L'Edge AI, Qu'est-ce Que C'est ?

Présentation

L'intelligence artificielle (IA) a connu une croissance exponentielle au cours des dernières années, alimentée par les avancées technologiques et la disponibilité de vastes quantités de données. L'une des dernières tendances en matière d'IA est l'Edge AI, qui combine les capacités d'intelligence artificielle avec les appareils et les systèmes embarqués au plus près des utilisateurs finaux.

L'Edge AI, ou intelligence artificielle en périphérie du réseau, implémente l'IA dans un environnement de calcul en périphérie, près des données collectées. Cela permet des décisions plus rapides sans connexion au cloud. Les données sont traitées localement en quelques millisecondes, offrant un retour d'informations en temps réel. L'Edge AI garantit la sécurité des données sensibles en les maintenant à la périphérie du réseau. Les appareils d'edge computing, tels que les capteurs et les objets connectés, deviennent des technologies clés en déplaçant les données hors des datacenters surchargés du cloud.

L'Edge AI est une approche dans laquelle les calculs et les analyses sont effectués localement sur les appareils eux-mêmes, plutôt que d'être envoyés à un centre de données distant. Cela permet d'exploiter les avantages de l'IA en termes de traitement des données en temps réel, de réduction de la latence et de préservation de la confidentialité des données. Pour mettre en œuvre cette approche, les centres de données définis par logiciel jouent un rôle clé.

La Différence entre Edge AI et l'IA Traditionnelle

Dans l'IA traditionnelle, les données sont collectées et envoyées à un centre de données centralisé pour être traitées et analysées. Cela implique souvent une latence importante, car les données doivent voyager sur le réseau jusqu'au centre de données, subir des traitements et ensuite retourner aux appareils pour prendre des décisions. Cette approche est généralement utilisée lorsque la latence n'est pas un facteur critique et que les données peuvent être traitées de manière asynchrone.

En revanche, l'Edge AI permet de traiter les données directement sur les appareils, ce qui réduit considérablement la latence et permet des réponses en temps réel.

Avantages de l'Edge AI

• Latence Réduite : En traitant les données localement, l'Edge AI permet des réponses en temps réel, ce qui est essentiel dans de nombreux scénarios, tels que la conduite autonome ou la détection d'objets en mouvement.

• Confidentialité des Données : Les données sensibles peuvent être traitées localement, sans avoir besoin d'être envoyées à un centre de données distant. Cela garantit une meilleure confidentialité et réduit les risques liés à la sécurité et à la protection des données.

• Bande Passante Optimisée : En effectuant le traitement des données sur les appareils, l'Edge AI réduit la quantité de données qui doivent être transférées sur le réseau, ce qui permet d'optimiser l'utilisation de la bande passante.

• Fiabilité Améliorée : En distribuant les calculs sur plusieurs appareils, l'Edge AI offre une meilleure redondance et une fiabilité accrue, car même si certains appareils échouent, les autres peuvent continuer à fonctionner.

Scénarios d'Application de l'Edge AI

• Santé Connectée : Les appareils médicaux intelligents peuvent utiliser l'Edge AI pour surveiller en permanence les signes vitaux des patients et alerter en cas de problèmes, ce qui peut sauver des vies.

• Surveillance et Sécurité : Les systèmes de vidéosurveillance peuvent utiliser l'Edge AI pour détecter automatiquement les comportements suspects ou les intrusions, permettant ainsi une réponse immédiate.

• Internet des Objets (IoT) : L'Edge AI facilite l'analyse et le traitement des données générées par les appareils connectés, tels que les capteurs intelligents, les thermostats, les caméras de sécurité, etc.

Solution FS

Pour les centres de données, les applications Edge AI nécessitent des débits de transmission de données plus élevés, des capacités de traitement de données à grande échelle, un stockage haute capacité et des connexions réseau stables, ce qui signifie qu'au sein du centre de données, la puissance de calcul et l'efficacité de l'échange de données doivent être encore améliorées. à l'avenir, ce qui nécessite des itérations techniques des modules optiques, comme l'augmentation du débit de 100G à 200G, 400G et 800G. Découvrez les solutions de mise en réseau que FS peut fournir et nos modules optiques 400G.