[Artigo] ‘Edge AI’ é o futuro… vida longa a ‘Edge AI’!

Antes de mais nada, acredito que vale a pena começar por uma explicação sobre ‘Edge Computing’ (que em Português o nome seria alguma coisa como “computação na extremidade”). 

A idéia por trás de Edge Computing é adicionar recursos computacionais (por exemplo, armazenamento de dados a capacidade de processamento) diretamente (ou muito próximo) onde os dados são gerados. Daí vem o motivo do nome, ‘computação na extremidade’. 🙂

Imagino que você deve estar se perguntando: “Ok, legal poder processar dados próximo da origem e tal, mas por quê fazer isso?” Bom, um dos objetivos principais é de diminuir a quantidade de dados brutos enviados os bancos de dados e datalakes.


Mas o que é?

  • Datalake: Um massivo repositório de dados de fácil acesso, construído em hardware de baixo custo e utilizado para armazenar uma grande quantidade de dados.
    O video a seguir (em Inglês) explica mais detalhes:

Como assim “diminuir a quantidade de dados enviados”?

Imagine o seguinte cenário: Uma empresa possui uma máquina que precisa ser monitorada, pois uma determinada ação de prevenção precisa ser tomada (por exemplo, fazer a manutenção da máquina), caso a temperatura ultrapasse um determinado valor (vamos dizer 100 ºC). Tal máquina possui um sensor que mede a temperatura a cada 5s e esses dados podem ser facilmente coletados.

Pensemos juntos: 1 medida de temperatura a cada 5s = 12 medidas por minuto = 720 medidas por hora = 5760 medidas em um dia de 8 horas de trabalho = 11520 medidas em 20 dias de trabalho (1 mês) = 138 240 medidas em 252 dias (1 ano). E tudo isso apenas para uma maquina (podemos facilmente passar a ordem de milhares de dados por ano com menos de 10 maquinas…)

Sabemos também que o fabricante de máquina diz nas suas especificações que a manutenção acontece cerca de 1 vez por ano, ou seja, esperamos observar a temperatura passar os 100 ºC pelo menos 1 vez dentro da janela de 1 ano de dados, dentro do nosso simples exemplo.

“Ok, e ai? O que você quero dizer com tudo isso, no final?” 

O que eu quero dizer é que existem (pelo menos) duas maneiras de monitorar essa máquina:

  1. Coletar todos os dados da máquina (aproximadamente 140 mil observações em 1 ano para 1 máquina) e enviá-los para um dashboard que fará o controle de alerta (possivelmente enviando uma mensagem caso o valor de referência seja atingido).
  2. Implementar uma solução de ‘Edge computing’ que capturará e processará os dados ‘perto da máquina’ e enviará apenas os dados que se mostrarem superiores a 100 ºC ao dashboard (o que certamente será um volume muito menor de dados).

E que graças ao uso de “Edge Computing” a empresa pode economizar com a quantidade de dados armazenada, por exemplo.

Para saber mais sobre o assunto, vale dar uma olhada nesse video (em Inglês) “Beyond the Cloud: Edge Computing”:

Mas a idéia do artigo é falar sobre ‘Edge AI’, certo? Certo!

Mas agora ficou fácil… Neste momento, como já temos uma ideia do que é ‘Edge Computing’, fica mais simples de entender o conceito de ‘Edge AI’. Quando falamos de ‘Edge computing’, falamos em adicionar recursos computacionais para processamento de dados na proximidade da fonte geradora. O ‘Edge AI’ segue o mesmo princípio e adiciona além de recursos computacionais também capacidades de Inteligência Artificial nesse processo de dados ‘on the edge’!!

Vídeo bem interessante falando sobre ‘Edge AI’:

“Enquanto a computação em nuvem (Cloud Computing) oferece economias de escala inquestionáveis, um modelo de computação distribuído é orientado pela natureza dos dados em si. O volume de dados dificultará ou custará a movimentação devido a custos ou disponibilidade de largura de banda. A velocidade dos dados catalisará mais aplicativos em tempo real que não podem ser limitados pela latência da rede. E a variedade de dados será regida por restrições regulatórias, de privacidade e segurança.” Jonathan Ballon, Vice Presidente e Gerente Geral da Intel.

Nota: Esse artigo foi escrito baseado no artigo de Wu, 2020

Referências:

Wu, J., 2020. Edge AI is the future, Intel and Udacity Are Teaming Up to Train Developers [ONLINE]. Disponível em : https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/04/16/edge-ai-is-the-future-intel-and-udacity-are-teaming-up-to-train-developers/ (Acessado em 22/04/2020).

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