Kurumsal olarak üretilen verilerin %75’inden fazlasının 2025 yılına kadar uçta işlenmesi beklendiğinden, Edge AI çeşitli sektörlerde daha akıllı ve daha duyarlı cihazların arkasındaki temel teknoloji olarak ortaya çıkmaktadır.
Grand View Research tarafından hazırlanan bir rapora göre, küresel Edge AI yazılım pazarının değeri 14.787,5 milyon dolardır ve 2030’a kadar %21’lik bir YBBO ile büyümesi öngörülmektedir. Bu şaşırtıcı büyüme, giderek daha bağlantılı hale gelen dünyamızda Edge AI’nin artan öneminin altını çizmektedir.
Edge AI, bir zamanlar sürekli bulut bağlantısı olmadan imkansız olduğu düşünülen benzeri görülmemiş hız, gizlilik ve yetenekler sunarak teknolojiyle etkileşim şeklimizi yeniden tanımlamaya hazırlanmaktadır.
Edge AI Nedir?
Edge AI, daha önce merkezi bulut hizmetleri tarafından gerçekleştirilen bilgi işlem görevlerini (Edge AI uygulamaları) gerçekleştirmek için yeterli işlem gücü ve veri depolama içeren ağ ucunda (son kullanıcıların bağlandığı yer, herhangi bir yer olabilir) çalışan donanım cihazlarıdır.
Edge AI teknolojisi, bu cihazların verileri işlemesini ve verileri işlenmek üzere merkezi bir bilgisayara aktarmak yerine bağımsız olarak karar vermesini sağlar.
Ancak bu basit bir veri işlemeden biraz daha fazlasıdır. Yapay zeka işleme, insan davranışını ve karar verme sürecini taklit etmeye çalışarak işleri bir adım öteye taşır.
Bunu yapmak için, uç cihaz (akıllı yönlendirici, uç sunucu, mikro ölçekli veri merkezi veya benzeri) bağlı cihazlardan (kameralar, mikrofonlar, sensörler) alınan verileri kullanır ve bu verileri, yerleşik makine öğrenme algoritmalarını kullanarak mantık tabanlı bir karar vermek için işler. Tüm bunları merkezi bir sunucuya veri iletimi için gereken zamandan çok daha hızlı yapar.
Edge AI vs Edge Computing
Edge AI ve Edge Computing birbiriyle ilişkili kavramlar olsa da aralarında belirgin farklar vardır. Edge Computing, gecikme süresini ve bant genişliği kullanımını azaltmak için veri kaynağına daha yakın olan uç cihazlarda verilerin işlenmesine ve depolanmasına odaklanır. Verileri yerel olarak işleyerek hesaplama yükünü buluttan kaldırmayı amaçlar. Öte yandan, Edge AI özellikle uç cihazlarda yapay zeka algoritmalarının ve modellerinin konuşlandırılması anlamına gelir ve bulut hizmetlerine güvenmeden yerel olarak akıllı işleme ve veri analizi sağlar.
Edge AI vs Cloud AI
Edge ve Cloud AI farklı güçlü yönlere ve kullanım alanlarına sahiptir. Bulut yapay zeka, büyük ölçekli veri işleme, eğitim ve karmaşık hesaplamaların gerekli olduğu senaryolarda öne çıkar. Neredeyse sınırsız depolama, hesaplama kaynakları ve iş birliğine dayalı yetenekler sunar. Ancak, gecikme sorunlarından ve internet bağlantısına bağımlılıktan muzdarip olabilir.
Buna karşılık Edge AI, hızlı karar verme ve yerel veri işlemenin çok önemli olduğu gerçek zamanlı, düşük gecikmeli uygulamalar için idealdir. Bulut hizmetlerine bağımlılığı en aza indirir, gizliliği ve güvenliği artırır ve çevrimdışı çalışmayı mümkün kılar. Edge AI özellikle internet bağlantısının sınırlı veya kesintili olduğu senaryolarda faydalıdır.
Edge AI’nin Temel Özellikleri Nelerdir?
Edge AI, çeşitli gerçek dünya senaryolarında ve uygulamalarında veri işleme ve karar verme konusunda teknolojik bir devrimdir. Bu ağda, cihazlar ve hizmetler anında veri üretmek ve işlemek için sorunsuz bir şekilde iş birliği yapar.
Bu tür kesintisiz etkileşim ve bunun sonucunda ortaya çıkan anında veri odaklı kararlar, Edge AI uygulamalarının ayırt edici özelliklerinden bazılarıdır.
