Sztuczna inteligencja (AI) zdobywa kolejne obszary współczesnej technologii, rozszerzając swoje zastosowanie poza tradycyjne centra danych. Coraz częściej modele językowe i algorytmy uczenia maszynowego działają na tzw. krawędzi sieci – w urządzeniach końcowych blisko źródła danych. Rozwiązania oparte na AI wbudowane w kamery, roboty, maszyny i inne sprzęty IoT zmieniają sposób, w jaki przetwarzamy informacje, umożliwiając błyskawiczne podejmowanie decyzji bez potrzeby przesyłania danych do chmury czy odległego serwera.
W przeszłości urządzenia działające na obrzeżach sieci (edge devices), takie jak czujniki czy kamery przemysłowe, opierały swoje działanie na sztywnie zaprogramowanej logice. AI przeniosła je na nowy poziom – wzbogacone o modele językowe lub rozpoznawania obrazu potrafią analizować i reagować na bieżące zdarzenia w ułamku sekundy. Przykład? Kamera monitoringu z lokalnym algorytmem AI potrafi rozróżnić człowieka od zwierzęcia lub rozpoznać określony typ pojazdu i odpowiednio zareagować – bez potrzeby przesyłania obrazu do zewnętrznego serwera analitycznego. Takie podejście znacząco skraca czas reakcji i minimalizuje obciążenie sieci.
Podstawowa architektura aplikacji AI, niezależnie od zastosowania, składa się z aplikacji klienckiej (np. interfejsu API lub urządzenia końcowego), bibliotek pośredniczących (np. TensorFlow, PyTorch, Pandas) oraz właściwego modelu AI – LLM (Large Language Model). Dodatkowo, aby zapewnić płynność działania, warto zastosować akcelerator sprzętowy, np. GPU lub układ specjalnie zaprojektowany do obliczeń AI. Te komponenty mogą działać zarówno w chmurze, na komputerze lokalnym, jak i na urządzeniach końcowych, takich jak smartfony, tablety czy Raspberry Pi.
W zależności od umiejscowienia urządzenia można mówić o AI na bliskiej krawędzi (near edge) oraz na odległej krawędzi (far edge). Near edge to zazwyczaj rozwiązania zlokalizowane w pobliżu lokalnej infrastruktury, np. serwery na hali produkcyjnej, lokalne centra danych czy stacje bazowe sieci komórkowych. Far edge to natomiast urządzenia zamontowane bezpośrednio w miejscach pracy – kamery, czujniki, roboty, które wykonują pojedyncze zadania i mają ograniczoną moc obliczeniową. Różnice w zastosowaniu wynikają zarówno z przeznaczenia, jak i możliwości sprzętowych – urządzenia far edge muszą być skonfigurowane wyłącznie do obsługi konkretnej funkcji, np. rozpoznawania tablic rejestracyjnych pojazdów, co umożliwia użycie małych modeli AI o ograniczonych wymaganiach.
Zalet uruchamiania AI na obrzeżach sieci jest wiele. Po pierwsze – prywatność. Przetwarzanie danych bez konieczności wysyłania ich przez Internet zmniejsza ryzyko wycieku informacji czy ataków typu prompt injection. Po drugie – szybkość działania. Odpowiedzi generowane są lokalnie, bez opóźnień związanych z przesyłem danych. Po trzecie – niższe koszty. Wykorzystanie komercyjnych usług AI, szczególnie w wersjach enterprise (np. analiza wideo w Google Cloud), może wiązać się z bardzo dużymi opłatami – nawet kilkaset dolarów tygodniowo za jeden strumień wideo. Lokalne przetwarzanie pozwala uniknąć tych wydatków.
Jednocześnie należy mieć świadomość kompromisów, które niesie ze sobą AI na krawędzi. Zasadniczym ograniczeniem są wymagania sprzętowe. Nawet podstawowe zastosowania modelu LLM potrafią zużyć ponad 10 GB RAM i kilka gigabajtów pamięci masowej. Bardziej zaawansowane funkcje (np. generowanie obrazu lub przetwarzanie wideo w czasie rzeczywistym) wymagają topowych jednostek CPU, GPU oraz specjalistycznych przyspieszaczy, co znacząco podnosi koszty wdrożenia.
Ponadto, programowanie oprogramowania AI dla urządzeń brzegowych jest znacznie bardziej złożone niż dla klasycznych aplikacji działających w chmurze. Programiści muszą brać pod uwagę różnorodne czujniki, protokoły transmisji, niestandardowe wejścia/wyjścia oraz specyfikę konkretnego sprzętu. Konieczna jest również znajomość technik optymalizacji modeli – np. kwantyzacji czy strojenia hyperparametrów – oraz układów akceleracyjnych dopasowanych do danego chipu (takich jak NEON, CUDA, AVX).
Wreszcie, konieczne jest sprawne zarządzanie utrzymaniem i aktualizacją modeli i aplikacji działających na tak rozproszonych urządzeniach. Bez odpowiedniego narzędziowania proces ten może być czasochłonny, kosztowny i ingerujący w ciągłość działania np. zakładów przemysłowych. Dla wielu organizacji oznacza to również konieczność stworzenia własnych procesów ciągłego wdrażania i serwisowania urządzeń na krawędzi.
Mimo tych trudności, potencjał AI na obrzeżach sieci jest ogromny. Przedsiębiorstwa produkcyjne, logistyka, handel detaliczny, rolnictwo, opieka medyczna – to tylko niektóre branże, w których lokalna sztuczna inteligencja może przynieść wymierne korzyści. Współczesne urządzenia i narzędzia programistyczne oferują gotową infrastrukturę do innowacji. Wszystko, czego potrzeba, to wizja oraz umiejętności, aby opracować rozwiązania prawdziwie zmieniające świat – tam, gdzie dane powstają i gdzie dzieje się życie.
