AI trên thiết bị (Edge AI) là việc triển khai và chạy các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) trực tiếp trên các thiết bị phần cứng cục bộ (thiết bị biên) thay vì dựa hoàn toàn vào đám mây (cloud). Các thiết bị biên này có thể là điện thoại thông minh, thiết bị IoT, ô tô tự lái, camera an ninh, robot công nghiệp và nhiều loại thiết bị khác thu thập dữ liệu từ môi trường của chúng.

Thay vì gửi lượng lớn dữ liệu thô lên đám mây để xử lý và phân tích, Edge AI cho phép thực hiện các tác vụ AI như suy luận (inferencing) và đôi khi cả huấn luyện mô hình (training) ngay trên thiết bị. Điều này mang lại nhiều lợi ích quan trọng.

Các lợi ích chính của Edge AI:

• Giảm độ trễ (Reduced Latency): Xử lý dữ liệu cục bộ giúp đưa ra quyết định và phản hồi gần như ngay lập tức, rất quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực như xe tự lái, robot công nghiệp và hệ thống an ninh.
• Tiết kiệm băng thông (Lower Bandwidth Usage): Chỉ gửi thông tin quan trọng hoặc kết quả phân tích lên đám mây giúp giảm đáng kể lượng dữ liệu truyền tải, tiết kiệm chi phí và giảm tải cho mạng.
• Tăng cường quyền riêng tư và bảo mật (Enhanced Privacy and Security): Dữ liệu nhạy cảm có thể được xử lý và lưu trữ cục bộ, giảm nguy cơ bị lộ hoặc tấn công khi truyền tải lên đám mây.
• Hoạt động ngoại tuyến (Offline Operation): Các thiết bị Edge AI có thể tiếp tục hoạt động và đưa ra quyết định ngay cả khi mất kết nối internet.
• Khả năng mở rộng (Scalability): Dễ dàng triển khai thêm các thiết bị biên với khả năng AI mà không cần nâng cấp đáng kể cơ sở hạ tầng đám mây.
• Hiệu quả năng lượng (Power Efficiency): Việc xử lý cục bộ có thể tiêu thụ ít năng lượng hơn so với việc truyền dữ liệu liên tục lên đám mây và thực hiện các phép tính phức tạp ở đó.

Ứng dụng của Edge AI:

Edge AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

• Công nghiệp:
  • Bảo trì dự đoán: Phân tích dữ liệu cảm biến từ máy móc để dự đoán hỏng hóc và lên lịch bảo trì trước khi sự cố xảy ra.
  • Kiểm soát chất lượng: Sử dụng thị giác máy tính để phát hiện lỗi sản phẩm trong thời gian thực trên dây chuyền sản xuất.
  • An toàn lao động: Giám sát việc sử dụng thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE) và phát hiện các hành vi không an toàn.
  • Tối ưu hóa quy trình: Phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của quy trình sản xuất.
• Giao thông vận tải:
  • Xe tự lái: Xử lý dữ liệu từ camera, radar và lidar để đưa ra quyết định lái xe trong thời gian thực.
  • Hệ thống hỗ trợ lái nâng cao (ADAS): Cảnh báo va chạm, hỗ trợ giữ làn đường, nhận dạng biển báo giao thông.
  • Quản lý giao thông thông minh: Phân tích dữ liệu từ camera và cảm biến để tối ưu hóa luồng giao thông.
• Y tế:
  • Thiết bị đeo theo dõi sức khỏe: Phân tích dữ liệu nhịp tim, huyết áp, giấc ngủ để phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe.
  • Chẩn đoán hình ảnh: Xử lý ảnh y tế (X-quang, MRI) trực tiếp trên thiết bị để hỗ trợ chẩn đoán nhanh chóng.
  • Hỗ trợ phẫu thuật: Cung cấp thông tin và phân tích thời gian thực cho phẫu thuật viên.
• Bán lẻ:
  • Phân tích hành vi khách hàng: Theo dõi chuyển động và tương tác của khách hàng trong cửa hàng để tối ưu hóa bố trí và trưng bày sản phẩm.
  • Hệ thống thanh toán thông minh: Nhận diện khuôn mặt để thanh toán.
  • Quản lý hàng tồn kho: Sử dụng camera và AI để theo dõi mức tồn kho và tự động đặt hàng.
• Nhà thông minh:
  • Trợ lý ảo: Xử lý giọng nói và ra lệnh trực tiếp trên thiết bị.
  • Hệ thống an ninh: Nhận diện khuôn mặt và phát hiện xâm nhập.
  • Điều khiển năng lượng: Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng dựa trên thói quen người dùng và điều kiện môi trường.
• Nông nghiệp:
  • Giám sát cây trồng và vật nuôi: Phân tích hình ảnh và dữ liệu cảm biến để phát hiện bệnh tật, sâu bệnh và theo dõi sức khỏe vật nuôi.
  • Nông nghiệp chính xác: Điều chỉnh việc tưới tiêu và bón phân dựa trên dữ liệu thời gian thực từ cảm biến.
• An ninh:
  • Giám sát an ninh thông minh: Nhận diện khuôn mặt, phát hiện hành vi đáng ngờ trong thời gian thực.
  • Kiểm soát truy cập: Xác thực danh tính tại cửa ra vào.

Mặc dù có nhiều lợi ích, Edge AI cũng đối mặt với một số thách thức như giới hạn về tài nguyên tính toán và bộ nhớ trên thiết bị biên, sự đa dạng của các thiết bị và yêu cầu tối ưu hóa mô hình AI để chạy hiệu quả trên các phần cứng khác nhau. Tuy nhiên, với sự tiến bộ không ngừng của phần cứng và phần mềm AI, Edge AI hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ và mang lại nhiều ứng dụng đột phá trong tương lai.