जब द क्लाउड इज स्वैम्प्ड, इट्स एज कम्प्यूटिंग, एआई टू द रेस्क्यू

Anonim
एज कम्प्यूटिंग ऐ

ऑस्ट्रेलिया के न्यू साउथ वेल्स (NSW) राज्य के समुद्र तट पर ड्रोनों का एक बेड़ा है, जो पानी को सुरक्षित रखने में मदद करता है। इस साल की शुरुआत में, ड्रोन ने राज्य के सुदूर उत्तरी तट पर दो किशोरों को बचाया, जो भारी सर्फ में संघर्ष कर रहे थे।

ड्रोन कृत्रिम-बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन-विजन एल्गोरिदम द्वारा संचालित होते हैं जो लगातार अपने वीडियो फ़ीड का विश्लेषण करते हैं और उन वस्तुओं को उजागर करते हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है: कहते हैं, शार्क या आवारा तैराक। यह उसी तरह की तकनीक है जो Google फ़ोटो को अजनबियों का पता लगाने के लिए चित्रों, एक घर के सुरक्षा कैमरे और एक स्मार्ट फ्रिज को सॉर्ट करने में सक्षम बनाती है, जब आपके पेरीशेल्स उनकी समाप्ति तिथियों के करीब हों।

लेकिन जब उन सेवाओं और उपकरणों को अपने एआई कार्यों के लिए क्लाउड के लिए निरंतर कनेक्शन की आवश्यकता होती है, तो एनएसडब्ल्यू ड्रोन एक ठोस इंटरनेट कनेक्शन के साथ या बिना अपने इमेज-डिटेक्शन कार्यों का प्रदर्शन कर सकते हैं, न्यूरल कंप्यूट चिप्स के लिए धन्यवाद जो उन्हें स्थानीय स्तर पर गहन-सीखने की गणना करने की अनुमति देते हैं ।

ये चिप्स एज-कंप्यूटिंग इनोवेशन के बढ़ते चलन का हिस्सा हैं, जो हमारे सॉफ़्टवेयर-संचालित उपकरणों को क्लाउड के लिए निरंतर लिंक के बिना कम से कम कुछ महत्वपूर्ण कार्य करने में सक्षम बनाते हैं। एज कंप्यूटिंग का उदय नई और पुरानी समस्याओं को हल करने में मदद कर रहा है और अगली पीढ़ी के स्मार्ट उपकरणों के लिए मार्ग प्रशस्त कर रहा है।

बादल का असंतुलित होना

पिछले दो दशकों में, क्लाउड अच्छे कारणों के साथ, अनुप्रयोगों की मेजबानी करने का सबसे महत्वपूर्ण तरीका बन गया है।

आईबीएम वॉटसन के सीटीओ रॉब हाई का कहना है, "बादल को इतना आकर्षक बनाने वाली बात यह है कि यह किसी भी गतिविधि को शुरू करने की लागत को रोक देता है।" "क्लाउड … लोगों को बुनियादी ढांचे के निर्माण की लागत के माध्यम से जाने के बिना आज वास्तविक समस्याओं को हल करने की अनुमति देता है।"

सर्वव्यापी इंटरनेट कनेक्टिविटी और निकट-अनगिनत क्लाउड एप्लिकेशन, सेवाओं और विकास प्लेटफार्मों के साथ, एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने की बाधाएं काफी कम हो गई हैं। क्लाउड प्रोवाइडर जैसे कि आईबीएम, गूगल और अमेज़ॅन के विशाल संसाधनों ने न केवल तुच्छ व्यापारिक अनुप्रयोगों के विकास को बढ़ावा दिया है, बल्कि जटिल सॉफ़्टवेयर की भी आवश्यकता है, जिसमें भारी मात्रा में संगणना और भंडारण की आवश्यकता होती है- एआई और मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के साथ-साथ स्ट्रीमिंग और एआर। (संवर्धित वास्तविकता) अनुप्रयोगों।

