O projeto EdgeAI: Convergência de tecnologias para aprimorar a inteligência para melhorar o desempenho e a eficiência na borda

Jun 20, 2024

Edge Artificial Intelligence combina tecnologias de computação de ponta, Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (IA) para fornecer coleta, processamento, análise e tomada de decisões de dados em tempo real. Os avanços nas tecnologias edge AI, Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) permitem novos recursos na borda da rede, mais próximos dos sensores e atuadores que antes eram impossíveis para sistemas convencionais de unidades microcontroladoras (MCU).

Aproveitando os benefícios da IoT e da computação de ponta para coletar e processar dados localmente, o processamento de ML e DL no dispositivo reduz a latência, aumenta a privacidade e a segurança dos dados e reduz a necessidade de uma conexão contínua à nuvem, fornecendo soluções de conectividade e análise de ponta. O processamento inteligente de borda de ML e DL abre oportunidades para sistemas de IA novos, robustos e escaláveis ​​em todo o continuum de borda (micro-deep e meta-edge) e em vários setores.

A aplicação de IA de ponta traz muitas oportunidades, incluindo velocidades de processamento mais altas para permitir análises em tempo real, maior escalabilidade para trabalhar com dados em tempo real e maior segurança cibernética à medida que os dados são processados ​​no local. Mas estas inovações também trazem desafios significativos, desde a heterogeneidade tecnológica e arquitecturas de processamento até à eficiência energética.

Um dos desafios mais significativos para o desenvolvimento da tecnologia de IA de ponta é melhorar a eficiência energética e a escalabilidade do desempenho do processamento, dadas as diferentes restrições de recursos para dispositivos, algoritmos e plataformas na ponta.

Os aplicativos Edge AI apresentam heterogeneidade significativa de hardware/software. Os aplicativos usam métodos e algoritmos de IA combinados, o que apresenta desafios quando as soluções de IA de ponta devem ser otimizadas para várias plataformas de hardware/software e comparadas entre si.

O processamento heterogêneo é um aspecto crucial da IA ​​de ponta que combina diferentes arquiteturas de hardware, incluindo unidades centrais de processamento (CPUs), unidades de processamento gráfico (GPUs), unidades de processamento tensor (TPUs), unidades de processamento de inteligência (IPUs), circuitos integrados específicos de aplicativos ( ASICs), matrizes de portas programáveis ​​em campo (FPGAs), unidades de processamento neuromórficas (NPUs), sistema em chip (SoC) e sistema em módulo (SoM).

As tecnologias e aplicações Edge AI estão em constante evolução e impulsionam o futuro controlo inteligente e a tomada de decisões, aproximando as capacidades de IA do mundo físico para permitir a implementação de sistemas autónomos e melhorar o comportamento autónomo de tais sistemas.

Para abordar a heterogeneidade dos dispositivos, o projeto KDT JU EdgeAI gerencia o processamento na borda como uma computação contínua granular composta por micro-edge (unidades de processamento em microcontroladores, sensores e atuadores incorporados, etc.), deep-edge (unidades de processamento que fornecem poder de processamento estendido, em gateways, telefones celulares, controladores lógicos programáveis, etc.) e o meta-edge (microservidores locais de processamento de borda de alto desempenho que combinam diferentes microcontroladores e processadores para operações específicas).

As tecnologias Edge AI estão permitindo o desenvolvimento de sistemas heterogêneos, hiperconectados, hiperautônomos e hiperinteligentes que combinam inteligência de borda e de enxame para criar novos sistemas de sistemas inteligentes de borda.

Os desenvolvimentos do Hyper-X e a IA de ponta aceleram a integração de ferramentas de automação, plataformas e múltiplas tecnologias de detecção/atuação. Isto permite uma funcionalidade mais inteligente e cria sistemas autónomos multifuncionais e escaláveis ​​com “inteligência intrínseca” e “inteligência extrínseca”.

A inteligência intrínseca representa as capacidades cognitivas construídas em um dispositivo de IA de ponta, como um dispositivo IoT inteligente, um robô ou um veículo autônomo. Inteligência extrínseca é a inteligência de rede usada para colaboração entre esses dispositivos inteligentes de borda.

EdgeAI – Edge AI Technologies for Optimized Performance Embedded Processing, Key Digital Technologies (KDT) O projeto Joint Undermaking (JU) é uma iniciativa fundamental para a transição digital europeia para soluções de processamento inteligentes na borda.