Numa period em que as cargas de trabalho de IA são cada vez mais dominadas por modelos de grande escala como os LLMs, IA generativae Transformers, é essencial fazer perguntas difíceis sobre o futuro que estamos construindo.
À medida que estes modelos crescem em complexidade, a nossa confiança na IA intensifica-se, levantando preocupações sobre o impacto na criatividade e independência humanas. Estaremos nos tornando demasiado dependentes da IA ao ponto de ela ditar os nossos pensamentos e decisões?
Perguntas-chave para o futuro da IA
Antes de adotar soluções de IA sem questionar, considere estes fatores críticos:
- Corpus de dados: Qual é a fonte de dados usada para treinar esses modelos massivos? Quão confiável e relevante é?
- Tamanho do modelo: É aconselhável usar grandes modelos pré-treinados para cargas de trabalho personalizadas ou existem alternativas mais eficientes?
- Eficiência do Algoritmo: Os algoritmos atuais são capazes de alcançar os resultados desejados?
- Disponibilidade de {hardware}: Temos o {hardware} necessário para executar essas cargas de trabalho e a que custo?
- Eficiência Energética: Os algoritmos e {hardware} estão otimizados para eficiência energética?
Estas questões não são apenas teóricas; são preocupações práticas que precisam ser abordadas à medida que a IA continua a evoluir.
O poder da IA de ponta
Apesar desses desafios, existem maneiras de lidar com muitos casos de uso de maneira eficaz na borda, desde que se tenham dados confiáveis e a capacidade de otimizar algoritmos. Redes neurais e algoritmos de aprendizagem profunda, embora complexos, oferecem oportunidades de personalização que podem produzir os resultados desejados. As redes neurais nunca foram o gargalo no desenvolvimento da IA.
Hoje, algoritmos customizados são raros em implementações, muitas vezes devido à falta de entendimento ou à conveniência de usar modelos pré-treinados. No entanto, ao trabalhar com dispositivos de borda ou micro-borda, os modelos geralmente disponíveis são muitas vezes muito grandes e consomem muitos recursos.
Isto levou a uma crença crescente de que os dispositivos de ponta não são adequados para executar modelos de IA – uma opinião que está se solidificando entre os desenvolvedores de IA.
Mas esta crença não é toda a história. Com um conhecimento profundo de algoritmos e acesso a especialistas no assunto, é possível otimizar algoritmos a ponto de um modelo de visão computacional poder ser executado de maneira eficaz em um dispositivo com memória mínima.
Outras cargas de trabalho de IA, como aquelas relacionadas à fala, ao som ou à fusão de sensores, são ainda menos complexas e mais gerenciáveis.
Por que escolher o Edge AI?
Edge AI oferece várias vantagens que o tornam uma escolha atraente:
- Baixa latência: as cargas de trabalho de borda proporcionam tempos de resposta mais rápidos, oferecendo alta eficiência e latência reduzida.
- Privacidade e segurança aprimoradas: os dados permanecem no seu dispositivo, a menos que você opte por transmiti-los, garantindo maior privacidade.
- Alta precisão: Os modelos Edge podem atingir níveis de precisão comparáveis aos modelos maiores, se não melhores.
- Eficiência Energética: Tanto os modelos de IA quanto o {hardware} são otimizados para baixo consumo de energia, tornando as soluções de ponta mais sustentáveis.
- Controle Completo: você tem controle whole sobre os dados, o pipeline e os resultados, reduzindo os esforços de depuração e diminuindo o custo de propriedade.
- Sem alucinações: Ao controlar os dados de treinamento e os parâmetros do modelo, você pode evitar alucinações de IA, garantindo que seu modelo permaneça fundamentado na realidade.
Etapas para a construção eficaz de modelos de IA de borda
Para desenvolver com sucesso modelos de IA para dispositivos de ponta, considere o seguinte:
- Mentalidade: Esteja determinado a desenvolver soluções para dispositivos de borda, garantindo que seu caso de uso suporte essa abordagem.
- Coleta de dados: Reúna dados em tempo actual que representem de perto a população-alvo.
- Pré-processamento de dados: use ferramentas para limpar completamente os dados, permitindo uma extração suave de recursos.
- Seleção de recursos: trabalhe com especialistas no assunto ou make the most of ferramentas para identificar os recursos ideais, garantindo que seu modelo seja eficaz.
- Algoritmos Personalizados: Obtenha uma compreensão profunda do fluxo do algoritmo para permitir a personalização e otimizar a convergência de rede em dados limitados.
- Projeto de modelo: Tomar decisões informadas sobre o tamanho da rede com base no conhecimento científico e nas necessidades específicas.
- Teste Abrangente: teste seu modelo rigorosamente, concentrando-se na sensibilidade, especificidade e pontuação F1, em vez de apenas na precisão.
Implantando modelos de IA em dispositivos Edge
Com as ferramentas certas, a implantação e o teste de modelos de IA em dispositivos de ponta podem ser feitos de forma rápida e eficiente. A Ambient Scientific oferece um conjunto abrangente de ferramentas de treinamento de modelos de IA personalizados e otimizados para nosso {hardware}. Nossas ferramentas também permitem captura de dados em tempo actual, treinamento rápido de modelos, testes e implantação.
Edge AI não é apenas uma opção viável; é uma solução poderosa para alcançar cargas de trabalho de IA eficientes, seguras e precisas. Ao compreender e otimizar algoritmos e utilizar as ferramentas certas, podemos superar os desafios colocados pelos modelos de IA em grande escala e desbloquear o todo o potencial da computação de ponta.