लेकिन इन अग्रिमों ने एक चुनौती भी पैदा की है: हम जिन अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं उनमें से अधिकांश तब तक कार्य नहीं कर सकते जब तक कि वे क्लाउड से कनेक्ट न हों। इसमें कंप्यूटर और फोन के साथ-साथ फ्रिज, थर्मोस्टैट्स, डोर लॉक्स, सर्विलांस कैमरा, कार, ड्रोन, वेदर सेंसर, इत्यादि में चलने वाले अधिकांश एप्लिकेशन शामिल हैं।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के आगमन के साथ, उपकरणों की बढ़ती संख्या सॉफ्टवेयर चला रही है और डेटा उत्पन्न कर रही है, और उनमें से अधिकांश को उस डेटा को संग्रहीत करने और संसाधित करने के लिए क्लाउड के लिंक की आवश्यकता होगी। उस डेटा को क्लाउड पर भेजने के लिए आवश्यक शक्ति और बैंडविड्थ की मात्रा बहुत अधिक है, और डेटा को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक स्थान सबसे शक्तिशाली क्लाउड बीमोथ के संसाधनों को भी चुनौती देगा।

"बहुत सारा डेटा है जो हम इन प्रणालियों में एकत्र कर रहे हैं, चाहे वह किनारे पर हो, या यह एक IoT डिवाइस है, या कोई अन्य जगह है, जिसे आप लगभग परवाह नहीं करने का फैसला कर सकते हैं, " उच्च कहते हैं। लेकिन यदि हर निर्णय क्लाउड में होना चाहिए, तो उस सभी डेटा को नेटवर्क पर क्लाउड सर्वर पर स्क्रब करने और फ़िल्टर करने के लिए भेजना होगा।

एक उदाहरण के रूप में, उच्च आधुनिक हवाई जहाज का नाम है, जिसमें सैकड़ों सेंसर होते हैं जो जेट इंजन की निगरानी करते हैं और प्रत्येक उड़ान के दौरान सैकड़ों गीगाबाइट की स्थिति और प्रदर्शन डेटा एकत्र करते हैं। "कितना डेटा वास्तव में मायने रखता है अगर आप इसे एक समग्र पर विश्लेषण करना चाहते हैं? शायद इसका केवल एक अंश है, " उच्च कहते हैं। "जब आप किसी और चीज़ के लिए ज़रूरी नहीं हैं, तो इसे स्रोत से क्यों न हटाएं?"

क्लाउड के बाहर जो उच्च सुझाव देता है वह पहले सभी असंभव था, लेकिन कम-शक्ति, कम लागत वाले सिस्टम-ऑन-चिप (SoC) प्रोसेसर में बढ़त ने एज डिवाइसेस को अधिक कंप्यूटिंग शक्ति दी है और उन्हें अपने कुछ कम्प्यूटेशनल बोझ का सामना करने दिया है पारिस्थितिक तंत्र, जैसे कि वास्तविक समय विश्लेषण या डेटा फ़िल्टर करना।

"वहाँ किनारे के वातावरण में बहुत डेटा है, यह बढ़त डिवाइस के कम्प्यूटेशनल क्षमता में क्लाउड कंप्यूटिंग क्षमताओं में से कुछ लाने के लिए समझ में आता है, " उच्च कहते हैं।

सुरक्षा की सोच

This means providing cameras with the power to analyze their own video feeds, determine which frames or lengths of video require attention, and send only that data to the server.

When those cameras are installed in your home, your office, or any private location, the connection to the cloud also becomes a potential security concern. Hackers and security researchers have been able to compromise the connection between home appliances and their cloud servers to intercept sensitive video feeds. Parsing the data locally obviates the need to have a video conduit between your home, your private life, and a service provider.

Movidius, which was acquired by Intel in 2016, is one of several startups that make computer chips specialized for AI tasks such as speech recognition and computer vision. The company manufactures Vision Processing Units (VPUs)-low-power processors running neural networks that analyze and "understand" the context of digital images without the need to send them back to the cloud.

' AI edge computing movidius chip'

अन्य कंपनियां उपयोगकर्ता की गोपनीयता को संरक्षित करने के लिए विशेष AI- संचालित एज कंप्यूटिंग का उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, Apple iPhone X A11 बायोनिक चिप द्वारा संचालित है, जो स्थानीय रूप से AI कार्यों को चला सकता है, जिससे यह उपयोगकर्ता के मगशॉट को क्लाउड पर भेजे बिना जटिल चेहरे की पहचान कर सकता है।

किनारे पर अधिक AI प्रसंस्करण विकेन्द्रीकृत कृत्रिम बुद्धि के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकता है, जहाँ उपयोगकर्ताओं को AI अनुप्रयोगों का उपयोग करने के लिए बड़ी कंपनियों के साथ कम डेटा साझा करना होगा।

