مقایسه امبدد AI و AI

دو رویکرد اصلی برای پیاده سازی هوش مصنوعی وجود دارد. رویکرد اول هوش مصنوعی ابری یا AI است که هوش مصنوعی را بر روی سرورهای قدرتمند و متمرکز در مراکز داده ابری اجرا می‌کند. این مدل به دلیل استفاده از توان پردازشی بالا، برای کارهایی مثل پردازش داده‌های حجیم، مدل‌های زبانی بزرگ و تجزیه و تحلیل پیچیده مناسب است. رویکرد دوم هوش مصنوعی تعبیه شده یا همان امبدد AI می‌باشد که هوش مصنوعی را مستقیما بر روی خود دستگاه‌های محلی اجرا می‌کند. در این مقاله به بررسی تفاوت‌های این دو رویکرد می‌پردازیم.

هوش مصنوعی ابری

هوش مصنوعی ابری رویکردی است که در آن، فرآیندهای پیچیده یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها در سرورهای قدرتمند و متمرکز در مراکز داده ابری اجرا می‌شوند.  این رویکرد به اتصال به اینترنت وابسته است، زیرا داده‌ها باید از دستگاه کاربر (مانند تلفن هوشمند یا لپ‌تاپ) به این سرورها منتقل شوند.

مفهوم و نحوه عملکرد

عملکرد هوش مصنوعی ابری به این شکل است که ابتدا داده‌های ورودی از دستگاه کاربر جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل دستورات صوتی، تصاویر، یا متن باشند. سپس، این داده‌ها از طریق اینترنت به سرورهای ابری ارسال می‌شوند. در این سرورها، با استفاده از منابع پردازشی قوی مانند GPU و TPU که به صورت موازی کار می‌کنند، داده‌ها تحلیل و پردازش می‌شوند. پس از اتمام پردازش، نتایج به دستگاه کاربر بازگردانده می‌شوند. این فرآیند به ویژه برای مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) که برای عملکرد خود به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارند، ضروری است.

جهت ثبت نام در دوره های هوش مصنوعی از طریق سایت نیراسیستم اقدام نمایید.

مزایا و معایب هوش مصنوعی ابری

مزایا

* قدرت پردازش بالا: سرورهای ابری به دلیل داشتن سخت‌افزارهای بسیار قدرتمند و بهینه، می‌توانند عملیات‌های محاسباتی سنگین را در زمان بسیار کوتاهی انجام دهند.

* مقیاس‌پذیری نامحدود: با افزایش تقاضا، می‌توان به راحتی منابع پردازشی بیشتری را در فضای ابری اضافه کرد و سرویس را به میلیون‌ها کاربر به صورت همزمان ارائه داد.

* به‌روزرسانی آسان: مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان به صورت متمرکز در سرورها به‌روزرسانی کرد، بدون نیاز به اقدام از سوی کاربران.

* دسترسی به داده‌های کلان: امکان پردازش و تحلیل مجموعه‌داده‌های بسیار بزرگ و متنوع فراهم است.

معایب

* تأخیر (Latency): انتقال داده بین دستگاه و سرورهای ابری زمان‌بر است که می‌تواند منجر به تأخیر در پاسخ‌دهی شود، به ویژه در کاربردهایی که به پاسخ آنی نیاز دارند.

* وابستگی به اینترنت: بدون اتصال به اینترنت، سیستم کاملاً از کار می‌افتد.

* هزینه‌های پهنای باند و اشتراک: انتقال مداوم داده‌ها و استفاده از منابع ابری می‌تواند هزینه‌بر باشد.

* نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی: داده‌های کاربر برای پردازش به خارج از دستگاه منتقل می‌شوند که می‌تواند ریسک‌های امنیتی و حریم خصوصی را افزایش دهد.

