AI Biên Là Gì

Khả năng đổi mới ở biên, được hỗ trợ bởi những tiến bộ trong hiệu năng và hiệu quả điện toán, đang hợp nhất thế giới thực và thế giới số. Mang AI đến các thiết bị và cảm biến cục bộ, AI Biên cho phép phân tích dữ liệu nhanh chóng và hành động độc lập với đám mây hoặc trung tâm dữ liệu. Điều này mở ra khả năng phản hồi và thông tin chuyên sâu gần như theo thời gian thực, tăng hiệu quả, giảm chi phí hoạt động và khả năng mang lại các loại trải nghiệm mới cho khách hàng.

Vai trò của AI tại Biên

Cho dù mục tiêu cuối cùng là tự động hóa quy trình chụp chiếu y tế để đẩy nhanh quá trình chẩn đoán hay cải thiện hiệu quả hoạt động tại nhà máy chế tạo kim loại, thì vai trò của AI tại biên đều như nhau – nhằm tận dụng dữ liệu để hành động nhanh hơn. Trong lĩnh vực AI, điều này đạt được thông qua một nhiệm vụ được gọi là suy luận.

Trong quá trình suy luận, dữ liệu đầu vào trực tiếp được đưa vào mô hình AI đã được đào tạo trước đó để thực hiện các chức năng như đưa ra quyết định, gửi cảnh báo, cung cấp thông tin chuyên sâu, hoặc hoàn thành các tác vụ như phân loại hình ảnh.

AI Biên thường sử dụng các thiết bị Internet vạn vật (IoT), bao gồm camera, nguồn dữ liệu và cảm biến, để thu thập và phân tích dữ liệu ngoài thế giới thực. Giả sử một công ty năng lượng hoặc điện nước muốn giữ cho trụ điện, đường ống hoặc lưới điện của mình an toàn khỏi kẻ xấu. Dữ liệu cảm biến và máy quay an ninh có thể được xử lý ở biên, tự động cảnh báo các nhà vận hành về các mối đe dọa gần như theo thời gian thực. Với khả năng thu thập và xử lý dữ liệu gần như tức thời, AI biên sẽ mở rộng đáng kể khả năng của một tổ chức, cho phép một loạt các ứng dụng và trải nghiệm dựa trên AI ở biên. Từ một chatbot chạy trên ki-ốt ngân hàng, đến những chiếc xe hơi có khả năng tránh va chạm và hỗ trợ làn đường tự động, đến cảnh báo gần như theo thời gian thực về các mối nguy hiểm hoặc sự cố an toàn trên đường phố hoặc nhà máy, các trường hợp sử dụng AI biên trong các ngành khá mở rộng.

AI Biên so với AI Truyền thống

Theo truyền thống, AI chủ yếu dựa trên đám mây, với dữ liệu được gửi đến trung tâm dữ liệu, nơi dữ liệu được xử lý và trả lại sau khi phân tích. Các mô hình cơ sở hạ tầng điện toán tập trung vào đám mây như vậy không lý tưởng cho các quy trình và hoạt động doanh nghiệp nhạy cảm với thời gian.

Nhiều trường hợp sử dụng suy luận doanh nghiệp sẽ hưởng lợi từ dữ liệu được phân tích rất nhanh. Chúng thường yêu cầu việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực và có yêu cầu nghiêm ngặt về độ trễ. Thông thường, chúng cần được triển khai tại những địa điểm có kết nối kém, khiến chúng dễ bị chậm trễ và lỗi do mất gói dữ liệu trong quá trình truyền qua lại đám mây.

Để giải quyết những nhu cầu và thách thức này, AI biên thực hiện phân tích dữ liệu tại nguồn dữ liệu, chẳng hạn như nhà máy, bệnh viện hoặc mặt tiền cửa hàng. Các thuật toán được triển khai tại chỗ, nơi dữ liệu được xử lý trong thiết bị trung tâm hoặc trực tiếp trên các thiết bị biên có bộ xử lý tích hợp.

AI Biên Kết Hợp

Hai phương pháp tiếp cận này – AI biên và AI đám mây – không loại trừ lẫn nhau. Khi AI tại biên tiến bộ, một phương pháp tiếp cận biên kết hợp phân phối khối lượng công việc suy luận giữa biên và đám mây dự kiến sẽ được áp dụng rộng rãi. Ý tưởng ở đây là thông tin chuyên sâu nhẹ, gần như theo thời gian thực ở biên có thể được củng cố bằng bối cảnh sâu hơn trong đám mây.

