Edge AI, AI’nın gücünü veri merkezinden uç bilgisayarlara taşır. Bu değişim, analizi kaynağa yakınlaştırarak ve yavaş veri gidiş-dönüşlerini ortadan kaldırarak gerçek zamanlı analiz ve eyleme olanak sağlamayı vaat ediyor. Vaat edilen faydaların ötesinde, bu değişimi yaparken özellikle uç bilgisayar performansı açısından dikkate alınması gereken bazı önemli faktörler vardır. Bu makale, bu ortaya çıkan teknolojik değişimin tam bir resmini vermek için tüm bu faktörlere ışık tutuyor.

Geleneksel AI dağıtımlarında, uç bilgisayar tüm verileri model eğitimi ve tahminleri için güçlü bir sunucuya gönderir. Sunucu, birçok konumdaki kullanıcılar için güvenli bağlantılar sağlamak ve AI modellerine erişime izin vermek için belirli ağ güvenlik protokollerini uygulamalıdır.

Edge AI, AI yeteneklerini uç bilişime getirir. Güçlü AI modellerini ve algoritmalarını veri merkezinden alır ve bunları uç bilgisayara yerleştirir. AI işlemeyi uç bilgisayara taşımak, veri kaynağına yakın hızlı veri toplama, gerçek zamanlı işleme ve makine öğrenimini mümkün kılar ve büyük miktarda verinin uzaktaki bulut sunucularına iletilmesini ortadan kaldırır. Bu teknolojilerin birleştirilmesi, işleme süresini hızlandırır, yanıt sürelerini iyileştirir, bant genişliği taleplerini azaltır ve genel olarak güvenliği artırır.

Yukarıda açıklanan iş akışında, bir Edge AI bilgisayarı uçta veri analizi ve akıllı karar vermekten sorumludur. Karmaşık AI işleme taleplerini karşılamak için normal bir edge bilgisayarın çevresel uyarlanabilirliğine ve ağ yeteneklerine sahip olmaları ancak çok daha yüksek performansa sahip olmaları gerekir. Fabrikalardan, hastanelerden ve otoparklardan sokak lambalarına ve şarj istasyonlarına kadar, Edge AI bilgisayarları gerçek zamanlı veri işleme ve karar vermeyi gerçekleştirebilir ve akıllı teknoloji aracılığıyla operasyonel verimliliği artırabilir.

 Çevresel uyumluluk ve güvenilirlik

Edge AI bilgisayarlarının tipik konumu olan endüstriyel alanlar, veri merkezlerinin veya ofislerin göreceli konforuna kıyasla bilgisayarlara çok daha katı çevresel talepler yükler. Uzak banliyöler, nemli ve düşük sıcaklıktaki taze gıda fabrikaları veya sürekli titreşen tren vagonları gibi bu öngörülemeyen ortamlar, bilgisayarın zorlu ortamlarda sürekli ve istikrarlı bir şekilde çalışabilme yeteneğini test ederek Edge AI bilgisayarları için yüksek güvenilirliği pazarlık konusu yapmaz. Edge AI bilgisayarları, sıcaklık, nem ve titreşim gibi temel zorlukların üstesinden gelmeli ve dengesiz voltajlar, elektromanyetik girişim veya ortamda ortaya çıkabilecek potansiyel güvenlik riskleri gibi daha ciddi zorluklarla başa çıkmalıdır. Aşırı akım, aşırı voltaj ve ESD koruması gibi çeşitli endüstriyel sınıf korumalar standart hale gelmiştir. UL güvenlik sertifikası ve endüstriyel ortamlar için EMC standartlarını karşılamak (EN 61000-6-2 ve EN 61000-6-4 gibi) bir Edge AI bilgisayarı seçerken dikkate alınması gereken faktörlerdir. Bu sertifikalar, ekipmanın çeşitli ortamlarda güvenilirliğini ve emniyetini sağlayacaktır.

 İşlem gücü

Edge AI, bulut sunucusunda uzaktan işleme yerine makine öğrenimi ve AI modellerinin yerel işlenmesini vurgular, bu nedenle edge bilgisayarının işlem gücü kritik öneme sahiptir. AI’nın üç temel öğesi işlem gücü, algoritmalar ve veridir. Kullanıcılar, işlem miktarına, veri hacmine ve işlem hızına göre görüntü muhakemesi veya yargı için gereken işlem gücünü belirleyebilir.

