Kenar teknolojili yapay zeka, kurumsal fayda sağlıyor

Yapay zekayı (AI) hayatımızın neredeyse her alanında görmeye alıştık. Eskiden yapay zekayı hayata geçirmek için devasa sunucu odaları, büyük miktarda bilgi işlem gücü ve bunun kaçınılmaz sonucu olarak enerji ve BT kaynaklarına önemli bir yatırım gerekiyordu. Günümüzde ise daha fazla görev, fiziksel dünyamızın “uç noktalarına” yerleştirilen cihazlar tarafından yerine getiriliyor. Ham verilerin, analiz için bir sunucuya geri aktarılmasına gerek kalmadan uç noktada yapay zeka veya ” kenar teknolojili yapay zeka” yapay zekayı dünyamızda daha da yaygın hale getirmeye hazırlanıyor. Ayrıca kameralı güvenlik sektörü için de büyük faydalar sunuyor. Hanwha Techwin Europe Ürün ve Pazarlama Müdürü Uri Guterman, faydaları şöyle anlattı:

Sürdürülebilirlik: Kenar teknolojili yapay zeka, sunucu tabanlı yapay zekaya kıyasla çeşitli avantajlara sahiptir. Birincisi, sunucuya daha az veri aktarıldığı için bant genişliği ihtiyaçları ve maliyetleri (ayrıca aşağıda özetlenen güvenlik avantajları) azalır. Sahip olma maliyeti azalır ve artık büyük bir sunucu odası gerekmediğinden önemli sürdürülebilirlik kazanımları da olabilir. Verileri sunucuya geri göndermek yerine yapay zeka görevlerini yerel olarak gerçekleştirmek önemli ölçüde daha az enerji gerektirebileceğinden, cihazın kendisinde de enerji tasarrufu sağlanabilir.

Uygun maliyetler: Kenar yapay zeka cihazlarında, bulut tabanlı bilgi işlem modeline nazaran genellikle tekrarlayan bir abonelik ücreti yoktur ve bu da beraberinde gelebilecek fiyat artışlarını önler. Kenar cihazlara odaklanmak, son kullanıcıların kendi altyapılarına yatırım yapmalarını da mümkün kılar.

Daha fazla ölçeklenebilirlik: Kenar teknolojili yapay zeka kullanan kameralar, bir kameralı güvenlik kurulumunu daha esnek ve ölçeklenebilir hale getirebildiği için özellikle bir projeyi aşamalı olarak hayata geçirmek isteyen kuruluşlar için faydalıdır. İhtiyaçlar doğrultusunda, son kullanıcı pahalı GPU’lar ve büyük bant genişliğine sahip sunuculara en baştan bağlanmak zorunda kalmadan sisteme daha fazla yapay zeka kamerası ve cihazı eklenebilir.

Çalışma performansı ve güvenlik: Video analizi uç noktada (cihaz üzerinde) gerçekleştiği için, sadece meta verilerin ağ üzerinden gönderilmesi gerekir ve bu da bilgisayar korsanlarının ele geçirebileceği hassas veriler olmadığı için siber güvenliği artırır. Veri işleme uç noktada yapılır, böylece ham veri veya video akışlarının ağ üzerinden gönderilmesi gerekmez.

Video kalitesini iyileştirme: Gürültü azaltma işlemi bir cihaz üzerinde yerel olarak gerçekleştirilebilir ve yapay zeka kullanılarak özellikle tespit edilen bir alanda hareket eden kişiler gibi odaklanılan nesnelerin çevresindeki gürültü azaltılabilir. BestShot gibi özellikler, operatörlerin bir şüphelinin en iyi açısını bulmak için çok sayıda görüntüyü elemek zorunda kalmasını önler. Bunun yerine, yapay zeka en iyi görüntüyü anında sunarak tepki sürelerini azaltmaya ve olay sonrası incelemeleri hızlandırmaya yardımcı olur. Sadece en iyi çekilen görüntüler izlendiği ve depolandığı için depolama ve bant genişliğinden tasarruf etme gibi ek bir faydası da vardır. Yapay zeka tabanlı sıkıştırma teknolojisi ayrıca yapay zeka tarafından algılanan ve takip edilen nesnelere ve insanlara düşük sıkıştırma oranı uygularken, geri kalan görüş alanına yüksek sıkıştırma oranı uygulayarak ağ bant genişliğini ve veri depolama gereksinimlerini en aza indirir.

Meta verilerin kullanımı: Kenar teknolojili yapay zeka kameralar, bir API aracılığıyla üçüncü parti yazılımlara meta veri sağlayabilir. Bu da sistem entegratörlerinin ve teknoloji ortaklarının bunu ilk yapay zeka sınıflandırma aracı olarak kullanabileceği, ardından sınıflandırılmış nesneler üzerinde kendi yazılımlarıyla ek işlemler uygulayabileceği ve bunun üzerine başka bir analitik katman ekleyebileceği anlamına gelir.

Esneklik: Uç noktada yapay zeka kullanırken tek bir noktada bile aksama yoktur. Yapay zeka, bir ağ veya bulut hizmeti başarısız olsa dahi çalışmaya devam edebilir. Tetikleyiciler yerel olarak harekete geçirilebilir veya bağlantılar yeniden kurulduğunda arka plana gönderilen kayıtlar ve olaylar ile başka bir cihaza gönderilebilir. Yapay zeka, bir sunucuya veya uzak bulut hizmetine geri gönderilmek yerine uç cihazlarda neredeyse gerçek zamanlı olarak işlenir. Böylece, potansiyel olarak kararsız ağ bağlantılarının analizleri geciktirmesi önlenir.