De zakelijke noodzaak van Edge AI bij het oplossen van bandbreedte-uitdagingen

De wereld van de technologie verandert snel en edge AI neemt het voortouw. Deze geavanceerde benadering van kunstmatige intelligentie verandert de manier waarop we gegevens verwerken, vooral in het Internet of Things (IoT)-landschap. Nu bedrijven worstelen met toenemende datavolumes en de behoefte aan real-time besluitvorming, komt edge AI naar voren als een game-changer die oplossingen biedt voor bandbreedteproblemen en zorgen over dataprivacy die traditionele cloud-gebaseerde systemen lange tijd hebben geplaagd.

Kunstmatige intelligentie aan de randen maakt opgang in verschillende sectoren, van productie tot gezondheidszorg. Het brengt computervisiecapaciteiten naar IoT-apparaten, waardoor gegevens sneller en efficiënter bij de bron kunnen worden verwerkt. Deze verschuiving van cloud naar edge computing is niet alleen een technische upgrade - het is een zakelijke noodzaak. Terwijl we dieper duiken, zullen we onderzoeken hoe edge AI zich ontwikkelt, welke rol het speelt bij het oplossen van bandbreedte-uitdagingen en welke industrieën er de vruchten van plukken. We bekijken ook hoe bedrijven als LatticeWork en hun VAISense-oplossing voorop lopen in deze technologische revolutie en slimme alternatieven en praktische oplossingen bieden voor bedrijven die hun activiteiten slimmer en efficiënter willen maken.

De evolutie van AI: van cloud naar edge

De reis van AI is gekenmerkt door significante verschuivingen in infrastructuur en verwerkingsmogelijkheden. Deze evolutie heeft de manier veranderd waarop bedrijven met gegevens omgaan en beslissingen nemen, van traditionele systemen naar cloud-gebaseerde oplossingen en nu naar de allernieuwste technologie.

Traditionele AI-beperkingen

Traditionele AI-systemen waren zeer schaalbaar voor duidelijk gedefinieerde taken en stabiele omgevingen, maar werden geconfronteerd met aanzienlijke uitdagingen bij het aanpassen aan nieuwe scenario's ¹. Deze regelgebaseerde of expertsystemen werkten binnen vooraf gedefinieerde grenzen die waren ingesteld door menselijke programmeurs, en misten het vermogen om te leren van nieuwe gegevens ². Hoewel ze efficiënt grote hoeveelheden gegevens en complexe besluitvormingsprocessen konden verwerken, stond hun inflexibiliteit hun toepassing in dynamische omgevingen in de weg ¹.

De opkomst van Edge Computing

Naarmate de technologie voortschreed, verschoof de aandacht naar edge computing, een paradigma dat berekeningen dichter bij de gegevensbron brengt. Deze aanpak vermindert de latentie, verbetert de realtime reactiesnelheid en minimaliseert de noodzaak voor gegevensoverdracht naar gecentraliseerde cloudservers ³. Edge computing maakt gegevensverwerking mogelijk op of nabij het punt van creatie, of het nu gaat om wagenparkbeheer, geautomatiseerde industriële machines, drones of autonome voertuigen ³. Edge computing heeft een aanzienlijke impact op de gegevensverwerking.

De impact van edge computing is aanzienlijk. IDC meldt dat de wereldwijde uitgaven aan edge computing in 2024 naar verwachting 232 miljard dollar zullen bedragen, een stijging van 15,4% ten opzichte van 2023 ³. Deze groei onderstreept het toenemende belang van edge computing in verschillende industrieën.

Convergentie van AI en edge

De samensmelting van AI en edge computing heeft geleid tot Edge AI of Edge Intelligence. Deze convergentie verplaatst AI-computing van de cloud naar edge apparaten, waar gegevens worden gegenereerd ⁴. Edge AI biedt verschillende voordelen:

1. Lage latentie: Door gegevens lokaal te verwerken, vermindert Edge AI de reactietijden aanzienlijk, wat cruciaal is voor toepassingen die real-time besluitvorming vereisen ⁴.

2. Behoud van privacy: Ruwe gegevens blijven lokaal opgeslagen op edge apparaten, waardoor de privacy wordt verbeterd en naleving van de regelgeving voor gegevensbescherming wordt gewaarborgd ⁴.

