Rozwój wydajniejszych mikrokontrolerów, energooszczędnych układów embedded oraz modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych pod kątem urządzeń brzegowych sprawił, że proces przetwarzania danych może być procedowany lokalnie, zatem bezpośrednio tam, gdzie dane wejściowe są generowane. To właśnie na tym opiera się koncepcja Edge AI. Zamiast przesyłać wszystkie informacje do zewnętrznego serwera, inteligentne urządzenie analizuje dane samodzielnie i reaguje na nie natychmiast. W wielu aplikacjach oznacza to krótszy czas reakcji, większą niezawodność oraz możliwość działania nawet wtedy, gdy połączenie z Internetem jest niedostępne.
Inteligencja nie zawsze musi oznaczać chmurę
Wyobraźmy sobie czujnik jakości powietrza pracujący w hali produkcyjnej. Jego zadaniem jest monitorowanie stężenia pyłów oraz lotnych związków chemicznych. Gdy wykryje przekroczenie ustalonego poziomu, powinien natychmiast uruchomić system wentylacji i powiadomić operatora. Jeszcze do niedawna typowy scenariusz wyglądał następująco: czujnik → chmura → model AI → decyzja → urządzenie.
Każdy pomiar musiał zostać przesłany do zewnętrznego systemu, gdzie następowała analiza. Dopiero po jej zakończeniu urządzenie otrzymywało informację o dalszym działaniu. Dziś coraz częściej ten sam proces przebiega zupełnie inaczej. Model AI działa bezpośrednio na urządzeniu. Dane nie opuszczają lokalnej sieci, a decyzja podejmowana jest natychmiast po wykonaniu pomiaru.
Takie podejście znajduje zastosowanie nie tylko w przemyśle. Coraz częściej spotykamy je również w inteligentnych budynkach, urządzeniach IoT, systemach monitorowania środowiska czy nowoczesnej elektronice użytkowej.
Czym właściwie jest lokalny agent AI?
Choć określenie AI Agent zyskuje obecnie ogromną popularność, w kontekście urządzeń embedded oznacza coś znacznie prostszego niż wieloetapowe systemy znane z aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji. Można go potraktować jako program, który potrafi samodzielnie obserwować otoczenie, analizować napływające dane i podejmować decyzje zgodnie z określonym celem. Najważniejsze jest to, że cały proces odbywa się lokalnie.
Agent nie musi przesyłać każdego pomiaru do serwera ani oczekiwać na odpowiedź z chmury. Sam interpretuje informacje pochodzące z czujników, ocenia sytuację i wykonuje odpowiednie działanie zgodnie z określonym algorytmem.
W zależności od zastosowania może to być: uruchomienie wentylacji, wykrycie nietypowego zachowania maszyny, zmiana parametrów pracy urządzenia, wysłanie powiadomienia do operatora, zapisanie zdarzenia w systemie nadrzędnym. To właśnie ta zdolność do samodzielnego podejmowania decyzji sprawia, że coraz częściej mówi się o inteligentnych agentach działających bezpośrednio na urządzeniach końcowych.
Jak działa lokalny agent AI?
Choć lokalni agenci AI mogą realizować bardzo różne zadania, zasada ich działania pozostaje podobna. Urządzenie odbiera dane z otoczenia, analizuje je przy użyciu modelu uczenia maszynowego, podejmuje decyzję i jeśli to konieczne wykonuje określoną akcję.
W praktyce taki proces można przedstawić w kilku krokach:
- odczyt danych z czujników lub innych źródeł,
- wstępne przetwarzanie informacji,
- analiza z wykorzystaniem modelu AI,
- podjęcie decyzji,
- wykonanie odpowiedniej akcji lub przekazanie informacji do systemu nadrzędnego.
W przeciwieństwie do klasycznych rozwiązań opartych na chmurze cały proces odbywa się lokalnie. Oznacza to, że urządzenie nie musi oczekiwać na odpowiedź z serwera, dzięki czemu może reagować niemal natychmiast.