Bằng cách kết hợp tốc độ và hiệu quả của biên với các tài nguyên dựa trên đám mây có thể mở rộng, biên kết hợp sẽ tạo điều kiện cho các ứng dụng tiên tiến với môi trường triển khai và nhu cầu hiệu năng đa dạng. Phương pháp tiếp cận kết hợp cũng sẽ cho phép các doanh nghiệp tổng hợp dữ liệu đầu vào từ nhiều mô hình vào các quy trình của họ.

Trong khi AI biên thường được gắn liền với thị giác máy tính, bối cảnh AI biên đang nhanh chóng mở rộng để bao gồm các ứng dụng đa mô hình liên quan đến AI tạo sinh (GenAI), ngôn ngữ tự nhiên (văn bản thành lời nói, chatbot) và người máy học. Những trường hợp sử dụng mới nổi này dự kiến sẽ cách mạng hóa các ngành công nghiệp. Trong sản xuất, phần mềm do AI tạo sinh điều khiển có thể tạo điều kiện cho chuỗi cung ứng linh hoạt và năng động, trong khi các phương tiện tự hành và cơ sở hạ tầng thông minh có thể giúp các thành phố thông minh giảm bớt áp lực lên môi trường và tối ưu hóa lưu lượng giao thông.

Lợi ích của AI Biên

AI Biên có thể giúp các doanh nghiệp giải quyết bất kỳ thách thức phức tạp nào để xử lý các vấn đề trong thế giới thực. Một số lợi ích của việc đưa AI lên biên bao gồm:
 

• Tốc độ và hiệu quả hoạt động: Rất quan trọng với quá trình đổi mới, việc tự động hóa dựa trên AI ở biên cho phép các hoạt động tự động, gần như theo thời gian thực, loại bỏ sự chậm trễ liên quan đến quá trình xử lý dựa trên đám mây. Độ trễ và tắc nghẽn mạng được giảm thiểu, tăng tốc độ truyền dữ liệu.
• Hiệu quả chi phí: Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng từ các cảm biến và thiết bị khiến điện toán biên tiết kiệm chi phí hơn so với việc gửi dữ liệu lên đám mây và gửi trở lại. Tiêu thụ ít băng thông hơn và cần ít tài nguyên dựa trên đám mây hơn, giúp giảm chi phí hoạt động.
• Bảo toàn năng lượng: Các thiết bị AI biên tiết kiệm năng lượng được thiết kế để tạo điều kiện cho điện toán tiết kiệm điện năng và có thể hiệu quả hơn đáng kể so với việc xử lý dựa trên đám mây. Trong khi đó, phần cứng nối mạng như bộ định tuyến và bộ chuyển mạch tiêu thụ ít năng lượng hơn, vì lưu lượng qua lại trung tâm dữ liệu được giảm thiểu.
• Chủ quyền dữ liệu và bảo mật: Việc giữ dữ liệu nhạy cảm ở biên giúp giảm rủi ro bảo mật và quyền riêng tư bằng cách đảm bảo quyền kiểm soát, quyền tự chủ và tuân thủ các quy định của địa phương.

Các cân nhắc về AI Biên

Việc đưa AI đến môi trường biên đặt ra các thách thức mới khi so sánh với việc chạy AI trong đám mây công cộng hoặc riêng tư, bao gồm:
 

