අද වන විට අප භාවිතා කරන බොහෝ AI පද්ධති (උදා: ChatGPT) ක්‍රියා කරන්නේ විශාල දත්ත මධ්‍යස්ථාන හෙවත් Cloud Computing හරහාය. නමුත් අනාගතය තීරණය වන්නේ Edge AI මගිනි. සරලවම කිවහොත්, Edge AI යනු දත්ත ජනනය වන ස්ථානයේදීම (උදා: ඔබේ දුරකථනය, කැමරාව හෝ රොබෝව තුළදීම) AI ගණනය කිරීම් සිදු කිරීමයි.

1. Cloud AI සහ Edge AI අතර වෙනස

සාමාන්‍යයෙන් AI පද්ධතියකට දත්තයක් ලබා දුන් විට එය අන්තර්ජාලය හරහා දුරස්ථ සර්වර් (Server) වෙත ගොස්, එහිදී සකස් වී නැවත පිළිතුර අප වෙත පැමිණිය යුතුය. නමුත් Edge AI හිදී මෙම ක්‍රියාවලිය ඔබේ උපකරණය තුළදීම සිදුවේ.+1

2. Edge AI වල ඇති වාසි 3 ක්

Edge AI තාක්ෂණය මෙතරම් වැදගත් වීමට ප්‍රධාන හේතු කිහිපයක් තිබේ:

• තත්‍ය කාලීන ප්‍රතිචාර (Low Latency): දත්ත සර්වර් එකකට ගොස් ඒමට ගතවන කාලය ඉතිරි වේ. මෙය ස්වයංක්‍රීයව ධාවනය වන මෝටර් රථ (Self-driving cars) වැනි ක්ෂණික තීරණ ගත යුතු අවස්ථාවලදී අතිශය තීරණාත්මක වේ.
• දත්ත පෞද්ගලිකත්වය (Privacy & Security): ඔබේ පෞද්ගලික දත්ත හෝ වීඩියෝ දර්ශන අන්තර්ජාලය හරහා පිටතට නොගොස් ඔබේ උපකරණය තුළම සුරක්ෂිතව පවතී.
• අන්තර්ජාල සම්බන්ධතාවය අවශ්‍ය නොවීම (Offline Capability): දුරස්ථ ප්‍රදේශයක හෝ අන්තර්ජාල පහසුකම් නොමැති තැනක වුවද AI පද්ධතියට ක්‍රියා කළ හැකිය.

3. ප්‍රායෝගිකව Edge AI භාවිතා වන අවස්ථා

• ස්මාර්ට් කැමරා: මුහුණු හඳුනා ගැනීම (Face Recognition) හෝ අනවසර ඇතුළුවන්නන් හඳුනා ගැනීම ක්ෂණිකව සිදු කරයි.
• සෞඛ්‍ය උපකරණ: රෝගියෙකුගේ හෘද ස්පන්දනය පරීක්ෂා කරන ස්මාර්ට් ඔරලෝසුවක්, කිසියම් අසාමාන්‍යතාවයක් ඇති වූ සැණින් වෛද්‍යවරයාට පණිවිඩයක් යැවීම.
• කර්මාන්තශාලා: යන්ත්‍රවල ඇතිවිය හැකි දෝෂ කලින් හඳුනා ගැනීම (Predictive Maintenance).

4. Edge AI සඳහා භාවිතා වන දෘඩාංග (Hardware)

Edge AI ක්‍රියාත්මක කිරීමට සාමාන්‍ය ප්‍රොසෙසර් ප්‍රමාණවත් නොවේ. ඒ සඳහා විශේෂයෙන් නිපදවූ:

• NVIDIA Jetson
• Google Coral (TPU)
• Apple Neural Engine (ANE) වැනි චිප්සෙට් (Chips) භාවිතා වේ.

---

pariganaka.com පාඨකයන්ට සාරාංශය:

Edge AI යනු තාක්ෂණය අපට තවත් සමීප කරවන පාලමයි. අන්තර්ජාලය මත යැපීම අඩු කරමින්, වේගවත්, ආරක්ෂිත සහ බුද්ධිමත් උපකරණ යුගයක් කරා අපව රැගෙන යාමට Edge AI සමත් වනු ඇත.