Aurangzeb Khan, Phó chủ tịch cấp cao, Hệ thống thị giác thông minh tại GN Jabra.

Nếu bạn hỏi ChatGPT, “Loại AI nào phù hợp nhất cho doanh nghiệp?” nó sẽ cho bạn biết rằng câu trả lời tùy thuộc vào trường hợp sử dụng. Mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp máy tính xử lý ngôn ngữ. Thuật toán thị giác máy tính cho phép máy đánh giá hình ảnh. AI sáng tạo, gần đây đã trở nên thịnh hành nhờ ChatGPT và những thứ tương tự của nó, tìm cách tạo các mẫu dữ liệu mới dựa trên các mẫu hiện có.

Có khả năng là, trong tất cả các câu chuyện thú vị về chatbot, bạn đã nghe nói về nhiều loại mô hình khác nhau, như NLP và tổng quát, hỗ trợ AI. Tuy nhiên, một mảnh ghép của câu đố AI vẫn chưa xuất hiện trên các tiêu đề cho đến nay là AI biên.

Điều đó một phần là do Edge AI bản thân nó không phải là một loại thuật toán. Thay vào đó, AI biên là về nơi AI diễn ra, bất kể thuật toán được đề cập là gì. Edge AI—hay AI ở biên mạng—có thể là sự phát triển quan trọng nhất cho tương lai của hoạt động kinh doanh và sự cộng sinh của AI.

Biên của mạng là một mỏ vàng cho kinh doanh.

Lợi thế này đang trở nên quan trọng trong cơ sở hạ tầng CNTT để đưa ra quyết định theo thời gian thực, đặc biệt khi doanh nghiệp cần phân tích lượng lớn dữ liệu với độ trễ cực thấp. Việc di chuyển quá trình xử lý dữ liệu đến gần nơi dữ liệu được tạo ra sẽ giúp xử lý nhanh hơn và giảm mức tiêu thụ năng lượng, tắc nghẽn mạng và độ trễ.

Xử lý nhanh hơn, hiệu quả hơn giúp tăng cường độ tin cậy và khả năng phản hồi. Hãy xem xét ô tô tự lái được trang bị nhiều cảm biến. Mỗi cảm biến phải nhanh chóng nắm bắt và phân tích thông tin về môi trường xung quanh (xin chào, mô hình thị giác máy tính và AI), sau đó giúp hệ thống lái tự động của ô tô đưa ra quyết định đúng đắn trong tích tắc. Nếu cảm biến phải gửi dữ liệu trở lại đám mây hoặc trung tâm dữ liệu khu vực để xử lý, điều đó có thể làm ảnh hưởng đến các quyết định kịp thời.

Các công cụ cộng tác tích hợp, bao gồm camera, micrô, loa, AI biên và các mạch tích hợp hệ thống trên chip điện toán—kết hợp với các dịch vụ truyền thông hợp nhất (UC) được phân phối trên nền tảng đám mây, như Microsoft Teams và Zoom—trao quyền cho các doanh nghiệp hỗ trợ các nhóm phân tán bằng cách sử dụng mạng hiện tại . Bộ đôi mạnh mẽ tối ưu hóa băng thông cho hội nghị truyền hình và duy trì chất lượng. Các biện pháp bảo vệ an ninh được triển khai ở biên và trên đám mây giúp các công ty xác định và ngăn chặn các mối đe dọa trên mạng, ngay cả khi các thành viên trong nhóm kết nối từ các địa điểm khác nhau.

Và điện toán biên giúp giảm bớt căng thẳng cho mạng và đám mây, cho phép doanh nghiệp có khả năng mở rộng liền mạch. Cần một văn phòng chi nhánh mới? Chào mừng các thành viên trong nhóm từ một tiểu bang khác? Điện toán ranh giới đảm bảo các mối lo ngại về mạng và bảo mật sẽ không làm chậm sự phát triển của công ty.

AI tại nguồn dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ.

Các công cụ truyền thông giúp lực lượng lao động phân tán luôn đồng bộ hóa là một trường hợp AI tiên tiến mà nhiều người đã quen thuộc.

Edge AI đã đóng một vai trò không thể thiếu trong việc hỗ trợ giao tiếp liền mạch bằng cách cải thiện hiệu suất, tính bảo mật và hiệu quả tổng thể của các công cụ cộng tác. Ví dụ: Microsoft có một trợ lý tự động cho ứng dụng Teams, giúp quản lý lịch và giúp người dùng tìm thông tin. Zoom đã ra mắt một công cụ hỗ trợ AI dành cho nhóm bán hàng để phân tích các cuộc trò chuyện của khách hàng nhằm cung cấp thông tin chi tiết hữu ích.

