A inteligência artificial é uma das tecnologias mais disruptivas da última década, mas nem todas as implementações são iguais. Uma dessas soluções é a Edge AI, que se mostra especialmente importante na era da Internet das Coisas (IoT).
O conceito é uma contraposição da inteligência artificial baseada em nuvem, que se tornou uma das formas de uso mais comuns da tecnologia. Entenda melhor sobre essa solução e como ela transforma os paradigmas para aplicações de inteligência artificial neste artigo.
Como funciona a Edge AI?
A Edge AI é a união da tecnologia conhecida como Edge Computing (ou “computação de borda”, em português) com a inteligência artificial. Essa combinação dá origem a aplicações em que o processamento dos dados é realizado mais próximo do ponto final da operação.
Em uma aplicação de inteligência artificial baseada em nuvem, de deep learning ou machine learning, por exemplo, as informações seriam coletadas por dispositivos na borda, como um sensor.
Elas então seriam enviadas para um servidor remoto, onde é realizada toda a computação necessária para a tomada de uma decisão, transmitida de volta para o ponto final, onde se transforma em ação.
Na Edge AI, o trânsito de dados é reduzido para que o processamento seja realizado localmente. Não há, portanto, uma dependência tão fundamental da nuvem para a tomada de decisão.
Quais são os benefícios da Edge AI?
Esse formato de processamento, próximo aos endpoints do sistema, traz uma série de vantagens práticas.
A vantagem mais óbvia é a redução da latência, que permite menor tempo de resposta em aplicações nas quais esse intervalo pode ser crucial. Como o deslocamento da informação é mais curto, uma ação pode ser tomada mais rapidamente.
A privacidade, cada vez mais importante diante de regulamentações como a LGPD, no Brasil, e a GDPR, na Europa, também é beneficiada com a Edge AI. Dados sensíveis nem mesmo precisam sair de um ambiente controlado, o que dificulta muito a interceptação ou o mau uso dessas informações.
Do lado das empresas, há ganho na questão de custos. Com o processamento local, menos dados são enviados pela internet, então os gastos com servidores em nuvem e em largura de banda de internet caem. O consumo de energia também é menor, já que os dispositivos habilitados à computação de borda são otimizados para eficiência.
Edge AI e Distributed AI: quais as diferenças?
A Edge AI ainda se diferencia de mais um paradigma da inteligência artificial, conhecido como Distributed AI, que, como indica seu nome, é um paradigma diferente, que recorre à descentralização para alcançar maior eficiência.
A promessa é permitir que as aplicações de inteligência artificial possam ser escaladas para ambientes de nuvem distribuída.
Neste cenário, não existe a ideia de categorias tão fixas de tipos de nuvem, como pública, privada, híbrida ou multi-cloud. A nuvem distribuída é uma plataforma única que oferece descentralização das estruturas, embora sua gestão possa ser feita a partir de um único ponto.
Apesar de serem ideias parecidas, que visam levar o processamento de dados para perto de sua origem, Edge AI e Distributed AI se diferenciam pela complexidade do sistema.
O conceito de Edge AI começa a encontrar desafios quando se lida com uma grande variedade de localidades e aplicações.
Na inteligência artificial distribuída, a terminologia muda. Em vez de se falar em termos como “borda” e “nuvem”, agora é mais relevante entender onde estão os dados e onde eles precisam ser analisados, de forma a garantir mais flexibilidade e escalabilidade ao sistema.
O cenário passa a contar com um modelo de distribuição spoke-hub. Um hub é definido como o ponto de controle, pelo qual é possível gerenciar múltiplos spokes, que concentram os dados da operação.
Quais são os exemplos de uso da Edge AI?
Não faltam exemplos de bons usos de Edge AI e seus impactos positivos em uma série de indústrias. Um dos mais cruciais é o dos veículos autônomos, que dependem fundamentalmente da capacidade de detectar e responder instantaneamente a obstáculos repentinos na pista.
Milésimos de segundo de hesitação em uma situação-limite podem ser fatais, então é recomendável que as decisões sejam tomadas em um nível local, sem dependência do envio de dados para um servidor remoto.
Câmeras de segurança equipadas com inteligência artificial também podem se beneficiar do processamento local. Além de permitir a detecção de atividades suspeitas em tempo real, as imagens não precisam trafegar pela rede, onde poderiam ser indevidamente acessadas. Desta forma, a privacidade do sistema é reforçada.
Na indústria 4.0, a IA pode produzir reações instantâneas e minimizar a latência. E, pelo fato de os dados serem processados no local, o risco de interrupção por dificuldades de conectividade são reduzidos em comparação com o uso de nuvem.
O papel da nuvem em Edge AI
O fato de a Edge AI reduzir a dependência de um processamento remoto não significa que a nuvem seja totalmente inútil dentro desse sistema. Pelo contrário: ela pode oferecer suporte a uma implementação de borda.
A nuvem pode ser responsável por executar o modelo de inteligência artificial durante a fase de treinamento. Além disso, ela ainda pode receber dados que ajudem a retreinar o modelo.
A nuvem ainda pode servir de apoio em aplicações em tarefas nas quais o poder computacional é mais necessário do que uma resposta instantânea. Nem todas as soluções de Big Data e análise de dados precisam produzir resultados em tempo real, por exemplo.
Um exemplo são as assistentes de voz, como Alexa, que tanto se popularizaram nos últimos anos. Elas reconhecem imediatamente o chamado do usuário graças ao processamento do áudio na borda, mas enviam comandos de voz para análise na nuvem.
Conclusão
Segundo projeção da consultoria Gartner, a expectativa é de que até 2025, 75% dos dados gerados por empresas devem ser processados fora de um ambiente de nuvem convencional.
Essa perspectiva prova o quão necessária é a Edge AI para implementações de inteligência artificial capazes de responder mais rapidamente a situações cruciais.
A tecnologia oferece latência reduzida, além da redução de custos para negócios e ganhos em privacidade, o que é especialmente importante diante de novos cenários regulatórios.
A inteligência artificial de borda, no entanto, não é uma panaceia, já que uma plataforma externa, via de regra, pode fornecer mais poder computacional para lidar com processos mais exigentes. Neste caso, é possível recorrer à nuvem para tarefas específicas, apenas quando é necessário.
