A confluência entre Edge Computing e Inteligência Artificial

Em 2025, a quantidade de Dados trocados e salvos será de 57 bilhões de terabytes. Especialistas estimam que em 2030 essa quantidade terá quadruplicado e será 50 vezes maior em 2045. Com cerca de 6 bilhões de dispositivos IoT (Internet of Things) que serão conectados até 2025, há uma necessidade urgente de reduzir drasticamente a quantidade de dados que esses dispositivos criarão.

Nos últimos anos, a implementação da Inteligência Artificial em diversas empresas abalou o mundo inteiro. A computação em Nuvem tornou-se um componente essencial da evolução da Inteligência Artificial. À medida que os usuários passam cada vez mais tempo em seus dispositivos, as empresas estão percebendo a necessidade de trazer o poder de computação diretamente para a palma da mão.

De acordo com o Gartner, mais de 90% dos dados atuais são processados em Data Centers centralizados. Mas até 2025, aproximadamente 70% de todos os dados precisarão ser analisados e processados diretamente em dispositivos para reduzir a largura de banda global.

De onde vem o termo Edge?
Edge Computing é uma divisão da computação distribuída, que aproxima o poder de computação e o armazenamento de Dados do dispositivo que foi usado para coletar os Dados. Ao contrário de uma dependência de um sistema central como o da Nuvem, que requer o estabelecimento de links bidirecionais, que são onerosos em tempo e processamento.

A Computação de Borda permite a computação em tempo real enquanto reduz os problemas de largura de banda e latência. Isso permite obter melhor desempenho e custos reduzidos para a operação de aplicativos que exigem processamento computacional pesado.

A Edge Computing somada a Inteligência Articial resulta na Edge IA
Para simplificar, o Edge IA permite executar algoritmos de processamento baseados em Inteligência Artificial no próprio coração dos dispositivos que fazem parte da rede Edge Computing, usando uma conexão com a Internet de maneira razoável. Tudo acontece no dispositivo: coleta, armazenamento e processamento computacional baseado em Inteligência Artificial. Isso resulta em tempos de resposta extremamente curtos, da ordem de alguns milissegundos. A informação chega em tempo real com uma precisão incomparável, pois os algoritmos terão refinado os Dados brutos.

Ainda hoje, a maior parte do processamento pesado de computadores é realizada na Nuvem e requer grandes capacidades de computação. O Edge IA moverá parte do fluxo de processamento de tecnologia da informação diretamente para os dispositivos, para reduzir significativamente o uso da Nuvem. Com este tipo de dispositivo, todos os Dados podem ser armazenados antes de serem enviados para um local remoto para uma análise aprofundada, se necessário. Esses dispositivos inteligentes, graças à disponibilidade de Dados de sensores em campo, podem interagir de forma autônoma sem interação com o site central.

Isso tem muitas vantagens em caso de falha de rede ou largura de banda saturada por outros serviços de Internet. De um lado temos sensores conectados à internet, um servidor central e armazenamento em Nuvem. Todos trabalhando juntos, mas exigindo trocas regulares para interagir entre si com tempos de reação da ordem de um segundo. Entendemos muito rapidamente que esse pré-processamento de computador de alto nível, realizado localmente, liberará o servidor central e reduzirá as trocas de Dados.

Quais são os benefícios do Edge IA?
Há muito benefícios a ser extraídos do Edge IA, mas podemos destacar as seguintes como as principais vantagens que se pode obter desta tecnologia:

Reduções de Custo
Com o Edge IA, os custos de comunicação de Dados e largura de banda serão reduzidos, pois a quantidade de Dados transmitidos é mantida em um mínimo absoluto. Atualmente, o processamento de computadores, utilizando inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina realizados na Nuvem, ainda é muito caro.

Segurança e Confidencialidade
Ao utilizar o processamento de computacional com base em inteligência artificial, para câmeras de segurança, carros autônomos ou drones, é necessário enviar um fluxo contínuo de dados de vídeo para um site central para ser analisado também de forma contínua. Isso coloca um problema fundamental sobre a confidencialidade dos dados e, em particular, torna cada um de nós vulnerável do ponto de vista da privacidade, porque muitos dados circulam e podem ser interceptados por um indivíduo mal intencionado.

