Edge computing đề cập đến việc xử lý dữ liệu gần nguồn dữ liệu hoặc gần biên của mạng, thay vì phụ thuộc vào hạ tầng đám mây tập trung. Ta có thể kỳ vọng tích hợp AI vào các thiết bị edge sẽ gia tăng, cho phép phân tích dữ liệu thời gian thực, giảm độ trễ và cải thiện quyền riêng tư.
Dưới đây là một số lợi ích và tác động quan trọng của AI tại nơi sản sinh dữ liệu:
- Phân tích dữ liệu thời gian thực: Thuật toán AI chạy trên các thiết bị edge có thể phân tích dữ liệu ngay lập tức, mang lại những thông tin và quyết định thời gian thực. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp như xe tự lái, tự động hóa công nghiệp và giám sát từ xa.
- Giảm độ trễ: Bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn, edge computing giảm thời gian đi-về cần thiết để gửi dữ liệu lên đám mây và nhận phản hồi. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thì và độ trễ thấp như robot, thực tế tăng cường và phân tích video.
- Cải thiện quyền riêng tư và bảo mật: Edge computing giúp giải quyết vấn đề về quyền riêng tư bằng cách xử lý dữ liệu nhạy cảm tại chỗ, giảm cần thiết phải gửi nó đến máy chủ hoặc đám mây bên ngoài. Phương pháp này có thể cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đồng thời tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.
- Tối ưu hóa băng thông: AI trong edge computing giảm lượng dữ liệu cần phải truyền đến đám mây, tối ưu hóa việc sử dụng băng thông. Thay vì gửi dữ liệu gốc, các thiết bị edge có thể gửi dữ liệu đã được xử lý trước hoặc tóm tắt, giảm tắc nghẽn mạng và giảm chi phí.
- Khả năng làm việc ngoại tuyến: Các thuật toán AI chạy trên các thiết bị edge có thể hoạt động ngay cả khi kết nối với đám mây hạn chế hoặc không có kết nối. Điều này đảm bảo các chức năng và quyết định quan trọng có thể tiếp tục mà không bị gián đoạn, ngay cả trong môi trường xa lạ hoặc không kết nối.
- Khả năng mở rộng: Hệ thống edge computing phân tán có thể mở rộng dễ dàng bằng cách thêm các thiết bị edge, mà không chỉ phụ thuộc vào việc mở rộng tài nguyên đám mây. Tính linh hoạt này cho phép mở rộng hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn trong các ứng dụng có công việc động.
Những cải tiến trong tích hợp AI với edge computing sẽ mở ra một loạt ứng dụng, từ các lĩnh vực khác nhau như thành phố thông minh, y tế, bán lẻ, sản xuất và nhiều hơn nữa. Các thách thức như tài nguyên tính toán hạn chế và đa dạng thiết bị cần được giải quyết để hoàn toàn khai thác tiềm năng của AI trong edge computing.