O que é IA de borda?
A IA de borda refere-se ao aproveitamento da inteligência artificial em aplicativos executados na borda, como aplicativos móveis, de IoT e aplicativos incorporados personalizados, como quiosques interativos.
O conceito combina o processamento de IA com computação de bordaA IA é uma arquitetura técnica que traz recursos de computação e armazenamento de dados para o lado próximo da rede, mais perto dos aplicativos que os consomem. Ao executar a IA e o processamento de dados localmente, como em um data center próximo ou até mesmo em um dispositivo móvel ou Dispositivo IoTOs aplicativos se tornam mais rápidos e confiáveis porque não dependem da Internet para acessar dados ou modelos de IA.
Por oferecer velocidade e confiabilidade superiores, a IA de borda é adequada para alimentar aplicativos como casas inteligentes, segurança inteligente, dispositivos vestíveis e veículos autônomos, em que a baixa latência e o tempo de atividade de 100% são fundamentais.
A IA de borda está se tornando popular para fornecer soluções inteligentes, seguras e aplicativos hiperpersonalizados com a mais alta velocidade, disponibilidade, segurança e largura de banda eficiente. Mas como a IA requer dados, você precisa de mais do que apenas os modelos certos. Você também precisa do banco de dados certo para cumprir a promessa da IA de borda.
IA de borda vs. IA de nuvem
IA na nuvem é uma arquitetura técnica em que os aplicativos acessam dados e modelos de IA que residem na infraestrutura de nuvem. Essa abordagem oferece maior capacidade de armazenamento e processamento de dados para IA, é ideal para treinar e implementar modelos mais avançados e funciona bem para aplicativos com conectividade de rede forte e consistente. No entanto, a computação em nuvem apresenta desafios para aplicativos executados na borda, principalmente devido às dependências de uma Internet inerentemente não confiável. Devido aos problemas de latência e disponibilidade comuns nas redes modernas, os aplicativos que exigem resultados em tempo real dos modelos de IA simplesmente não conseguem atingir a velocidade e a capacidade de resposta necessárias para serem eficazes.
Como alternativa, a IA de borda processa dados e IA mais próximos do ponto de interação, onde são mais comumente criados e consumidos. Com essa abordagem, os modelos de dados e IA interagem entre si localmente, até mesmo no dispositivo, em vez de em um data center em nuvem distante, eliminando as dependências da Internet.
A IA de borda é a opção ideal para aplicações em que os resultados são necessários em tempo real. Considere uma plataforma de perfuração de petróleo no mar. Os dados são coletados de sensores em toda a plataforma como parte de uma rotina diária, medindo a pressão, a temperatura, a altura das ondas e outros fatores que afetam a capacidade operacional. Esse tipo de dado chega rapidamente, muda com frequência e exige uma resposta em tempo real.
Suponha que os dados da plataforma de petróleo e os modelos de IA sejam armazenados e processados na nuvem. Isso significa que os dados capturados devem ser enviados pela Internet apenas para avaliar as medições com modelos de aprendizado de máquina.
Agora, suponha que um sensor em um componente crítico da plataforma comece a detectar sinais de uma provável falha, um possível colapso que poderia levar a uma perigosa reviravolta nos eventos. Leva muito tempo para coletar pontos de dados sobre o componente, enviá-los para a nuvem para armazenamento e processamento de IA e, em seguida, aguardar um curso de ação recomendado. Quando os operadores da plataforma recebem uma resposta da nuvem, pode ser tarde demais.
Onde os segundos contam, e a diferença entre tempo de atividade e tempo de inatividade determina a segurança ou o desastre, depender de uma conexão de Internet não confiável não é uma opção. A IA de borda reduz os riscos ao colocar um data center na própria plataforma de perfuração de petróleo, resolvendo os problemas de latência e tempo de inatividade. Em vez de enviar dados para a IA na nuvem, eles são processados localmente - não há mais espera em uma conexão lenta para análise crítica.
Benefícios e desafios da IA de borda
Embora haja muitos benefícios no uso de arquiteturas de IA de borda, também há desafios que você deve considerar. Aqui estão alguns deles:
Benefícios
Diminuição da latência
Ao processar dados e IA localmente ou no dispositivo, você aumenta a velocidade dos aplicativos porque os dados não precisam viajar para data centers em nuvem distantes e voltar. E quando você processa no dispositivo, é possível obter tempos de resposta inferiores a milissegundos.
Maior disponibilidade
Com dados locais e processamento de IA, você elimina o risco de tempo de inatividade devido a interrupções na Internet ou no data center em nuvem, tornando o tempo de atividade do aplicativo mais confiável.
Privacidade de dados superior
Como a IA de borda armazena e processa dados e IA localmente, você reduz os riscos de segurança de enviar dados pela Internet e armazená-los na nuvem. Melhor governança e o controle sobre os dados na borda garantem a conformidade com as normas de privacidade de dados.
Uso eficiente da largura de banda
A IA de borda promete um uso mais eficiente da largura de banda, diminuindo a carga entre a nuvem e a borda. Isso é importante ao usar redes compartilhadas, em que a largura de banda pode variar muito, dependendo do tempo e da demanda.
