Edge AI หรือ Edge Artificial Intelligence หมายถึงการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้งานบนอุปกรณ์ปลายทาง (Edge Devices) เช่น โทรศัพท์มือถือ, อุปกรณ์สวมใส่, เซ็นเซอร์อัจฉริยะ หรืออุปกรณ์ IoT ต่างๆ แทนที่จะประมวลผลทั้งหมดบนคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูลกลาง
ข้อดีของ Edge AI คือ
- ความเร็ว เนื่องจากข้อมูลถูกประมวลผลบนอุปกรณ์ปลายทางโดยตรง ทำให้การตอบสนองเป็นไปอย่างรวดเร็ว ลดความล่าช้าจากการส่งข้อมูลไปยังคลาวด์
- ความปลอดภัย เนื่องจากข้อมูลบางส่วนไม่จำเป็นต้องส่งผ่านเครือข่ายออนไลน์ ช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยข้อมูล
- ประสิทธิภาพการใช้งาน Edge AI สามารถทำงานได้แม้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
Edge AI มีบทบาทสำคัญต่ออุปกรณ์ต่างๆ ที่ต้องการความรวดเร็วและตอบสนองทันที เช่น ระบบขับขี่อัตโนมัติ, อุปกรณ์คุณภาพสูงในอุตสาหกรรม IoT หรือระบบนิเวศน์อัจฉริยะ เป็นต้น
นี่คือรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Edge AI
สถาปัตยกรรม Edge AI
- ประกอบด้วยชิปประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ที่ติดตั้งบนอุปกรณ์ปลายทาง เรียกว่า Edge TPU หรือ Neural Processing Unit (NPU)
- มีซอฟต์แวร์ Edge AI engine ที่ช่วยให้ AI model ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนอุปกรณ์ขนาดเล็ก
- ตัวอย่าง เช่น Google Coral, Nvidia Jetson Nano เป็นต้น
ประเภทของ Edge AI Applications
- ระบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เช่น การตรวจจับวัตถุ, จดจำใบหน้า
- ระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลภาษา, ระบบสนทนาอัจฉริยะ
- หุ่นยนต์อัตโนมัติและระบบควบคุม
- การวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ เช่น เซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว
ข้อจำกัดของ Edge AI
- ทรัพยากรจำกัด เนื่องจากเป็นอุปกรณ์ขนาดเล็ก จึงมีหน่วยประมวลผล, หน่วยความจำ และพลังงานจำกัด
- ความสามารถของ Edge AI ยังน้อยกว่า AI บนคลาวด์ซึ่งมีทรัพยากรมากกว่า
- จำเป็นต้องมีการเรียนรู้และปรับแต่งตัวแบบ AI ให้เหมาะสมกับอุปกรณ์ปลายทาง
แนวโน้ม Edge AI
- Edge TPU และ NPU จะมีประสิทธิภาพและประหยัดพลังงานมากขึ้น
- AI model จะถูกปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้นเพื่อทำงานบนอุปกรณ์ขนาดเล็ก
- จะมีการประยุกต์ใช้ Edge AI มากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิต, การแพทย์, ยานยนต์ เป็นต้น
การพัฒนาของ Edge AI จะช่วยขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้ AI ไปสู่อุปกรณ์ต่างๆ ในชีวิตประจำวัน ทำให้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กระจายอยู่รอบตัวมากยิ่งขึ้น