Etkinliğinin arkasındaki bazı temel özellikler ve nedenler aşağıdaki şekildedir:
1. Göreve Özel Makine Öğrenimi Modelleri (MLM’ler)
Bu güçlü algoritmalar, yapay zeka modellerinin basit görevleri öğrenmesini ve genelleştirmesini sağlar. Uzmanlar, Edge AI uygulamalarını genellikle belirli görevler için tasarlar ve AI modelleri, sistem düzeyindeki davranışları doğru şekilde yeniden oluşturabilir.
2. Paralel İşleme Yetenekleri
Moore Yasası kapsamında, paralel işlem yongaları enerji tasarruflu çalışmayı ve karmaşık MLM’lerin fazla güç tüketmeyen cihazlara yerleştirilmesini sağlayacak şekilde gelişmiştir. Ağın ucundaki bu özel cihazlar, performanstan ödün vermeden hesaplamaları optimize edebilir.
3. Nesnelerin İnterneti (IoT) Cihazlarının Yaygın Olarak Benimsenmesi
IoT cihazları son yıllarda dünya çapında geniş çapta benimsenmiştir. Yüksek hızlı bağlanabilirlikleri ve düşük enerji gereksinimleri, onları bilgi işlem sistemlerinin uç noktasında yapay zeka algoritmalarını yürütmek için mükemmel adaylar haline getirmektedir. Bu yenilikçi yaklaşım, verilerin sürekli olarak bulut üzerinden aktarılması ihtiyacını ortadan kaldırır.
Edge Yapay Zekanın Temel Teknolojileri
Edge AI, AI modellerinin küçük uç cihazlara entegrasyonunu gerektirdiğinden, makine öğrenimi (ML), derin öğrenme ve sınırlı uç depolama sistemlerine uyacak şekilde, modellerin ve eğitim verilerinin sıkıştırılması dahil olmak üzere mevcut AI teknolojilerinin tüm eğitim süreçlerini içerir. Uç cihazlara entegre edildikten sonra kesintisiz çalışmayı sağlamak için uygun Edge AI gücü gereklidir.
1. Makine Öğrenimi (ML)
Makine öğrenimi, cihazların toplanan verilere dayanarak öğrenmesini ve tahminde bulunmasını sağlayan Edge AI’nin temelidir. Örneğin perakende sektöründe mağazalar, müşteri tercihlerini gerçek zamanlı olarak anlamak ve özelleştirilmiş reklamlar sunmak için Edge AI cihazlarını kullanabilir. Yerel düzeyde güvenilir gerçek zamanlı müşteri verisi toplama, veri ihlali riskini azaltır.
2. Derin Öğrenme
Edge AI’da derin öğrenme, görüntülerin anlaşılmasını sağlamak için insan beyni bağlantılarını simüle eder. Yapay zeka yeni görüntülerle karşılaştıkça, katmanlar arasındaki bağlantıları ayarlayarak uç cihazların nesneleri güvenilir bir şekilde tanımlamasını sağlar. Geleneksel derin öğrenme, hedef görüntüleri hızlı ve etkili bir şekilde analiz edebilir, ancak endüstriyel otomasyon uygulamaları genellikle daha az karmaşıktır. Derin öğrenmeyi uç cihazlarla birleştirmek, Edge AI ekipmanı için uygun maliyetli ve verimli eğitim sağlar.
3. Model Sıkıştırma
Uç cihazların genellikle sınırlı bilgi işlem kaynaklarına ve depolama kapasitesine sahip olması, niceleme ve nicelemeye duyarlı eğitim gibi model sıkıştırma tekniklerini gerekli kılar. Model sıkıştırma, hesaplama yükünü azaltarak modellerin sınırlı kapasiteye sahip gömülü cihazlarda çalışmasını sağlar, çıkarım hızını artırır ve enerji tüketimini azaltır.
4. Donanım Hızlandırıcılar
Derin öğrenme modellerini uç cihazlarda verimli bir şekilde çalıştırmak için özel donanım hızlandırıcıları gerekir. Optimize edilmiş model mimarileri ve donanım hızlandırıcıları, aşağıdakiler gibi sınırlı bilgi işlem ve depolama kaynaklarını tam olarak kullanır:
- Grafik İşleme Birimleri (GPU’lar): Derin öğrenme algoritmalarını optimize eder, matris işlemlerini ve derin öğrenme görevlerini hızlı bir şekilde yürütür.
- Tensör İşleme Birimleri (TPU’lar): Verimli derin öğrenme çıkarımı için tasarlanmıştır, mükemmel enerji verimliliği ve performans sunar.
- Görüntü İşleme Birimleri (VPU’lar): Görüntü işleme ve makine görüşü görevlerinde yaygın olarak kullanılan görüntü işleme uygulamaları için donanım hızlandırıcıları optimize eder.
