Edge AI vs. Cloud AI: Mana yang Terbaik untuk Bisnis Anda?

ACT Communications – Dalam penerapan yang ideal, semua beban kerja akan dipusatkan di cloud untuk menikmati manfaat skala dan kesederhanaan. Namun, kekhawatiran tentang latensi, keamanan, bandwidth, dan otonomi memerlukan penerapan model kecerdasan buatan (AI).

Deployment ini dapat berbentuk edge AI dan/atau cloud AI, masing-masing menawarkan potensi kasus penggunaan, manfaat, dan tantangan uniknya sendiri. Dengan pemikiran ini, akan mempertimbangkan dengan cermat ketika memilih model terbaik untuk bisnis Anda.

Edge AI dan Cloud AI sebagai Model Pelengkap

Edge AI dan cloud AI memainkan peran pelengkap dalam memastikan model yang melayani penerapan AI terus meningkat tanpa mengorbankan kualitas dan kuantitas data. Cloud AI melengkapi pengambilan keputusan instan edge AI dengan memberikan wawasan yang lebih mendalam untuk data yang lebih longitudinal.

Perbedaan terbesar antara cloud AI dan edge AI adalah di mana data diproses. Cloud AI memproses dan menyimpan data di lingkungan cloud, yang menawarkan fleksibilitas lebih besar dalam desain dan arsitektur. Namun, perangkat akan memerlukan konektivitas Internet untuk berfungsi dengan benar dan membuat keputusan, yang mengarah ke potensi latensi dan masalah keamanan.

Sebagai perbandingan, edge AI memproses data di edge yang ekstrem. Ini memungkinkan pengambilan keputusan real-time yang aman di edge, terlepas dari koneksi.

Perangkat target untuk edge AI seringkali tidak kuat atau tidak cukup cepat untuk sepenuhnya memenuhi persyaratan memori, kinerja, ukuran, dan konsumsi daya edge. Selanjutnya, pemilihan algoritma machine learning dan ukurannya didasarkan pada keterbatasan ukuran dan kapasitas memori.

Di sisi lain, kemampuan komputasi dan penyimpanan cloud berarti bahwa cloud AI dapat secara fleksibel melayani berbagai perangkat tanpa batasan memori, ukuran, kinerja, dan daya, dengan trade-off menjadi biaya.

Infrastruktur dan Interoperabilitas

Perusahaan dapat menggabungkan edge AI dan cloud AI untuk menghilangkan silo data terputus yang menghambat berbagi intelijen untuk memberikan nilai ke berbagai area perusahaan. Menggunakan edge AI saja untuk aplikasi AI dan Internet of Things (IoT) dapat menghalangi data untuk dibagikan di seluruh infrastruktur TI yang lebih luas, yang menimbulkan risiko kegagalan untuk memperoleh wawasan berharga dari data sepenuhnya.

Untuk memastikan bahwa cloud AI dan edge AI dapat dioperasikan, perusahaan dapat memperkenalkan platform cloud di samping aplikasi edge mereka untuk memperkenalkan hubungan antara aplikasi dan layanan di seluruh perusahaan.

Misalnya, data dapat diproses di edge, dan edge AI dapat memberikan wawasan cepat kepada pengguna saat menggunakan cloud untuk memproses data guna memberikan wawasan jangka panjang guna memengaruhi pengambilan keputusan di berbagai bagian perusahaan.

Selain itu, jika perusahaan memiliki kasus penggunaan yang memerlukan hibrida edge dan cloud AI, mereka dapat menentukan prioritas intelijen di tepi dan kecerdasan non-waktu-sensitif. Mereka kemudian dapat membangun atau mengadaptasi infrastruktur TI untuk mendukung tuntutan aplikasi AI berbasis cloud dan edge.

Pelatihan dan Algoritma Inferensi dalam Aplikasi AI

Untuk menggunakan edge dan cloud AI secara efektif, perusahaan perlu memahami sifat algoritme pembelajaran mesin yang mereka pertimbangkan untuk kasus penggunaannya. Mereka perlu menentukan apakah pendekatan mereka bergantung pada pelatihan atau algoritma inferensi.

Penggunaan algoritme pelatihan berarti bahwa algoritme pembelajaran mesin membuat prediksi menggunakan umpan datanya sebagai sumber pelatihannya. Algoritme ini meningkatkan akurasi karena memiliki loop umpan balik yang konstan untuk meningkatkan kinerjanya dan mengurangi kesalahan.