3. Verhoogde betrouwbaarheid: De gedecentraliseerde en hiërarchische rekenarchitectuur van Edge AI zorgt voor betrouwbaardere berekeningen ⁴.

4. Schaalbaarheid: Edge AI bevordert de wijdverspreide toepassing van deep learning in verschillende sectoren en stimuleert de adoptie van AI ⁴.

De combinatie van Edge Computing en AI heeft nieuwe mogelijkheden gecreëerd voor innovatie en commerciële groei. Gartner Hype Cycles noemt Edge Intelligence een opkomende technologie waarvan verwacht wordt dat deze in de komende 5 tot 10 jaar een plateau van productiviteit zal bereiken ⁴.

Terwijl bedrijven zich blijven aanpassen aan dit veranderende landschap, lopen bedrijven als LatticeWork voorop met oplossingen die gebruikmaken van Edge AI om de operationele efficiëntie en besluitvormingsprocessen te verbeteren. Door AI-mogelijkheden dichter bij de gegevensbron te brengen, stelt VAISense (een oplossing van LatticeWork ) bedrijven in staat om de kracht van realtime inzichten te benutten en tegelijkertijd de zorgen over latentie, bandbreedte en gegevensprivacy weg te nemen.

Edge AI: een oplossing voor bandbreedteknelpunten

Edge AI, ook bekend als "AI aan de rand", brengt AI-computing dichter bij de gegevensbron en biedt een krachtige oplossing voor bandbreedteproblemen. Bij deze aanpak worden AI-toepassingen ingezet op apparaten overal in de fysieke wereld, waarbij gegevens lokaal worden verwerkt in plaats van in gecentraliseerde cloudfaciliteiten ⁵. Op die manier pakt Edge AI verschillende kritieke problemen aan waarmee bedrijven in het huidige datagestuurde landschap worden geconfronteerd.

Latency minimaliseren

Een van de belangrijkste voordelen van Edge AI is het vermogen om de latentie aanzienlijk te verlagen. Door gegevens lokaal op apparaten te verwerken, hoeft Edge AI geen informatie naar externe cloudservers te sturen voor analyse ^. Deze lokale verwerking maakt real-time besluitvorming en reactiesnelheid mogelijk, waardoor het ideaal is voor toepassingen die onmiddellijke actie vereisen, zoals autonome voertuigen en industriële automatisering ⁶.

Naarmate hardwaretechnologieën zich ontwikkelen, wordt het steeds beter mogelijk om krachtige AI-toepassingen te bouwen die waardevolle inzichten leveren in real-time. De sleutel is het implementeren van inferencing aan de rand om latentie te verminderen en de time-to-insights te versnellen ⁷. Edge-inferencing maakt gebruik van steeds krachtigere hardware, zoals NVIDIA Jetson, Google Coral en Hailo, die zeer efficiënte embedded computing boards met een kleine vormfactor en acceleratiemodules bieden die zijn ontworpen om aan de rand te draaien ⁷.

Verbetering van gegevensprivacy en -beveiliging

Edge AI heeft een aanzienlijke impact op de privacy en beveiliging van gegevens. Door de meeste gegevensverwerking lokaal uit te voeren, wordt de hoeveelheid gegevens die naar externe locaties of externe cloudservers wordt gestuurd geminimaliseerd ⁶. Deze aanpak vermindert het risico op gegevensmisbruik. Deze aanpak vermindert het risico op verkeerde gegevensverwerking en verbetert de privacy, wat cruciaal is voor gevoelige gegevens zoals beveiliging, intellectueel eigendom en andere privégegevens ⁶.

Het is echter belangrijk om op te merken dat het lokaal verwerken van gegevens op apparaten sommige bedreigingen kan verminderen, maar dat de gedistribueerde aard van edge computing zijn eigen beveiligingsproblemen met zich meebrengt ⁸. Om deze risico's te beperken, moeten organisaties robuuste beveiligingsmaatregelen implementeren, waaronder beveiligingsfuncties op hardwareniveau, regelmatige firmware-updates en uitgebreide monitoring om ongeautoriseerde toegang tot of sabotagepogingen op Edge AI-hardware te detecteren en te voorkomen ⁵.