• Thêm AI vào các khoản đầu tư hiện có: Nhiều môi trường biên có cơ sở hạ tầng cũ, chức năng cố định với nhiều thiết bị và phần mềm độc quyền. Những công nghệ độc quyền với các định dạng không tương thích có thể gây ra các thách thức về mặt kỹ thuật khi tích hợp chúng với giải pháp biên.
• Đào tạo và tinh chỉnh các mô hình: Các mô hình AI Biên đều độc nhất và phải được điều chỉnh cho một ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể. Tri thức về lĩnh vực của con người thường rất quan trọng trong những trường hợp này. Doanh nghiệp cần những công cụ đơn giản giúp các chuyên gia khoa học phi dữ liệu chuyển đổi chuyên môn của họ thành khả năng AI.
• Giải quyết sự đa dạng phần cứng: Các ứng dụng dành riêng cho biên có thể sẽ trải qua nhiều nút, hệ điều hành, giao thức kết nối, nhu cầu điện toán và lưu trữ, hạn chế về năng lượng và chi phí, và các mối lo ngại về tuân thủ. Các nhà phát triển cần các cách để đối phó với sự phức tạp này và hỗ trợ môi trường điện toán không đồng nhất phân tán.
• Bảo mật và quản lý các ứng dụng phân tán: Các doanh nghiệp phải đối mặt với các thách thức mới khi họ tìm cách hỗ trợ AI tiên tiến tại biên. Khả năng quản lý là rất quan trọng để áp dụng AI ở quy mô lớn, và bảo mật là điều cần thiết ở mọi bước thực hiện.
• Lập kế hoạch cho các điều kiện khó khăn hoặc hạn chế: Môi trường biên đặt các loại căng thẳng khác nhau lên phần cứng AI, chẳng hạn như nhiệt, độ ẩm hoặc rung. Các giải pháp AI Biên cho các trường hợp sử dụng như giám sát giao thông hoặc đảm bảo chất lượng thường cần được đặt ở các khu vực có lượng bất động sản vật lý nhỏ. Việc thực hiện tất cả các điều đó với mức sử dụng năng lượng thấp cũng rất quan trọng để kiểm soát chi phí và thúc đẩy tính bền vững.

Các giải pháp AI Biên

Cách hiện đại hóa hoạt động kinh doanh với công nghệ AI biên là một chủ đề sâu sắc và đa diện. Một số tổ chức, chẳng hạn như các tổ chức trong ngành sản xuất và công nghiệp, sẽ tìm cách bổ sung công nghệ biên và “trí tuệ” vào thiết bị hoạt động cũ khi họ phát triển thành doanh nghiệp số sử dụng dữ liệu gần như theo thời gian thực để mang lại giá trị. Những tổ chức khác, chẳng hạn như trong ngành tài chính và chăm sóc sức khỏe, có các hoạt động lớn, tập trung vào dữ liệu quá lớn hoặc khác nhau để theo dõi và phân tích con người. Các tổ chức này đang hướng tới việc số hóa và tự động hóa các quy trình dữ liệu của họ để khám phá các mô hình và thông tin chuyên sâu nhanh hơn cũng như cải thiện hiệu quả, tính tuân thủ và tính bảo mật dữ liệu.

Bất kể một tổ chức đang cố gắng giải quyết các thách thức nào thì cũng nên giải quyết việc hỗ trợ AI theo từng giai đoạn. Mặc dù các trường hợp sử dụng tiên tiến và rộng rãi nhất sẽ yêu cầu bộ công nghệ AI bao gồm các công nghệ từ biên đến đám mây, nhưng việc bắt đầu với AI biên có thể được thực hiện mà không cần đầu tư cơ sở hạ tầng lớn. Những doanh nghiệp có môi trường biên hiện tại có thể đã sẵn sàng để bắt đầu với AI hôm nay. Các tài nguyên điện toán biên hiện có – như hệ thống điểm bán hàng (POS), máy tính cá nhân công nghiệp và máy chủ cục bộ trong văn phòng chăm sóc sức khỏe – có thể hỗ trợ nhiều khối lượng công việc AI, bao gồm thị giác máy tính.

Các cân nhắc tích hợp

Thách thức chính để triển khai giải pháp AI biên là khắc phục sự phức tạp vốn có liên quan đến việc phối hợp các phần khác nhau tạo nên giải pháp, bao gồm cơ sở hạ tầng điện toán, thiết bị IoT và thiết bị cũ. Nền tảng công nghệ thống nhất có thể giúp giảm độ phức tạp này và thúc đẩy khả năng tương tác giữa nhiều môi trường AI và tiêu chuẩn hóa trên cơ sở hạ tầng không đồng nhất, tạo ra kết cấu thống nhất từ biên đến đám mây.