Namun, pendekatan ini mungkin intensif secara komputasi, karena model ini memerlukan pembaruan dan revisi yang konstan karena terus memberikan hasil. Ini mungkin memperkenalkan latensi. Pendekatan pelatihan pada akhirnya menjadi lebih cocok untuk cloud, yang dapat memenuhi persyaratan komputasi yang besar untuk memberikan hasil yang akurat.

Pendekatan algoritma inferensi mengimplementasikan algoritma terlatih untuk membuat prediksi pada perangkat tempat data baru diterima. Karena tidak ada perbaikan atau loop pelatihan, sistem inferensi dapat dengan mudah ditempatkan di tepi.

Manfaat Menggunakan Edge AI dan Cloud AI

Peningkatan Kinerja

Cloud itu sendiri tidak ideal untuk aplikasi AI. Saat edge dan cloud AI saling melengkapi, keduanya dapat meningkatkan kinerja dengan meningkatkan pemrosesan parsial yang terkadang menciptakan latensi.

Pembelajaran Terdistribusi

Komputasi tepi membantu mengurangi beban di cloud. Dengan demikian, perangkat edge dapat secara kooperatif melatih model pembelajaran mesin secara lokal dibandingkan dengan menggunakan pendekatan pelatihan terpusat.

Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik

Menggabungkan kemampuan pengambilan keputusan real-time dari edge AI dan kemampuan komputasi dan penyimpanan cloud yang mendukung AI berbasis cloud, perusahaan tidak hanya menikmati pengambilan keputusan yang lebih cepat tetapi juga lebih cerdas dan fleksibel.

Akses Mulus ke Data dan Intelijen

Keseimbangan antara cloud AI dan edge AI memastikan bahwa perusahaan memaksimalkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan pengambilan keputusan dari kedua pendekatan. Data yang dibagikan antara model edge dan cloud memengaruhi cara model pembelajaran mesin belajar dan bagaimana model tersebut disempurnakan untuk memberikan nilai di seluruh perusahaan.

Kelemahan Menggabungkan Cloud AI dan Edge AI

Agar cloud AI dan edge AI dapat bekerja bersama, aplikasi harus dirancang untuk secara sengaja membagi dan mengelola beban kerja di antara keduanya.

Gunakan Kasus

Kendaraan Otonom

Teknologi AI edge dan cloud dapat digabungkan untuk meningkatkan kinerja kendaraan otonom. Edge AI memberikan kemampuan pengambilan keputusan yang cepat dan akurat untuk memastikan kendaraan membuat keputusan secara real time. Hal ini meningkatkan identifikasi elemen jalan dan lingkungan untuk meningkatkan keselamatan, efisiensi dan otonomi kendaraan secara keseluruhan. Selain itu, edge AI memastikan kendaraan otonom lebih andal dalam menghadapi tantangan konektivitas.

Cloud AI memungkinkan penerimaan data dari kendaraan otonom dan, melalui pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, menilai metrik seperti kinerja kendaraan. Hal ini memungkinkan pemrosesan on-board diperbarui dengan kemampuan mengemudi yang ditingkatkan yang berasal dari data. Kendaraan juga menikmati akses ke penyimpanan dan kemampuan komputasi cloud.

Kamera Edge-Enabled

Edge AI memungkinkan kamera berkemampuan edge untuk memproses informasi dari sensor mereka tanpa membebani jaringan dengan data yang tidak signifikan. Data kemudian dapat ditransmisikan ke cloud untuk analisis lebih lanjut ketika objek target terdeteksi di tepi.

Masa Depan Edge AI dan Cloud AI

Masa depan aplikasi kecerdasan buatan mungkin melibatkan pembagian kecerdasan buatan menjadi aplikasi cloud-native, edge-native, atau hybrid. Karena semakin banyak aplikasi AI membutuhkan pelatihan real-time yang lebih cepat, penggunaan edge AI akan terus berkembang sebagai opsi untuk penerapan AI.

Perusahaan akan semakin mencari solusi yang terintegrasi penuh menggantikan bagian-bagian teknologi yang terfragmentasi yang harus mereka rakit sendiri. Hal ini pada gilirannya akan mendorong kemitraan teknologi untuk mengembangkan dan merakit solusi lengkap untuk diberikan kepada pelanggan.

Arsitektur AI hybrid cloud-edge akan menjadi norma karena perusahaan terus menyadari bahwa pemrosesan dan pengambilan keputusan harus dilakukan di cloud dan edge.