5. Sensör Teknolojisi ve Veri İşleme
Uç yapay zeka, otonom sürüş ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda operasyonel güvenliği sağlamak için çok önemli olan sensörlerden veya gömülü cihazlardan büyük miktarda veri toplar. Uç bilişim cihazları çevrimdışı sistemlere veya robotlara uygulandığında, uç cihazlara yerleştirilen makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri gömülü sistemlerdeki çıkarım işlevlerini yerine getirir.
Edge AI Nasıl Çalışır?
Edge AI, verileri bulut platformlarına aktarmadan toplama kaynağında işler. Bu verileri işleyen donanım, doğrudan giriş veya sensör cihazına entegre edilir. Bu yöntem, veri işleme ve analizini hızlandırarak uygulamanın genel verimliliğini artırır. Edge AI, cihazların buluta sürekli olarak veri göndermesini gerektirmez, bu da aktarım maliyetini ve hızını artırır.
Edge Yapay Zekanın Avantajları
Aşağıdaki listede Edge AI’ın bazı önemli avantajlarını bulabilirsiniz:
1. Emniyet ve Güvenlik
Edge AI, internete veya buluta bağlanmaya gerek kalmadan sahadaki cihazlar tarafından üretilen verilerin yerel olarak işlenmesini sağlar. Bu, verilerin işlenmesini son derece güvenli hale getirir ve her şey kapalı bir sistemde üretilip işlendiği için siber saldırı olasılığını ortadan kaldırır.
2. Verimlilik ve Etkinlik
Günümüz teknolojisiyle, veri işlemenin daha da hızlanacağını hayal etmek zordur. Uç bilişim, öncülleri verilerin orada olduğunu bile fark etmeden önce verileri alabilir, işleyebilir ve harekete geçebilir.
3. Kullanıcı Deneyimi
Kullanıcı deneyimini iyileştirmek her işletme için kritik önem taşır. Edge AI, sistem ve araçları daha duyarlı hale getirir, gecikmeyi azaltarak daha hızlı tepki süreleri sağlar ve acil bir durumda bağlı olan her şeyi daha verimli ve güvenli hale getirir.
4. Azaltılmış Maliyetler
Bir işletmede uç yapay zekanın uygulanması, özellikle verilerin işlenmesine dayanan sektörlerde maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir. İlk olarak, tüm verilerin yerinde işlenip harekete geçirilmesi gecikme süresini önemli ölçüde azaltır, süreçlerin çok daha hızlı gerçekleşmesini sağlar ve sonuç olarak herhangi bir sürecin verimliliğini artırır. Zamandan tasarruf etmenin yanı sıra bant genişliği azaltılarak cihazların daha enerji verimli olması sağlanır. Veri depolama ve işlemenin yerelleştirilmesi, büyük miktarda verinin bulutta depolanması ihtiyacını ortadan kaldırarak bir işletmenin maliyetini önemli ölçüde azaltır.
Edge Yapay Zekanın Dezavantajları
Edge AI gibi bir şeyi uygulamanın herhangi bir dezavantajı olduğuna inanmak zor olsa da, nasıl baktığınıza bağlı olarak birkaç dezavantaj veya engel vardır.
1. İlk Kurulum Maliyetleri
Edge AI uygulamak uzun vadede işletme maliyetlerini azaltır, ancak ilk kurulum maliyeti, işlemek istediğiniz veri miktarına bağlı olarak çok büyük olabilir. Edge AI’dan faydalanabilecek tipik bir işletmenin her gün yüzlerce GB veri depolaması ve işlemesi gerekir. Bazı şirketlerin Edge AI için hazırlanmış ve hazır olan yerinde veri merkezleri vardır, ancak olmayanların donanımı satın alması ve muhtemelen bakımı için insanları işe alması gerekecektir.
2. İnsan Hatası
Verilerin kapalı bir ağda depolanması ve işlenmesinin faydaları olduğu kadar riskleri de vardır. Yerel düzeydeki insan hataları Edge AI sistemleri için büyük sonuçlar doğurabilir. Şirket içi güvenlik ekipleri sistemi yerel uygulamalardan ve parola güvenliği ihlallerinden düzgün bir şekilde koruyamazsa, verilerin bozulması, çalınması veya silinmesi riski yüksektir.
Edge AI için Kullanım Örnekleri
Edge AI’nin tam olarak ne olduğunu açıklamaya yardımcı olmak için teknolojinin şu anda nasıl kullanıldığına ve bazı Edge AI uygulama örneklerine bakmak yararlı olacaktır. Bu aynı zamanda bu yeni teknolojinin işletmenizde nasıl kullanılabileceğini düşünmenize de yardımcı olabilir. Bu sayede daha etkili bir iş yürütebilir ve kullanıcı deneyimini iyileştirebilirsiniz.