Temel Edge AI uygulamalarını işlemek için CPU’nun işlem gücü yeterli olabilir, özellikle Intel CPU performansını iyileştirmeye ve daha fazla GPU işlem yeteneği entegre etmeye devam ettikçe, sinirsel işlem birimlerindeki (NPU’lar) artışla birlikte, birçok çıkarım uygulaması ek hızlandırıcılar olmadan tamamlanabilir. Ancak daha sofistike ve karmaşık endüstriyel uygulamalar için, bağımsız GPU grafik kartları veya özel hızlandırıcılarla donatılmış orta ila üst düzey Edge AI bilgisayarlarını seçmeniz gerekir.

Şu anda piyasada üç ana GPU kartı türü bulunmaktadır: SoM, MXM ve PEG. SoM (Modül Üzerinde Sistem) GPU, özellikle gömülü sistemler için tasarlanmış ve genellikle yüksek performans ve düşük güç tüketimi gerektiren uygulamalarda kullanılan düşük güç tüketimine sahip küçük boyutlu bir GPU’dur. MXM (Mobil PCI Express Modülü) GPU, endüstriyel bilgisayarlarda yaygın olarak kullanılan esnek ve kolayca yükseltilebilen takılabilir bir GPU modülüdür. PEG (PCI Express Grafik) GPU, genellikle anakartın PCIe yuvasına takılan, en güçlü grafik işleme yeteneklerini sağlayan ve yüksek frekanslı görüntü işleme ve derin öğrenme gibi son derece yüksek bilgi işlem performansı gerektiren uygulamalar için uygun olan geleneksel bir grafik kartıdır. Kullanıcılar, belirli görev gereksinimlerine göre en uygun çözümü seçebilirler.

 Isı dağılımı

Edge AI bilgisayarlarındaki CPU ve GPU sıcaklıkları, uzun süreli sürekli çalışma nedeniyle hızla yükselir. Sistemi serin tutmak için mükemmel bir ısı dağıtım teknolojisi olmadan, sistem aşırı ısınır ve saat frekansını azaltarak performansı otomatik olarak düşürür ve bu da bilgi işlem verimliliğini düşürür. Bu faktörler nedeniyle, Edge AI bilgisayarlarında kullanılan soğutma teknolojisi de kritik bir faktör haline gelmiştir.

Cincoze’nin amiral gemisi Edge AI bilgisayarı GP-3000 , sistemi mümkün olduğunca serin tutmak için pasif soğutma teknolojisine ve uzun süreli çalışma sırasında ek hava akışı sağlayan harici bir fana sahiptir. Kabuk, özel bir ısı dağıtım deseniyle oluşturulmuş termal olarak iletken bakır ve ısıyı dağıtan alüminyumu birleştirir. Baştan beri, endüstriyel ortamda sıklıkla bulunan toz ve kirleri göz önünde bulundurduk ve fanın hava akışını yoğunlaştırarak ısıyı daha etkili bir şekilde gideren ve toz ve kirin sisteme girmesini önleyen, böylece ekipmanın hizmet ömrünü uzatan patentli toz geçirmez soğutma mekanizmamızı (Patent No. I778522) tasarladık.

 Üretim – kalite kontrolü ve kusur tespiti

Kalite kontrolü ve hata tespiti, Edge AI’nın üretimdeki tipik uygulamalarıdır. Yüksek performanslı CPU’lar ve GPU’larla donatılmış Edge AI bilgisayarları, yüksek çözünürlüklü kameralardan gelen yüksek çözünürlüklü görüntüleri gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve çıplak gözle tespit edilmesi zor olan yüzey hatalarını, boyut sapmalarını veya şekil anormalliklerini belirlemek için önceden eğitilmiş AI modellerini çalıştırarak akıllı analizler gerçekleştirebilir. Üretim anormallikleri veya hataları derhal not edilir ve daha sonraki onarımlar veya üretim parametrelerinin ayarlanması için operatörlere veya otomatik sistemlere sağlanır. Bu, inceleme süresini kısaltır ve hata oranını azaltır, etkili kalite kontrolü yoluyla kurumsal rekabet gücünü ve müşteri memnuniyetini güçlendirir.

