Le piattaforme di Edge AI facilitano il dispiegamento e la gestione di modelli di intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) direttamente sui dispositivi edge. Questi dispositivi, che includono sensori IoT, telefoni cellulari, sistemi embedded e altri hardware al margine della rete, elaborano i dati localmente senza inviarli a server cloud centralizzati. Le piattaforme di Edge AI forniscono strumenti e framework per sviluppare modelli di AI ottimizzati per il calcolo edge, distribuire questi modelli sui dispositivi e monitorare le loro prestazioni in tempo reale.
Le aziende utilizzano queste tecnologie per ridurre la latenza, migliorare la privacy dei dati e consentire decisioni in tempo reale elaborando i dati dove vengono generati. Eseguendo calcoli di AI sul margine, le organizzazioni possono minimizzare l'uso della larghezza di banda, ridurre la dipendenza dalla connettività di rete e migliorare la reattività delle applicazioni. Questo è particolarmente cruciale in settori come la produzione, la sanità, i veicoli autonomi e il commercio al dettaglio, dove intuizioni e azioni immediate sono essenziali.
C'è una certa sovrapposizione tra le piattaforme di Edge AI e le piattaforme di data science e machine learning, ma le piattaforme di Edge AI si concentrano specificamente sull'esecuzione di carichi di lavoro di AI sui dispositivi edge piuttosto che nei data center centralizzati. Le piattaforme di Edge AI consentono ai dispositivi di operare in modo indipendente, fornendo intuizioni immediate senza i ritardi associati alla comunicazione cloud.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme di Edge AI, un prodotto deve:
Fornire strumenti o framework per sviluppare o distribuire modelli di AI e ML specificamente ottimizzati per i dispositivi edge
Supportare l'esecuzione di algoritmi o modelli di AI direttamente sui dispositivi edge senza dipendenza dalla connettività cloud costante
Offrire capacità di gestione e monitoraggio per i carichi di lavoro di AI sui dispositivi edge, inclusi aggiornamenti dei modelli, monitoraggio delle prestazioni e scalabilità su più dispositivi