O Edge IA, que equiparia uma câmera térmica em um aeroporto, permitiria identificar e reportar imediatamente pessoas com temperatura acima de 38°C, sem transmitir outros dados além da localização da pessoa no aeroporto.

Tempo de resposta rápido
Como você entendeu, os dispositivos alimentados por Inteligência Artificial (Edge AI) são capazes de processar Dados muito mais rapidamente do que os chamados IoTs “centralizados”. Permitem operações em tempo real, como aquisição de Dados, tomada de decisão e ação, porque a informação é processada diretamente no hardware de forma autónoma, com tempos de resposta onde cada milissegundo conta, como nos carros autónomos.

Facilidade de Gerenciamento
Com dispositivos utilizando internet das coisas e alimentados por IA, parece que a gestão desses dispositivos é igualmente complexa. Muito pelo contrário, pois esses aparelhos são totalmente autônomos e não precisam ser mantidos por especialistas em Inteligência Artificial.

Os desenvolvedores podem criar e implantar facilmente aplicativos que aproveitam o poder do Edge IA e do aprendizado de máquina. Interfaces de programação e painéis são todos gráficos com base em componentes e objetos manipuláveis.

Quais são as aplicabilidades do Edge IA?
Mas para que o Edge IA realmente pode ser aplicado? Aqui estão algumas aplicações concretas do Edge IA que poderá ser experimentada muito em breve:

Video Vigilância
Antes da existência do Edge IA, onde não havia Inteligência Artificial, as câmeras de segurança transmitiam um simples sinal de vídeo continuamente para um servidor na Nuvem. Isso resultou em uma grande transferência de Dados e uma carga pesada nos servidores. Com novas câmeras inteligentes, aprimoradas com Edge IA e aprendizado de máquina, as câmeras agora podem processar vídeo localmente e identificar e rastrear objetos ou pessoas em movimento.

Eles enviarão os dados para o servidor na Nuvem, apenas quando for detectada uma atividade suspeita ou quando for reconhecida uma atividade específica.

Carros Autônomos
O fenomenal poder de computação a bordo dos novos veículos autónomos permite reagir de imediato às situações mais complexas, porque tudo é processado em tempo real, diretamente no veículo. O Edge AI traz reconhecimento de veículos, sinais de trânsito, pedestres, condições da estrada. Tudo é controlado sem conexão com servidores em Nuvem.

Alto-falantes Conectados
Todos esses produtos utilizam o conceito de Edge IA. As frases de ativação dos assistentes de voz, como o “Siri”, “Alexa” ou “Google” foram todas projetadas com um modelo baseado em aprendizado de máquina armazenado no alto-falante. Sempre que ouve uma dessas palavras, ele começa a ouvir seus pedidos e encaminha as informações para o servidor remoto para processar todo o seu pedido. Gradualmente, esses dispositivos poderão executar mais tarefas sem utilizar um servidor. Como cálculos matemáticos simples, conversões de moeda ou até tradução simultânea de chamadas de voz.

Internet das Coisas na Indústria
A Edge IA já está muito presente na indústria para permitir maior autonomia de ações aos robôs, para projetar Gêmeos Digitais e gerenciar remotamente dispositivos em campo, para tomadas de decisão em tempo real para agir imediatamente em caso de incidentes e, finalmente, para dar inteligência a todos os dispositivos ativos do site. Como a análise de dados críticos é realizada no próprio dispositivo, as ações humanas são reduzidas e os riscos são controlados. Os dispositivos com tecnologia Edge IA demonstram inferência: uma soma de análise, dedução, método, síntese, abstração, lógica, raciocínio e até tomada de decisão.

Previsões para o futuro da Edge IA
A ascensão da Internet das Coisas levou a um aumento correspondente na necessidade de Computação de Borda. Conforme já mencionado, a computação de borda é uma forma de computação distribuída que permite que os Dados sejam processados ​​e analisados ​​mais perto do ponto de origem, em vez de em uma Nuvem centralizada. Isso se tornou cada vez mais importante na era da internet das coisas, pois permite respostas mais rápidas e melhor segurança dos Dados.

No futuro, espera-se que a Computação de Borda desempenhe um papel ainda mais crítico no mundo da internet das coisas. Com a proliferação contínua de dispositivos conectados, há uma necessidade crescente de Dados a ser processados ​​e analisados ​​rapidamente. A Computação de Borda permite que isso aconteça de modo eficiente e eficaz.

