rapidamente serviços a seus clientes.
Não há limites de aplicação para a tecnologia Edge AI. Após a crise do Covid-19, a engenhosidade das empresas levou à implantação de soluções baseadas em Inteligência Artificial para fornecer informações precisas em tempo real. Na saúde, por exemplo, a IA está ajudando no monitoramento, teste e tratamento de pacientes.
A criatividade e a imaginação da comunidade de desenvolvedores é o único limite real da tecnologia Edge. É por isso que já existem projetos de colaboração tentando treinar estudantes e profissionais com perfil STEM nesta nova tecnologia.
Um exemplo disto é o da Intel e Udacity, que estão colaborando no programa Intel Edge AI for IoT Developers Nanodegree, com o objetivo de treinar a comunidade de desenvolvedores em Aprendizagem Profunda e Visão Computacional. Isto inclui engenheiros de software, engenheiros de aprendizado de máquinas, cientistas de dados e todos aqueles envolvidos no desenvolvimento de aplicações de IA baseadas na nuvem. Espera-se que o programa leve ao desenvolvimento de aplicações AI Edge mais orientadas para o usuário.
Conclusões
Como os usuários passam mais tempo com seus dispositivos móveis, mais empresas e desenvolvedores compreendem a importância de implantar a tecnologia Edge para fornecer um serviço mais imediato e eficiente, ao mesmo tempo em que melhoram sua margem de lucro. Isto abrirá um novo mundo de possibilidades em termos de serviços baseados em IA de nível empresarial e conveniência e satisfação do usuário.
Grandes empresas como a Amazon e Google têm investido milhões no desenvolvimento de seus sistemas de IA Edge, portanto a única maneira de se manterem competitivas é assumir a liderança e investir nessas tecnologias. Por outro lado, o aumento da demanda por dispositivos IoT facilitará a adoção de redes 5G e da própria Edge Computing.
Entretanto, há uma falsa noção de que a tecnologia Edge irá substituir a nuvem; isto não é verdade, Edge funcionará de forma complementar com a nuvem. Os dados continuarão a ser processados na nuvem, mas os dados gerados pelo usuário que pertencem apenas aos usuários podem ser operados e processados na Edge.