IA em tempo real
Como os dados e modelos são locais, a capacidade de resposta hiper-rápida é garantida.
Desafios
Armazenamento e processamento de dados
A IA de borda exige um banco de dados que possa ser implantado em toda a arquitetura, inclusive no dispositivo. Por isso, as organizações precisam procurar soluções de banco de dados que ofereçam versões incorporadas e de servidor do banco de dados. Além disso, o banco de dados deve oferecer pesquisa vetorial e a capacidade de chamar diretamente os modelos de IA. O uso de um banco de dados que combine esses recursos economizará tempo e esforço quando desenvolvendo seus aplicativos de IA de ponta.
Sincronização de dados
A sincronização de dados é necessária em uma aplicativo distribuído para manter a consistência e a integridade. As organizações devem garantir que as alterações de dados sejam refletidas instantaneamente em todo o ecossistema de aplicativos e que os conflitos de gravação sejam tratados corretamente.
Tamanho do modelo
Muitos LLMs são grandes e exigem a potência que vem com a computação em nuvem, o que os torna inviáveis para casos de uso de IA de borda. No entanto, um número crescente de modelos leves de IA incorporada está surgindo no mercado, otimizados para execução em dispositivos móveis e de IoT. A desvantagem geralmente está na precisão: os modelos leves podem ser menos precisos do que seus equivalentes de tamanho de nuvem. No entanto, em muitos casos, a troca vale a pena pelo desempenho em tempo real e pela segurança que você obtém com o processamento local de IA.
Casos de uso e exemplos de IA de borda
A IA de borda tem a capacidade de potencializar uma infinidade de aplicativos inovadores. Aqui estão alguns exemplos:
Sistemas de segurança
As imagens capturadas de feeds de câmeras ao vivo podem proporcionar uma vigilância valiosa em locais seguros, mas somente se a IA que avalia as imagens for rápida o suficiente. Ao processar e avaliar os dados de imagem localmente, você ganha a velocidade necessária para a análise de imagens em tempo real, permitindo a ação instantânea quando ocorrem incidentes.
Lojas inteligentes
Varejo de última geração promete aplicativos imersivos baseados em AR/VR projetados para aprimorar a experiência do cliente, como espelhos inteligentes que mostram aos clientes como eles ficariam com vários estilos e cores de roupas ou recomendam um acessório para combinar com algo que eles experimentam. Há também câmeras e scanners que rastreiam os clientes enquanto eles se movimentam pela loja, o que pode permitir recomendações personalizadas ou prateleiras inteligentes que registram as seleções de itens dos clientes e realizam a compra quando eles saem. Esses tipos de experiências exigem o imediatismo da IA de ponta para causar um impacto real nos clientes.
Fabricação
A IoT industrial, ou Indústria 4.0, é um dos principais impulsionadores da IA de borda. Por exemplo, os dados de sensores de equipamentos em uma linha de montagem de fábrica são adquiridos e analisados localmente nos data centers da fábrica para fazer previsões em tempo real dos resultados prováveis para alertas em tempo real e manutenção preventiva.
Assistência médica
Com a IA de ponta, os hospitais podem processar localmente os dados de monitoramento do paciente e fornecer diagnóstico em tempo real e, ao mesmo tempo, aderir às normas de privacidade de dados. Da mesma forma, as ambulâncias e os helicópteros de evacuação médica podem eliminar as dependências da Internet, permitindo que a equipe de paramédicos administre os cuidados durante o trajeto, economizando segundos preciosos e melhorando os resultados dos pacientes.
Couchbase para IA da nuvem para a borda
O Couchbase oferece suporte nativo a arquiteturas de IA de borda, fornecendo o seguinte:
Um banco de dados nativo da nuvem: Couchbase Capella suporta pesquisa vetorial e inclui serviços colunaresO Data Store é um armazenamento de dados colunar para executar consultas analíticas complexas em dados operacionais sem nenhum impacto nas cargas de trabalho operacionais e sem a necessidade de mover os dados para um repositório separado para análise. Ele é ótimo para análise operacional em tempo real e pode fazer parte de um pipeline de dados para iterações de treinamento de ML. O serviço colunar também pode chamar modelos de ML totalmente treinados por meio de um recurso de função definida pelo usuário (UDF).
Um banco de dados incorporado: Couchbase Lite é a versão incorporável do Couchbase para aplicativos móveis e de IoT que armazena dados localmente no dispositivo. Ele oferece funcionalidade completa de consulta CRUD e SQL e suporte para pesquisa vetorial e consultas preditivas para chamar modelos de IA na borda.
Sincronização de dados da nuvem para a borda: Trata-se de um gateway seguro e hierárquico para sincronização de dados pela Web e sincronização ponto a ponto entre dispositivos. Ele é compatível com autenticação, autorização e controle de acesso refinado. Escolha entre a sincronização de dados totalmente hospedada e gerenciada com Serviços de aplicativos Capella ou instalar e gerenciar Gateway de sincronização você mesmo.
Saiba mais sobre os recursos do Couchbase para IA de ponta a ponta na nuvem e pesquisa vetorial neste postagem no blog.