Dlaczego Edge AI zyskuje na znaczeniu?
Możliwość lokalnego podejmowania decyzji niesie ze sobą szereg korzyści, które mają znaczenie zarówno w zastosowaniach przemysłowych, jak i projektach IoT. Najważniejsze z nich to:
- krótki czas reakcji decyzje podejmowane są natychmiast po odebraniu danych,
- praca bez dostępu do Internetu urządzenie może działać również w odizolowanej sieci lub całkowicie offline,
- mniejszy ruch sieciowy jeśli to konieczne, przesyłane są wstępnie obrobione wyniki analizy, a nie "surowe" dane pomiarowe,
- większa prywatność danych informacje pozostają na urządzeniu lub w sieci lokalnej,
- lepsza skalowalność każde urządzenie analizuje własne dane, bez nadmiernego obciążania serwerów,
Nie oznacza to oczywiście, że rozwiązania chmurowe tracą na znaczeniu. W wielu zastosowaniach nadal pozostają najlepszym wyborem, szczególnie gdy konieczna jest analiza bardzo dużych zbiorów danych lub trenowanie modeli uczenia maszynowego. Coraz częściej jednak sam proces podejmowania decyzji przenoszony jest bezpośrednio na urządzenia końcowe.
Gdzie można wykorzystać lokalnych agentów AI?
Choć określenie "AI Agent" najczęściej kojarzy się z aplikacjami generatywnej sztucznej inteligencji, podobna koncepcja znajduje zastosowanie również w elektronice i automatyce. Lokalni agenci AI mogą wspierać między innymi:
- monitorowanie stanu maszyn i wykrywanie anomalii,
- analizę obrazu w systemach AI Vision Inspection,
- sterowanie urządzeniami IoT,
- inteligentne systemy zarządzania energią,
- monitoring środowiskowy,
- automatykę budynkową,
- robotykę i autonomiczne urządzenia.
W każdej z tych aplikacji agent nie zastępuje całego systemu sterowania. Odpowiada za analizę danych i podjęcie decyzji dotyczącej konkretnego zadania, a następnie przekazuje wynik do operatora lub współpracujących urządzeń.
Jednym z największych atutów Edge AI jest możliwość stopniowej rozbudowy projektu. Pierwszym krokiem może być pojedynczy czujnik analizujący dane lokalnie. Z czasem do systemu można dołączać kolejne urządzenia, które samodzielnie realizują własne zadania, a jednocześnie współpracują z systemem nadrzędnym.
Takie podejście pozwala budować rozproszone systemy, w których każda jednostka odpowiada za analizę własnych danych. Dzięki temu rozwiązanie pozostaje skalowalne, a rozbudowa infrastruktury nie wymaga centralizacji całego procesu obliczeniowego.
Arduino UNO Q jako platforma dla aplikacji Edge AI
Rozwój lokalnych agentów AI nie byłby możliwy bez odpowiednich platform sprzętowych. Urządzenie pracujące na brzegu sieci musi nie tylko komunikować się z czujnikami i innymi elementami systemu, ale również dysponować wystarczającą mocą obliczeniową do wykonywania modeli uczenia maszynowego przy zachowaniu niewielkiego poboru energii.
Właśnie z myślą o takich zastosowaniach Arduino przygotowało platformę UNO Q. W kampanii "Odkryj praktyczne zastosowania Edge AI z Arduino UNO Q" producent pokazuje, że wiele aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję można realizować lokalnie – bez konieczności przesyłania wszystkich danych do chmury.
Dzięki temu UNO Q może pełnić rolę inteligentnego węzła analizującego informacje pochodzące z czujników, kamer lub innych urządzeń, a następnie podejmować decyzje i przekazywać jedynie wyniki do systemu nadrzędnego.
Takie podejście doskonale sprawdza się podczas budowy demonstratorów, projektów Proof of Concept oraz pierwszych wdrożeń wykorzystujących Edge AI.
TME
www.tme.eu