Các cân nhắc về Phần cứng

Cho dù là đào tạo các mô hình trong đám mây, tinh chỉnh chúng, hay triển khai chúng ở biên, việc chọn phần cứng AI phù hợp có thể giúp các doanh nghiệp điều chỉnh quy mô đầu tư của họ cho phù hợp và hỗ trợ các yêu cầu về hiệu năng.
Bộ xử lý AI hỗ trợ toàn bộ quy trình AI – từ đào tạo mô hình có độ phức tạp lớn đến nhu cầu AI đơn giản hơn, bao gồm kết hợp AI trong các thiết bị người dùng cuối:
 

• Bộ xử lý trung tâm (CPU) có công cụ gia tốc tích hợp có thể giúp hỗ trợ nhiều khối lượng công việc AI biên nâng cao mà không cần phần cứng chuyên dụng.
• Các giải pháp GPU có thể giúp hỗ trợ khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe nhất trong trung tâm dữ liệu, ở biên, hoặc trong các thiết bị người dùng cuối.
• FPGA thường được sử dụng làm bộ gia tốc AI và bộ xử lý AI để giúp hỗ trợ khối lượng công việc AI từ biên đến đám mây. So với CPU và GPU, FPGA linh hoạt hơn và có thể được cấu hình lại để phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. FPGA cung cấp sự kết hợp giữa tốc độ, khả năng lập trình và tính linh hoạt để mang lại hiệu năng mà không cần xử lý vấn đề chi phí và độ phức tạp của việc phát triển chip tùy chỉnh.

Chọn Phương pháp Áp dụng

Những tổ chức muốn mở rộng các ứng dụng AI đến biên thường thuộc ba loại: những tổ chức muốn mua giải pháp hoặc ứng dụng AI được xây dựng cho một mục đích nhất định, những tổ chức muốn xây dựng ứng dụng AI của riêng mình, và những tổ chức muốn đạt được các mục tiêu AI thông qua sự kết hợp hai phương pháp.

Xây dựng giải pháp AI: Đối với những tổ chức đang tìm cách xây dựng các giải pháp AI biên của riêng mình từ đầu, các nền tảng phần mềm phù hợp với nhiều nhà cung cấp, dành riêng cho biên có thể giúp xây dựng, triển khai và lặp lại trên quy trình làm việc AI và có khả năng tương tác và hỗ trợ giao thức rộng nhất. Các nền tảng dành riêng cho biên sau triển khai cũng giúp việc quản lý và cập nhật phần mềm AI trên tất cả các môi trường biên phân tán được đơn giản hơn.
Khi kiểm tra các nền tảng, điều quan trọng là phải tìm kiếm:
 

• Sự hỗ trợ cho môi trường điện toán không đồng nhất thường được tìm thấy trên biên
• Các tiêu chuẩn mở để giúp đảm bảo các nỗ lực AI không bị thay thế trong tương lai
• Các tùy chọn phát triển yêu cầu kỹ năng lập trình truyền thống (pro-code) và giảm thiểu lập trình thủ công (low-code)
• Khả năng nhập các ứng dụng hiện có
• Những bảng điều khiển đo từ xa tích hợp có thể giúp phần cứng có kích thước phù hợp và tối ưu hóa các ứng dụng
• Khả năng bảo mật tích hợp
• Các tính năng tự động mở rộng và công-ten-nơ hóa giống như đám mây
   

Mua các giải pháp AI làm sẵn: Các tổ chức doanh nghiệp cũng có thể mua các giải pháp AI từ nhà cung cấp giải pháp hoặc nhà tích hợp hệ thống. Các nhà cung cấp này cung cấp hệ thống phần cứng và phần mềm tích hợp phù hợp với các trường hợp và nhu cầu sử dụng cụ thể trong ngành. Điều quan trọng là chọn giải pháp sẵn sàng cho thị trường có khả năng AI tương tác và hồ sơ ghi lại đã được chứng minh về việc triển khai thành công trong ngành và lĩnh vực cụ thể.

Thực hiện cách tiếp cận kết hợp: Nhiều tổ chức thấy rằng việc kết hợp nỗ lực phát triển của riêng họ với các thành phần được xây dựng sẵn có thể là cách hiệu quả nhất để đạt được thành công AI. Một loạt các hướng dẫn và tài nguyên thể hiện các trường hợp sử dụng AI biên hiện có sẵn và có thể giúp đẩy nhanh thời gian đánh giá và đơn giản hóa việc phát triển. Ngoài ra, có nhiều tài nguyên phần mềm có thể giúp dễ dàng đẩy nhanh mức độ phát triển, bao gồm các khung, bộ công cụ, các công cụ phát triển dành riêng cho ngành, kiến trúc tham khảo và triển khai tham khảo.