Cloudafhankelijkheid verminderen

Edge AI helpt de afhankelijkheid van externe bronnen te verminderen en zorgt voor ononderbroken functionaliteit en reactiesnelheid, wat essentieel is voor missiekritische toepassingen ⁶. Deze aanpak optimaliseert het gebruik van netwerkbandbreedte, verlaagt de kosten voor gegevensoverdracht en vermindert netwerkcongestie, met name in omgevingen met een beperkte beschikbaarheid van bandbreedte ⁶.

Door AI-mogelijkheden dichter bij de gegevensbron te brengen, stelt VAISense bedrijven in staat om de kracht van realtime inzichten te benutten en tegelijkertijd de zorgen over latentie, bandbreedte en gegevensprivacy weg te nemen. Naarmate de totale eigendomskosten voor edge-gebaseerde inferentie blijven dalen en de vraag naar real-time analyse en hyperautomatisering toeneemt, zullen technologieontwikkelaars hun oplossingen moeten aanpassen om aan deze nieuwe verwachtingen te voldoen ⁷.

Industrieën die profiteren van AI aan de randen

Productie en industrieel IoT

Edge AI zorgt voor een revolutie in de productiesector door AI-mogelijkheden dichter bij de netwerkrand te brengen. Dit maakt real-time gegevensverwerking en -analyse op randapparaten mogelijk, waardoor prestaties, tijdigheid en beveiliging in verschillende toepassingen worden verbeterd ⁹. Voorspellend onderhoud Voorspellend onderhoud, een cruciaal aspect om de continue functionaliteit van machines te garanderen, heeft veel baat bij Edge AI. Door gebruik te maken van real-time berekeningen van de resterende nuttige levensduur (RUL) en het einde van de levensduur (EOL) kunnen fabrikanten direct inzicht krijgen in de gezondheid en prestaties van machines ⁹.

Real-time kwaliteitscontrole is een ander gebied waar Edge AI uitblinkt. Door AI-modellen rechtstreeks op randapparatuur in te zetten, kunnen fabrikanten sensorgegevens in realtime analyseren en kwaliteitsgerelateerde problemen direct detecteren en aanpakken ⁹. Deze aanpak vermindert verspilling aanzienlijk en zorgt ervoor dat producten van hoge kwaliteit op de markt komen.

Gezondheidszorg en telegeneeskunde

In de gezondheidszorg maakt Edge AI grote vorderingen. Het maakt realtime gegevensanalyse mogelijk van medische apparaten, zoals patiëntmonitoren en wearables, en biedt snelle toegang tot kritieke informatie dankzij de lage latentie ¹⁰. Deze onmiddellijke verwerking is cruciaal voor tijd- en kostenbesparingen. Deze onmiddellijke verwerking is cruciaal voor tijdgevoelige toepassingen zoals het op afstand monitoren van patiënten en het reageren op noodsituaties bij medische crises.

Edge computing in de gezondheidszorg verbetert ook de privacy en veiligheid van gegevens. Door gegevens lokaal te verwerken, wordt de hoeveelheid gevoelige patiëntinformatie die via netwerken wordt verzonden geminimaliseerd, waardoor het risico op datalekken afneemt en de naleving van privacyregels zoals HIPAA ¹⁰ wordt gewaarborgd.

Detailhandel en klantervaring

Detailhandelaren gebruiken Edge AI om gepersonaliseerde winkelervaringen te creëren. Door realtime gegevens te analyseren, kunnen ze de interesses en voorkeuren van het winkelend publiek identificeren en hen richten op relevante aanbiedingen en promoties ¹¹. Dit verhoogt niet alleen de verkoop, maar verbetert ook de kwaliteit van de dienstverlening. Dit verhoogt niet alleen de verkoop, maar ook de klanttevredenheid.

Edge AI stelt retailers in staat om marketingstrategieën aan te passen op basis van realtime inzichten, klantloyaliteit te versterken en bedrijfsgroei te stimuleren. Het helpt ook bij het optimaliseren van winkelindelingen, productplaatsing en personeelstoewijzing door het analyseren van klantbewegingen en betrokkenheid ¹¹. VAISense biedt oplossingen die gebruikmaken van Edge AI om de operationele efficiëntie en besluitvormingsprocessen in retailomgevingen te verbeteren.

