以邊緣AI運算強化智慧製造應用

AI示意圖。圖/ingimage
AI示意圖。圖/ingimage

[作者 盧傑瑞]

透過AI學習,可透過統一高效的外觀檢測,來解決產品檢測中的各種問題,例如視覺判斷的變化以及檢測設備難以處理的產品。

人工智慧技術近年來已經開始被引入各個產業。除了醫藥、工業等領域外,包括農業、漁業等看似與人工智慧無關的行業的案例也很多。因此,可以毫不誇張地說,人工智慧正在滲透到我們的日常生活中。在這種情況下,「邊緣AI」近年來倍受關注。邊緣AI是汽車自動駕駛、自動化生產、數位轉換、智慧檢測等的關鍵技術之一,相信未來將吸引更多的業者投入。

我們先來討論一下邊緣AI與雲端AI的差異和優缺點之後,再更進一步的觀察應用於工件生產檢測的技術和產業現況。

邊緣AI是即時處理數據不可或缺的技術,並且隨著技術的發展而不斷增加。尤其是近年來,更在物聯網加速發展下,可以說是一項發揮著極其重要作用的技術。而雲端AI是指Google、Amazon、Microsoft、IBM等在雲端提供的平台服務。

雖然雲端AI和邊緣AI之間存在即時運算或處裡的差異,但雲端的優勢卻是在於可通過積累大量學習數據,並利用CPU和GPU的能力進行高速處理來構建學習模型,正因為如此,越來愈多的業者提供雲端平台的服務。

但隨著物聯網的普及,這種情況正在逐漸發生變化,因為終端已經可以透過無線通訊來收集和傳送數據,同時自動上傳數據到雲端的環境也開始發展。最重要的是,因為數據資料的不同,有些東西上傳到雲端的風險非常高,所以將機密訊息上傳到雲端仍然是相當危險的。

此外,當需要快速處理時,往往需要在雲端花費時間,而這需要通過網路進行處理。因此近年來,在終端進行高速處理的「邊緣AI」也就逐漸被重視和成為新趨勢。

在過去的這段時間,已經有相當多人討論雲端AI平台的優缺點,因此在這裡僅來分析一下相對於雲端AI平台的邊緣AI架構下優缺點。

邊緣AI的優勢

可即時判斷

導入邊緣人工智慧的最大好處之一是能夠做出即時決策。邊緣AI是在終端進行AI運算處理,因此不會像在雲端平台那樣的有著回應延遲的問題。因此,它在需要速度的任務中非常有用,例如終端控制和態勢感知。

可以降低溝通成本

正如之前說明的,邊緣AI在終端側進行處理。而且僅需將學習所需的數據發送到雲端,因此可以減少不必要的通訊成本。可以說,與所有數據都在終端發送的雲端平台相比,能夠降低通訊成本也是一個很大的優勢。

強化安全性

邊緣AI的特點是推理(終端)和學習(雲端)在不同的地方進行。因此,可以將具有資訊洩露風險的數據儲存在終端。此外,由於處理是在不透過網路的情況下進行的,因此無需擔心在網路環境中受到攻擊或竊取的風險。

邊緣人工智慧的缺點

處理能力有限

邊緣AI最大的缺點是難以處理大規模數據,因為處理是在終端進行。另一個問題是推理和學習是在不同的地方進行的,因此不適合高級處理。

操作門檻高

由於邊緣人工智慧的特點就是「把AI內建在終端設備裡」,因此操作門檻並不低。系統設計、維護和運營都有困難度,因此對於沒有專業知識員工的企業來說,在維持熟練操作的難度會很大。

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