1. 5G ve 6G ağları
5G ve 6G ağlarının kullanıma sunulması Edge AI’nin yetenekleri üzerinde bileşik bir etkiye sahip olacaktır. Cihazlar bu ağlara bağlandığında, veri aktarım hızları katlanarak artacak ve Edge AI çok daha etkili hale gelecektir.
2. Sürücüsüz Otomobiller ve Ulaşım Güvenliği
IoT ve sensör teknolojileri, özellikle ulaştırma sektöründe o kadar büyük miktarlarda veri üretir ki, bu verilerin toplanması bile pratikte oldukça zor olabilir. Bu teknolojiler tarafından toplanan verilerin çoğunun genellikle gerçek zamanlı olarak harekete geçirilmesi gerektiği düşünüldüğünde, geleneksel sistemler şu anda geride kalmaktadır. Edge AI ile bu veriler yerel olarak işlenip ele alınabilir ve verileri bir buluta veya tesis dışı veri merkezine göndermek zorunda kalmadan kararlar otomatikleştirebilir.
3. Üretim
Edge AI’nin birçok üretim sürecine dahil edilmesi üretkenlik, kalite kontrol ve verimlilikte devrim yaratabilir. Edge AI sistemleri, çoğu insanın çıplak gözle göremeyeceği kusurları tespit etmek için video analizlerini kullanabilir, makine güç kullanımlarını izleyebilir ve operasyonel maliyetleri azaltmak için optimizasyon yapabilir. Bu sayede sürecin tüm bölümleri yerinde, gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir.
4. Ulaşım ve Trafik
Sürücüsüz araçların çok da uzak olmayan bir gelecekte ticari olarak uygulanabilir olacağı söylentileri ile Edge AI gibi sistemler son derece önemli hale gelmektedir. Trafiğin izlenmesi ve düzenlenmesi, tehlikelerin belirlenmesi ve tıkanıklığı azaltmak için hızın düzenlenmesi, Edge AI’nin yerleştirilmesiyle gerçekleştirilebilir.
Aynı şekilde diğer ulaşım sistemlerinin de tamamen otonom hale gelme olasılığı çok uzak değildir.
Örneğin yolcu uçakları uzun süredir yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş durumdadır, ancak Edge AI sensörlerinden toplanan verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesini kolaylaştırarak uçuş güvenliğini daha da artırabilir.
5. Yüz tanıma
Bir video kamera, yakındaki bir uç cihaza bir görüntü gönderebilir, bu cihaz bir yüzü tanır ve kişinin bir binaya girmesine izin vererek kişiselleştirilmiş bir karşılama sağlar. Güvenlik kameraları bazı perakende mağazalarında bilinen hırsızları tanımak, satış personelini önemli müşterilere karşı uyarmak veya müşterilerin mağazada nasıl hareket ettiğine dair değerli bilgiler sağlamak için kullanılır.
6. Konuşma tanıma
Dijital danışma masaları, bir alışveriş merkezinde alışveriş yapanlara veya bir müzeyi ziyaret edenlere sık sorulan sorulara yanıt vererek yardımcı olabilir. Makine öğrenimi modellerinin yardımıyla konuşma tanıma, kişinin sesindeki ruh halini veya duyguyu daha iyi algılayabilir ve sanal asistanın daha insani bir şekilde yanıt vermesini sağlar.
7. Sağlık hizmetleri
Tıbbi personel, daha hızlı teşhis için hastalıklar, röntgenler veya semptomlar hakkında daha hızlı geri bildirim alabilir veya bir ameliyathaneye uzaktan yardım sağlayan cerrahlara yardımcı olabilir.
Bunlar, ağın ucuna daha fazla işlem gücü koymanın, işletmelerin önemli olduğu zaman ve yerde daha akıllı, daha otomatik ve daha hızlı kararlar almasına yardımcı olduğu yollardan sadece birkaçıdır.
8. Araç plakası tanıma
Yapay zeka özellikli araç kameraları gibi bağlı bir kamera, bir plakanın görüntüsünü bir uç cihaza gönderir ve bu cihaz, plakanın kayıtlı veri tabanındaki bir plaka ile eşleştiğini tanır. Bu veri eşleşmesine dayanarak, bir bariyer kapısının açılmasını tetikler ve aracın geçmesine izin verirken, aynı zamanda faturalandırma amacıyla girişi kaydeder.