Conclusie

Edge AI veroorzaakt een revolutie in de manier waarop bedrijven omgaan met gegevensverwerking en besluitvorming. Door AI-mogelijkheden dichter bij de gegevensbron te brengen, worden bandbreedteknelpunten aangepakt, latentie verminderd en gegevensprivacy verbeterd. Deze verschuiving heeft een grote impact op verschillende industrieën, van productie tot gezondheidszorg en detailhandel, en maakt realtime inzichten en efficiëntere activiteiten mogelijk.

Naarmate Edge AI zich blijft ontwikkelen, zal het belang ervan bij het oplossen van bandbreedte-uitdagingen en het verbeteren van de bedrijfsvoering alleen maar toenemen. VAISense loopt voorop in deze technologische verschuiving en biedt oplossingen die gebruikmaken van Edge AI om de operationele efficiëntie en besluitvorming te verbeteren. Beheer je Edge-netwerk met VAISense, een cloudportaal dat al je edge-apparaten op één plek kan organiseren. Deze baanbrekende technologie maakt de weg vrij voor slimmere, responsievere bedrijfsprocessen en luidt een nieuw tijdperk in voor AI-gedreven innovatie.

FAQs

Hoe helpt edge computing het gebruik van bandbreedte te verminderen?
Edge computing verbetert de efficiëntie van internetapparaten en -toepassingen door gegevens dichter bij de oorsprong te verwerken. Deze aanpak vermindert de afstand die gegevens moeten afleggen tussen de client en de server, waardoor zowel de latentie als de benodigde hoeveelheid bandbreedte afneemt.

Hoe kan AI helpen bij het aanpakken van zakelijke uitdagingen?
AI kan de uitputting van middelen door handmatige processen, overbodige taken en operationele knelpunten aanzienlijk verminderen. Technologieën zoals robotische procesautomatisering (RPA) en machine learning helpen bij het automatiseren van repetitieve taken en het afstemmen van bedrijfsworkflows, waardoor de algehele productiviteit wordt verhoogd.

Op welke manieren verbetert edge computing de responstijden en bespaart het bandbreedte?
Edge computing plaatst servers en opslagsystemen dicht bij de locatie waar gegevens worden gecreëerd. Deze opzet maakt het mogelijk om een groot aantal apparaten via een gelokaliseerd en efficiënt LAN te laten werken, zodat er voldoende bandbreedte wordt gereserveerd voor lokaal gebruik. Dit vermindert de latentie aanzienlijk en voorkomt netwerkcongestie.

Wat zijn de voordelen van AI aan de rand van netwerken?
AI aan de rand biedt verschillende voordelen, waaronder

• Lagere latentie: verwerking op het apparaat zelf elimineert vertragingen die optreden wanneer gegevens van en naar een verre server moeten reizen.
• Lager bandbreedtegebruik: lokale gegevensverwerking vermindert de hoeveelheid gegevens die over het netwerk moet worden verzonden.
• Real-Time Analytics: Maakt onmiddellijke verwerking en analyse van gegevens mogelijk.
• Verbeterde gegevensprivacy: gegevens kunnen lokaal worden verwerkt, waardoor het risico op blootstelling tijdens het verzenden afneemt.
• Schaalbaarheid: Maakt uitbreiding van IoT-apparaten en -toepassingen mogelijk zonder evenredige toename van centrale verwerkingsbronnen.
• Kostenefficiëntie: Vermindert de kosten voor gegevensoverdracht en serveronderhoud.

Referenties

[1] - https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-vs-ai/
[2] - https://cyntexa.com/blog/generative-ai-vs-traditional-ai/
[3] - https://www.cio.com/article/2096863/the-impact-of-ai-on-edge-computing.html
[4] - https://viso.ai/edge-ai/edge-intelligence-deep-learning-with-edge-computing/
[5] - https://digital.ai/catalyst-blog/edge-ai-exploring-the-advantages-and-risks/
[6] - https://www.advantech.com/en-us/resources/industry-focus/edge-ai
[7] - https://www.ahead.com/resources/the-importance-of-ultra-low-latency-edge-inferencing-for-real-time-ai-insights/
[8] - https://www.linkedin.com/pulse/edge-ai-ais-leap-from-cloud-curb-neil-sahota-kyw9e
[9] - https://www.wevolver.com/article/2024-state-of-edge-ai-report/industrial-iot-and-manufacturing
[10] - https://binariks.com/blog/edge-computing-for-healthcare-data/
[11] - https://www.edgesignal.ai/blog/how-edge-ai-is-changing-retail