Các hệ thống cộng tác tiên tiến nhất sử dụng bộ xử lý AI tiên tiến để xử lý khối lượng dữ liệu lớn theo thời gian thực. Điều này đảm bảo trải nghiệm cộng tác tự nhiên và phản hồi nhanh, cung cấp các luồng âm thanh-video được tuyển chọn cho các dịch vụ đám mây từ nguồn thông tin.

Trong môi trường công nghiệp, các công ty trang bị cho các tài sản cơ khí các cảm biến để giám sát liên tục. Các thuật toán phát hiện các điểm bất thường trong cách sử dụng cho phép bảo trì dự đoán và giữ cho hệ thống an toàn trước các cuộc tấn công mạng. Lưới thành phố thông minh với thiết bị ở rìa có thể tận dụng AI để tối ưu hóa luồng giao thông hoặc giám sát các yếu tố môi trường. Trong cài đặt bán lẻ, các mô hình phân tích video có thể xem xét mô hình chuyển động của người mua sắm để tối ưu hóa bố cục cửa hàng và vị trí sản phẩm.

Trở lại văn phòng (tại nhà), AI biên có thể tiếp tục nâng cao hơn nữa hiệu quả hoạt động. Trợ lý giọng nói như chatbot, dịch vụ phiên âm hoặc dịch thuật sử dụng thuật toán NLP để hiểu rõ hơn những gì con người đang nói và tạo ra âm thanh tự nhiên. Và các thiết bị âm thanh và video cá nhân tiên tiến—được tích hợp bộ xử lý AI tiên tiến bên trong—tối ưu hóa trải nghiệm một cách tương tự, một cách tự động và hiệu quả, cho phép người dùng tập trung vào mục đích kinh doanh và hoạt động liên lạc của họ.

Những cạm bẫy tiềm ẩn là gì?

Tất nhiên, việc triển khai các giải pháp hỗ trợ AI không phải là không có thách thức. Từ quan điểm bên ngoài, một trở ngại lớn là bộ nhớ và nguồn điện sẵn có có hạn. Hạn chế về sức mạnh có thể cản trở việc triển khai các mô hình AI, điều này có thể dẫn đến sự đánh đổi giữa độ chính xác của mô hình và mức tiêu thụ tài nguyên.

Ngoài việc giúp các mô hình chạy thành công, các vấn đề tiềm ẩn khác là khả năng mở rộng và chuyên môn hóa. Thông thường, các doanh nghiệp phải tùy chỉnh các mô hình để phù hợp với vị trí, phần cứng và trường hợp sử dụng, điều này có thể dẫn đến xung đột và hạn chế khả năng chạy một số mô hình trên các thiết bị biên. Điều quan trọng là người dùng phải chọn khung và mô hình AI phù hợp với các kịch bản và mục đích sử dụng AI tiên tiến của họ.

Ngoài ra, điều quan trọng là phải đảm bảo áp dụng các biện pháp bảo mật thích hợp. Có, Edge AI giảm thiểu các mối đe dọa khi xử lý dữ liệu trên thiết bị cục bộ. Tuy nhiên, môi trường phi tập trung có những thách thức riêng vì dữ liệu nhạy cảm được xử lý trên thiết bị cục bộ có thể dễ bị xâm phạm. Dữ liệu ở rìa có thể được bảo mật bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên vùng chứa. Nó cũng có thể được ẩn danh để vận chuyển nếu cần.

Nhìn chung, việc triển khai thành công AI biên phụ thuộc vào sự phối hợp cẩn thận và sự tham gia của nhiều bên liên quan. Không nên tập trung vào một nhóm—các nhóm kỹ thuật, sản phẩm, CNTT và dữ liệu đều phải tham gia. Do tính phức tạp nên việc thu hút tất cả các bên liên quan cần thiết có thể cho thấy trước những thách thức tiềm ẩn và cho phép chúng được giải quyết nhanh hơn khi chúng phát sinh.

Edge AI có thể giúp thúc đẩy các công ty phát triển.

AI có thể là một người mới tương đối trong thế giới truyền thông, nhưng nó vẫn ở đây. Để các công ty phát triển, họ phải mở rộng quy mô hoạt động. Mở rộng quy mô có xu hướng làm phức tạp mọi thứ, từ hệ thống phân cấp quản lý đến cơ sở hạ tầng CNTT. Với việc triển khai chu đáo, AI biên có thể hoạt động như một loại bánh lái—điều khiển mọi người và mọi thứ theo cùng một hướng ngay cả trong bối cảnh độ phức tạp ngày càng tăng.

Nguồn: https://www.forbes.com/