लेटेंसी कम करना

बड़े क्लाउड प्रदाताओं के साथ एक और समस्या यह है कि उनके डेटा सेंटर बड़े शहरों के बाहर स्थित हैं, उन्हें सैकड़ों और हजारों मील दूर अपने अनुप्रयोगों का उपयोग करके लोगों और उपकरणों से दूर रखा गया है।

कई मामलों में, क्लाउड से आने-जाने के डेटा के कारण होने वाली विलंबता खराब प्रदर्शन, या इससे भी बदतर, घातक परिणाम दे सकती है। यह एक ड्रोन हो सकता है जो असमान जमीन पर टकराव या लैंडिंग से बचने की कोशिश कर रहा है, या एक आत्म-ड्राइविंग कार यह तय करने की कोशिश कर रही है कि क्या यह एक बाधा या पैदल चल रहा है।

Movidius के गहरे तंत्रिका नेटवर्क और कंप्यूटर विज़न के हल्के कार्यान्वयन से इसके चिप ड्रोन जैसे मोबाइल एज डिवाइसों के लिए उपयुक्त हो जाते हैं, जिसके लिए GPU जैसे पॉवर-खपत वाले हार्डवेयर संभव नहीं हैं। ड्रोन एक विशेष रूप से दिलचस्प अध्ययन है, क्योंकि उन्हें एआई संगणना के लिए कम विलंबता पहुंच की आवश्यकता होती है और उन्हें ऑफ़लाइन सेटिंग्स में काम करना चाहिए।

For startups such as Skylift Global, which provides heavyweight drone services to rescue workers and first responders, low-latency access to AI and compute resources can save money and lives. "It will significantly cut data ingestion costs, reduce network latency, increase security, and help turn streaming data into real-time decisions, " says Amir Emadi, the CEO and founder of Skylift.

Delivering supplies to first responders requires split-second decisions. "The more time that passes, for instance in fighting a wildfire, the costlier it becomes to remedy the situation. As our drones become capable of making real-time decisions at the edge even when they lose connectivity, we will be able to save more lives, money, and time, " Emadi says.

Other domains in need of near-real-time computation are augmented- and virtual-reality applications and autonomous vehicles. "These are all experience-based computing environments. They' re going to happen around the people, " says Zachary Smith, CEO of Packet, a New York–based startup focused on enabling developers to access highly distributed hardware.

एक एआर या वीआर एप्लिकेशन जो उपयोगकर्ता के आंदोलनों के साथ नहीं रख सकता है या तो चक्कर आना या अनुभव को अनैतिक और वास्तविक बनने से रोकेगा। और विलंबता एक समस्या और भी अधिक होगी जब स्व-ड्राइविंग कारें, जो कंप्यूटर दृष्टि और मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं, मुख्यधारा बन जाती हैं।

स्मिथ कहते हैं, "आपके वेबपेज को लोड करने के लिए 30-मिलीसेकंड विलंबता मायने नहीं रखेगी, लेकिन 60 मीटर प्रति घंटे की गति वाली कार के लिए वास्तव में मायने रखती है, अगर उसे छोटी लड़की के दुर्घटनाग्रस्त होने से बचने के लिए बाएं या दाएं मुड़ना चाहिए, " स्मिथ कहते हैं।

एज की चुनौतियों का सामना

कंप्यूटिंग को किनारे के करीब लाने की आवश्यकता के बावजूद, हर डिवाइस में विशेष हार्डवेयर डालना अंतिम उत्तर नहीं हो सकता है, स्मिथ स्वीकार करते हैं। वे कहते हैं, "क्यों न केवल सभी कंप्यूटरों को कार में रखा जाए? मुझे लगता है कि इसका वास्तव में यह विकास करना है कि आप उस जीवन चक्र को कितनी तेजी से नियंत्रित कर सकते हैं, "।

"जब आप दुनिया में हार्डवेयर डालते हैं, तो यह आम तौर पर पांच से 10 साल तक रहता है, " स्मिथ कहते हैं, जबकि इन अनुभव-आधारित उपयोग के मामलों में तकनीक हर छह से 12 महीने में विकसित हो रही है।

यहां तक ​​कि जटिल आपूर्ति श्रृंखला वाली बहुत बड़ी कंपनियां अक्सर अपने हार्डवेयर को अपडेट करने के लिए संघर्ष करती हैं। 2015 में, फिएट क्रिसलर को सुरक्षा भेद्यता को ठीक करने के लिए 1.4 मिलियन वाहनों को वापस बुलाना पड़ा, जो पांच साल पहले उजागर हुआ था। और विशाल चिपमेकर इंटेल अभी भी एक डिजाइन दोष से निपटने के लिए पांव मार रहा है जो हैकरों को लाखों उपकरणों को उजागर करता है।