هوش مصنوعی امبدد AI

امبدد AI، رویکردی متفاوت است که در آن، پردازش‌های هوش مصنوعی مستقیماً بر روی خود دستگاه و در محل جمع‌آوری داده‌ها انجام می‌شود. برخلاف هوش مصنوعی ابری که به اینترنت و سرورهای مرکزی وابسته است، Embedded AI به دستگاه‌ها امکان می‌دهد تا به صورت خودکفا و بدون نیاز به اتصال دائمی به شبکه عمل کنند.

مفهوم و نحوه عملکرد

در این رویکرد، به جای ارسال داده‌ها به ابر، مدل‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای بهینه‌سازی می‌شوند که بر روی سخت‌افزارهای با توان پردازشی محدود و کم‌مصرف، مانند پردازنده‌های موبایل، میکروکنترلرها و یا تراشه‌های اختصاصی (مانند AI Accelerators)، اجرا شوند.  این بهینه‌سازی شامل فشرده‌سازی مدل و کاهش اندازه آن است تا با مصرف انرژی کمتر، کارایی لازم را داشته باشد. فرآیند پردازش داده‌ها در لحظه انجام می‌شود، برای مثال، یک دوربین امنیتی به صورت محلی تشخیص چهره را انجام می‌دهد و تنها در صورت نیاز، اطلاعات خاصی را ارسال می‌کند.

مزایا و معایب امبدد AI

مزایا

* تأخیر بسیار کم و پردازش آنی: از آنجا که داده‌ها به سرورهای راه دور فرستاده نمی‌شوند، پاسخ‌دهی در حد میلی‌ثانیه اتفاق می‌افتد که برای کاربردهای حیاتی مانند خودروهای خودران و دستگاه‌های پزشکی ضروری است.

* حفظ حریم خصوصی داده‌ها: داده‌های حساس کاربران، مانند تصاویر یا اطلاعات شخصی، در دستگاه باقی می‌مانند و به خارج از آن منتقل نمی‌شوند، که این امر امنیت و حریم خصوصی را به شدت افزایش می‌دهد.

* عملکرد پایدار بدون اینترنت: سیستم می‌تواند حتی در صورت قطع شدن اتصال به شبکه، به کار خود ادامه دهد.

* کاهش هزینه‌های پهنای باند: با حذف نیاز به انتقال مداوم داده، هزینه‌های مربوط به پهنای باند به شکل چشمگیری کاهش می‌یابد.

معایب

* قدرت پردازش محدود: امبدد AI به اندازه سرورهای ابری قدرتمند نیستند و نمی‌توانند مدل‌های بسیار پیچیده و بزرگ را اجرا کنند.

* دشواری در به‌روزرسانی مدل‌ها: به‌روزرسانی مدل‌ها بر روی تعداد زیادی دستگاه توزیع‌شده می‌تواند چالش‌برانگیز و پیچیده باشد.

* نیاز به سخت‌افزارهای اختصاصی: برای عملکرد بهینه، امبدد AI اغلب به سخت‌افزارهای گران‌قیمت و سفارشی نیاز دارد که هزینه توسعه اولیه را بالا می‌برد.

* پیچیدگی در توسعه و پیاده‌سازی: بهینه‌سازی و توسعه مدل‌ها برای محیط‌های محدود نیازمند تخصص و تلاش بیشتری است.

کاربردهای عملی در صنایع مختلف

انتخاب بین هوش مصنوعی ابری و هوش مصنوعی تعبیه‌شده به عوامل متعددی بستگی دارد. هیچ‌کدام از این دو رویکرد به طور مطلق بر دیگری برتری ندارند؛ بلکه هر کدام برای نیازها و سناریوهای خاصی بهینه‌سازی شده‌اند.