Além disso, espera-se que a crescente prevalência de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina aumente ainda mais a necessidade de Computação de Borda. Essas tecnologias exigem processamento e análise em tempo real de grandes quantidades de Dados, e a Computação de Borda pode fornecer a infraestrutura para isso. Isso é especialmente verdadeiro no caso de veículos autônomos, que dependem muito de inteligência artificial e aprendizado de máquina para tomada de decisões.

Por fim, a crescente demanda por redes 5G provavelmente também será um dos principais impulsionadores da Computação de Borda nos próximos anos. Essas redes exigem baixa latência e alta largura de banda, ambas as quais podem ser fornecidas pela Edge Computing.

Em resumo, a Edge Computing está definida para desempenhar um papel cada vez mais importante no mundo da Inteligência Artificial. Com o crescimento da Inteligência Artificial e do aprendizado de máquina, bem como da demanda por redes 5G, a Edge Computing deve se tornar um componente ainda mais essencial do mundo conectado.

Desafios de segurança na Edge Computing e como superá-los
À medida que o cenário tecnológico continua a evoluir, a Computação Edge para a Nuvem está se tornando uma escolha cada vez mais popular para empresas que buscam otimizar suas operações. A Edge Computing a Nuvem envolve Dados e aplicativos sendo processados na Borda (por exemplo, em um dispositivo) e depois transmitidos para a Nuvem para processamento e armazenamento adicionais. Embora esse padrão ofereça muitos benefícios, incluindo escalabilidade aprimorada e latência reduzida, ele também apresenta vários desafios de segurança. Um dos principais desafios de segurança na Computação Edge-to-Cloud é o risco de agentes mal intencionados interceptarem Dados ou aplicativos enquanto viajam da Edge para a Nuvem. Esse ataque pode permitir que hackers acessem informações confidenciais, bem como potencialmente alterar ou excluir Dados. Para se proteger contra esse tipo de ataque, as empresas devem utilizar protocolos de comunicação seguros, como TLS e HTTPS, sempre que os Dados forem transmitidos da Borda para a Nuvem.

Outro desafio de segurança com a computação Edge-to-Cloud é o risco de os dispositivos serem comprometidos na Edge. Isso pode acontecer quando os dispositivos não estão devidamente protegidos contra malware e outros softwares mal intencionados. Para combater esse risco, as empresas devem implementar medidas de segurança fortes, como software antivírus e firewalls, em todos os dispositivos utilizados para computação de Borda a Nuvem. Além disso, eles devem garantir que todos os dispositivos sejam atualizados com os patches de segurança mais recentes. Por fim, existe o risco de vazamento ou roubo de Dados enquanto estiverem armazenados na Nuvem. Para se proteger contra esse tipo de ataque, as empresas devem utilizar criptografia forte para proteger seus Dados quando armazenados na Nuvem. Além disso, eles devem garantir que apenas pessoal autorizado tenha acesso aos seus sistemas de armazenamento em Nuvem. Ao tomar as medidas apropriadas para enfrentar esses desafios de segurança, as empresas podem garantir que suas operações de TI da Borda à Nuvem permaneçam seguras e protegidas. Ao fazer isso, eles podem maximizar os benefícios dessa tecnologia e, ao mesmo tempo, minimizar os riscos associados a ela.

É importante destacar que durante décadas dissemos aos computadores o que fazer, agora eles estão sendo solicitados a aprender como aprender. À medida que a Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina se desenvolvem e melhoram, os limites são ultrapassados e as possibilidades se tornam infinitas. Em breve veremos soluções chave na mão para atender usos mais próximos de nossas vidas diárias. Enquanto a computação em Nuvem oferece inegáveis economias de escala, uma arquitetura de computação distribuída com base em Edge IA é determinada pela natureza dos próprios Dados.

Quanto mais o volume de Dados aumenta, mais difícil e caro será transportá-los devido ao custo de largura de banda ou disponibilidade. A velocidade de circulação de Dados se tornará um grande problema por reunir um grande número de aplicações em tempo real, que não podem ser limitadas pela latência da rede. E compensações serão necessárias para atender às restrições regulatórias, de confidencialidade e segurança.

Por Lenildo Morais, mestre em Ciência da Computação/Professor/Pesquisador/Gerente de Projetos.