Movidius के El-Ouazzane इन चुनौतियों को स्वीकार करता है। "हम जानते हैं कि हर साल हम उत्पादों की एक श्रृंखला को बदलने जा रहे हैं, क्योंकि हर साल हम किनारे पर अधिक बुद्धि लाने जा रहे हैं, और हम अपने ग्राहकों को अपग्रेड करने के लिए कहेंगे, " वे कहते हैं।

लगातार रिकॉल से बचने और ग्राहकों को अपने एज हार्डवेयर का दीर्घकालिक उपयोग करने के लिए, Movidius अपने प्रोसेसर को अतिरिक्त संसाधनों और क्षमता के साथ पैक करता है। "हमें अगले कुछ वर्षों तक उन उत्पादों पर अपग्रेड करने की क्षमता की आवश्यकता है, " एल-ओजेन कहते हैं।

पैकेट, स्मिथ की कंपनी, एक अलग दृष्टिकोण का उपयोग करती है: यह सूक्ष्म डेटा केंद्र बनाता है जो उपयोगकर्ताओं के करीब शहरों में तैनात किया जा सकता है। कंपनी तब बहुत कम-विलंबता कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ डेवलपर्स प्रदान कर सकती है - जैसे कि आप किनारे पर वास्तविक हार्डवेयर डाले बिना उपयोगकर्ताओं को प्राप्त कर सकते हैं।

"यह हमारा विश्वास है कि हार्डवेयर को लगाने के लिए एक बुनियादी ढाँचे के वितरण तंत्र की आवश्यकता होगी जो कि पूरी दुनिया में हर शहर में डेवलपर्स द्वारा पहुँचा जा सकता है, " स्मिथ कहते हैं। कंपनी पहले से ही 15 स्थानों पर चल रही है और अंततः सैकड़ों शहरों में विस्तार करने की योजना है।

लेकिन पैकेट की महत्वाकांक्षाएं Google और अमेज़ॅन की पसंद द्वारा संचालित विशाल सुविधाओं के लघु संस्करण बनाने से आगे बढ़ती हैं। जैसा कि स्मिथ बताते हैं, विशेष हार्डवेयर की तैनाती और अद्यतन सार्वजनिक बादल के साथ संभव नहीं है। पैकेट के बिजनेस मॉडल में, निर्माता और डेवलपर्स कंपनी के एज डेटा सेंटर में विशेष हार्डवेयर तैनात करते हैं, जहां वे आवश्यकता पड़ने पर इसे जल्दी से अपडेट और रिफ्रेश कर सकते हैं, जबकि यह भी सुनिश्चित करता है कि उनके उपयोगकर्ताओं को कंप्यूटिंग संसाधनों तक सुपरफास्ट एक्सेस मिले।

पैकेट के ग्राहकों में से एक हैच, मोबाइल गेमिंग कंपनी रोवियो से एक स्पिन-ऑफ है, जिसने एंग्री बर्ड का निर्माण किया। कम-एंड्रॉइड डिवाइस वाले उपयोगकर्ताओं को कम-विलंबता मल्टीप्लेयर-गेमिंग स्ट्रीमिंग सेवाएं प्रदान करने के लिए कंपनी एंड्रॉइड को एज-कंप्यूटिंग सर्वर पर चलाती है।

"" हैच] को दुनिया भर के इन सभी बाजारों में काफी विशिष्ट एआरएम सर्वर की आवश्यकता है, "स्मिथ कहते हैं। "उन्होंने हमारे सर्वर की पेशकश के विन्यास को अनुकूलित किया है, और हम इसे पूरे यूरोप में आठ वैश्विक बाजारों में डालते हैं, और जल्द ही यह या 25 बाजार होंगे। यह उन्हें अमेज़ॅन की तरह लगता है, लेकिन उन्हें यूरोप में हर बाजार में अनुकूलित हार्डवेयर चलाने के लिए मिलता है। । "