برای انتخاب درست، باید معیارهای مهمی را در نظر گرفت که در جدول زیر به صورت جامع مقایسه شده‌اند. برای درک بهتر این دو رویکرد، به کاربردهای آن‌ها در دنیای واقعی نگاهی می‌اندازیم:

* هوش مصنوعی ابری (Cloud AI): این رویکرد برای کاربردهایی که به توان پردازشی بالا و دسترسی به مجموعه‌داده‌های عظیم نیاز دارند، ایده‌آل است. نمونه‌های برجسته آن شامل دستیارهای صوتی مانند Siri و Alexa، موتورهای جستجو و سیستم‌های توصیه‌گر در پلتفرم‌های پخش فیلم و موسیقی هستند. همچنین، در حوزه تحلیل کلان‌داده برای پیش‌بینی‌های اقتصادی یا تحقیقات علمی از Cloud AI استفاده می‌شود.

* امبدد AI: این رویکرد برای کاربردهایی که به پاسخ‌دهی سریع، امنیت و عملکرد مستقل از اینترنت نیاز دارند، حیاتی است. برای مثال، در خودروهای خودران برای تشخیص لحظه‌ای موانع و عابران پیاده، یا در دوربین‌های مداربسته هوشمند برای تحلیل تصویر و تشخیص چهره، از Embedded AI استفاده می‌شود. همچنین، ربات‌های صنعتی و لوازم خانگی هوشمند (مانند جاروبرقی‌های رباتیک) برای مسیریابی و تصمیم‌گیری به صورت محلی از این تکنولوژی بهره می‌برند.

آینده هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی در انحصار یک رویکرد نخواهد بود؛ بلکه شاهد همگرایی و مکمل بودن هوش مصنوعی ابری و امبدد AI خواهیم بود. به جای رقابت، این دو فناوری با ترکیب شدن، نسل جدیدی از سیستم‌های هوشمند را ایجاد می‌کنند که از مزایای هر دو بهره می‌برند.

این همگرایی منجر به ظهور مدل‌های هیبریدی می‌شود. در این مدل‌ها، دستگاه‌های لبه (مثل گوشی هوشمند، خودرو یا سنسور) وظیفه پردازش اولیه و آنی داده‌ها را بر عهده دارند. برای مثال، یک خودروی خودران به صورت محلی و با سرعت بالا، عابران پیاده و موانع را تشخیص می‌دهد. اگر داده‌های جدید یا پیچیده‌ای (مانند اطلاعات مربوط به ترافیک کل شهر یا شرایط جاده‌ای ناشناس) نیاز به تحلیل داشته باشند، تنها آن بخش‌های مشخص و ضروری به سرورهای ابری قدرتمند ارسال می‌شوند.

این رویکرد ترکیبی، بهترین‌های هر دو دنیا را ارائه می‌دهد:

* سرعت و حریم خصوصی امبدد AI: پردازش‌های حساس به زمان و داده‌های خصوصی در لبه انجام می‌شوند.

* قدرت و مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی ابری: مدل‌های پیچیده، آموزش و به‌روزرسانی در ابر صورت می‌گیرد.

در نهایت، این همگرایی امکان خلق سیستم‌های هوشمندتر، کارآمدتر و امن‌تر را فراهم می‌کند که می‌توانند در لحظه تصمیم بگیرند و در عین حال از دانش و قدرت محاسباتی بی‌انتهای ابر برای تحلیل‌های عمیق‌تر بهره ببرند.

نتیجه‌گیری

به طور خلاصه، انتخاب بین هوش مصنوعی ابری و امبدد AI به نیازهای شما بستگی دارد. هیچ‌کدام از این دو روش به تنهایی بهترین نیستند، بلکه هرکدام مزایا و معایب خود را دارند اما در آینده، این دو رویکرد مکمل یکدیگر خواهند بود. سیستم‌های هیبریدی به وجود خواهند آمد که از هر دو روش بهره می‌برند: پردازش‌های سریع و حساس در لبه و تحلیل‌های پیچیده و داده‌سنگین در ابر. این ترکیب، بهترین راه برای ساخت سیستم‌های هوشمند، کارآمد و امن خواهد بود. برای آشنایی بیشتر با سیستم‌های نهفته می‌توانید به نیرابلاگ مراجعه نمایید.

امیدوارم این راهنما جامع و مفید باشد!