Vaka Çalışması : Asya Pasifik’teki tanınmış bir otomasyon ekipmanı üreticisi, Intel Core i CPU ve NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU kartıyla donatılmış Cincoze GP-3000’i PCBA hata tespit sistemi olarak kullandı. Şirket, malzeme yüzey hataları, kaynak hataları ve yanlış yerleştirilmiş veya eksik bileşenler gibi PCBA hatalarını doğru bir şekilde tespit etmek ve işaretlemek için AOI ve derin öğrenme yazılımını kullandı. Normal ve hatalı ürünler tamamen otomatik olarak kategorize edilir, bu da tespit verimliliğini ve verimini büyük ölçüde artırır.

 Ulaşım – akıllı trafik ışığı kontrol sistemi

Akıllı şehirler inşa etmek dünyadaki birçok hükümetin hedefidir. Akıllı trafik ışığı kontrol sistemleri bu hedefin önemli bir parçasıdır ve vatandaşlara daha sorunsuz ve daha çevre dostu bir seyahat deneyimi sağlar. Trafik kontrol merkezleri gerçek zamanlı trafik verilerini analiz edebilir, makine öğrenimi algoritmalarıyla araç davranışını tahmin edebilir ve trafik sinyallerinin zamanlamasını ayarlayabilir. Bu önlemler kırmızı ışıklarda bekleme sürelerini kısaltarak, boşta dururken israf edilen yakıtı azaltarak ve şehrin karbon emisyonlarını düşürerek tıkanıklığı giderir.

Vaka Çalışması : Önde gelen bir Avrupa üniversitesinin Çevre Mühendisliği Araştırma Enstitüsü, şehirlerindeki trafik sıkışıklığını iyileştirmek için akıllı bir trafik ışığı kontrol sistemi geliştirdi. Bu sistem, Edge AI bilgisayarları aracılığıyla çevresel izleme ekipmanlarını ve algılama radarlarını birbirine bağlar. Bu sistemler ilgili trafik verilerini gerçek zamanlı olarak işler ve trafik sinyallerinin kontrolünü optimize etmek için önceden eğitilmiş AI modelleri aracılığıyla akıllı analizler gerçekleştirir.

 Enerji – açık deniz petrol sahalarında akıllı sondaj

Açık deniz sondajı karmaşık ve potansiyel olarak tehlikelidir. Akıllı sondaj sistemleri, büyük miktarda veri üzerinde anında analiz ve karar alma gerçekleştirmek için Edge AI’yı kullanarak sondaj operasyonlarının verimliliğini ve güvenliğini artırır. Edge AI bilgisayarı jeolojik, basınç, sıcaklık ve diğer sensörlerden gelen verileri anında işler, ardından sondaj operasyonlarını analiz etmek ve optimize etmek veya tahmini ekipman bakımı gerçekleştirmek için AI algoritmalarını kullanır. Bu sistemler sondaj süresini kısaltır, olası güvenlik risklerini önler ve sondaj operasyonlarının istikrarını ve güvenliğini sağlar.

Vaka Çalışması : Üretim, sondaj ve işlemede lider teknolojileriyle tanınan, Kuzey Avrupa’da oldukça tanınmış bir petrol ve gaz endüstrisi ekipman üreticisi, akıllı sondaj sistemlerinin verimliliğini ve güvenliğini optimize etmek ve daha iyi ve daha hızlı sondaj süreçleri sağlamak için Edge AI bilgisayarı olarak Cincoze DS-1402’yi kullandı.

 Araç içi – polis aracı gözetim sistemi

Yapay zeka teknolojisi suçla mücadeleye katıldı ve araç içi gözetleme özelliğine sahip akıllı polis arabaları kentsel güvenliğin sağlanması için vazgeçilmez hale geldi. Akıllı polis araçlarına yerleştirilen mobil gözetleme sistemleri suç davranışlarının azaltılmasına yardımcı oluyor. Plaka tanıma özelliğini kullanarak plakaları okuyorlar, ardından plakaları trafik yönetim sisteminden geçirerek çalıntı veya sorunlu araçları hızla belirliyorlar, böylece memurlar hemen harekete geçebiliyor.

Vaka Çalışması : Avrupalı ​​bir askeri ekipman üreticisi, Cincoze DX-1100 ile akıllı bir polis aracı gözetleme sistemi oluşturdu . Sistem, fotoğrafları, videoları ve aracın mevcut konumunu kaydedebiliyor, plakayı tanıyabiliyor ve şüpheli araçları hızla belirlemek için araç veritabanında çalıştırabiliyor. Bu önlemler, ön saflardaki personelin polis uygulama verimliliğini artırıyor.