सैद्धांतिक रूप से, हैच सार्वजनिक बादल में एक ही काम कर सकता है, लेकिन लागत इसे एक अक्षम व्यवसाय बना देगा। "अंतर प्रति सीपीयू प्रति 100 उपयोगकर्ताओं को डालने और प्रति सीपीयू 10, 000 उपयोगकर्ताओं को डालने के बीच है, " स्मिथ कहते हैं।

स्मिथ का मानना ​​है कि यह मॉडल डेवलपर पीढ़ी के लिए अपील करेगा जो अगले सॉफ्टवेयर नवाचारों को चलाएगा। "हम जिस चीज पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, वह कैसे सॉफ्टवेयर पीढ़ी को जोड़ने के लिए है, जो लोग विशेष हार्डवेयर आदिम के साथ क्लाउड में बड़े हुए हैं, " स्मिथ कहते हैं। "हम उन उपयोगकर्ताओं के बारे में बात कर रहे हैं जो अपने मैकबुक को अंदर देखने के लिए नहीं खोल सकते हैं, और यह वह व्यक्ति है जो हार्डवेयर / कंप्यूटर स्टैक पर नया करने जा रहा है।"

क्या बादल ख़राब हो जाएंगे?

धार उपकरणों के साथ जटिल कम्प्यूटेशनल कार्य करने में सक्षम होने के साथ, क्या भविष्य खतरे में है?

"मेरे लिए, एज कंप्यूटिंग क्लाउड कंप्यूटिंग की एक प्राकृतिक और तार्किक अगली प्रगति है, " आईबीएम वाटसन हाई कहते हैं।

वास्तव में, 2016 में, आईबीएम ने उपकरणों का एक समूह तैयार किया, जो डेवलपर्स को बढ़त और क्लाउड के बीच कार्यों को वितरित करने देता है, विशेष रूप से IoT पारिस्थितिक तंत्र में, जहां धार उपकरण पहले से ही अपने तत्काल वातावरण के बारे में बहुत सारे डेटा एकत्र करते हैं। और 2016 के अंत में, एक अन्य प्रमुख क्लाउड डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म, अमेज़न वेब सर्विसेज ने ग्रीनग्रैस की घोषणा की, जो एक ऐसी सेवा है जो IoT डेवलपर्स को उनके एज डिवाइसेस पर अपने क्लाउड एप्लिकेशन के कुछ हिस्सों को चलाने में सक्षम बनाती है।

इसका कोई मतलब नहीं कि बादल हट रहा है। "वहाँ बहुत सी चीजें हैं जो बेहतर तरीके से क्लाउड में की जाती हैं, तब भी जब बहुत सारा काम अभी भी किनारे पर किया जा रहा है, " उच्च कहते हैं। इसमें कई अलग-अलग स्रोतों से डेटा एकत्र करना और विशाल डेटासेट के साथ बड़े पैमाने पर विश्लेषण करना जैसे कार्य शामिल हैं।

"अगर हमें एआई एल्गोरिदम में मॉडल बनाने की आवश्यकता है जिसका उपयोग हम इन एज डिवाइसेस में करते हैं, तो इन मॉडलों को बनाना और प्रशिक्षण देना अभी भी एक बहुत बड़ी कम्प्यूटेशनल-गहन समस्या है और इनटेंटिम्स को कम्प्यूटेशनल क्षमता की आवश्यकता होती है जो इन एज डिवाइसों पर उपलब्ध है से अधिक है।" कहते हैं।

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एल-ओज़ेन सहमत हैं। "एआई मॉडल को स्थानीय रूप से प्रशिक्षित करने की क्षमता बेहद सीमित है, " वे कहते हैं। "एक गहन सीखने के दृष्टिकोण से, प्रशिक्षण में बैठने के लिए केवल एक ही स्थान है, और यह क्लाउड में है, जहाँ आपको बड़े डेटासेट के साथ सक्षम होने के लिए पर्याप्त कम्प्यूट संसाधन और पर्याप्त भंडारण मिलता है।"

El-Ouazzane उन मामलों का भी प्रावधान करता है जहां एज डिवाइस मिशन और समय-महत्वपूर्ण कार्यों के साथ असाइन किए जाते हैं, जबकि क्लाउड अधिक उन्नत अनुमानों का ध्यान रखता है जो विलंबता-निर्भर नहीं है। "हम बादल और किनारे के बीच निरंतरता की दुनिया में रह रहे हैं।"

"उच्च कंप्यूटिंग और क्लाउड कंप्यूटिंग के बीच एक बहुत सहजीवी और तालमेल संबंध है, " उच्च कहते हैं।