El proyecto EdgeAI: convergencia de tecnologías para mejorar la inteligencia y mejorar el rendimiento y la eficiencia en el borde

Jun 20, 2024

Edge Artificial Intelligence combina tecnologías de computación de borde, Internet de las cosas (IoT) e inteligencia artificial (IA) para proporcionar recopilación, procesamiento, análisis y toma de decisiones de datos en tiempo real. Los avances en las tecnologías de IA de borde, aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) permiten nuevas capacidades en el borde de la red, más cerca de los sensores y actuadores que antes eran imposibles para los sistemas de unidades de microcontrolador (MCU) convencionales.

Aprovechando los beneficios de IoT y la computación de borde para recopilar y procesar datos localmente, el procesamiento ML y DL en el dispositivo reduce la latencia, aumenta la privacidad y la seguridad de los datos y reduce la necesidad de una conexión continua a la nube al proporcionar conectividad de borde y soluciones de análisis. El procesamiento inteligente de borde de ML y DL abre oportunidades para sistemas de IA nuevos, robustos y escalables en todo el continuo de borde (micro-profundo y meta-borde) y múltiples industrias.

La aplicación de la IA de vanguardia ofrece muchas oportunidades, incluidas velocidades de procesamiento más altas para permitir análisis en tiempo real, una mayor escalabilidad para trabajar con datos en tiempo real y una ciberseguridad mejorada a medida que los datos se procesan en las instalaciones. Pero estas innovaciones también plantean desafíos importantes, desde la heterogeneidad tecnológica y las arquitecturas de procesamiento hasta la eficiencia energética.

Uno de los desafíos más importantes para los desarrollos de la tecnología de IA en el borde es mejorar la eficiencia energética y la escalabilidad del rendimiento del procesamiento, dadas las diferentes limitaciones de recursos para los dispositivos, algoritmos y plataformas en el borde.

Las aplicaciones de Edge AI presentan una importante heterogeneidad de hardware/software. Las aplicaciones utilizan métodos y algoritmos de IA combinados, lo que presenta desafíos cuando las soluciones de IA de vanguardia deben optimizarse para varias plataformas de hardware/software y compararse entre sí.

El procesamiento heterogéneo es un aspecto crucial de la IA de borde que combina diferentes arquitecturas de hardware, incluidas unidades de procesamiento central (CPU), unidades de procesamiento de gráficos (GPU), unidades de procesamiento de tensores (TPU), unidades de procesamiento de inteligencia (IPU), circuitos integrados de aplicaciones específicas ( ASIC), matrices de puertas programables en campo (FPGA), unidades de procesamiento neuromórfico (NPU), sistema en chip (SoC) y sistema en módulo (SoM).

Las tecnologías y aplicaciones de Edge AI están evolucionando continuamente y están impulsando el control y la toma de decisiones inteligentes en el futuro al acercar las capacidades de AI al mundo físico para permitir la implementación de sistemas autónomos y mejorar el comportamiento autónomo de dichos sistemas.

Para abordar la heterogeneidad de los dispositivos, el proyecto KDT JU EdgeAI gestiona el procesamiento en el borde como una computación continua granular que comprende el microborde (unidades de procesamiento en microcontroladores integrados, sensores y actuadores, etc.), el borde profundo (unidades de procesamiento que proporcionan potencia de procesamiento extendida, en gateways, teléfonos móviles, controladores lógicos programables, etc.) y el meta-edge (microservidores locales de procesamiento de borde de alto rendimiento que combinan diferentes microcontroladores y procesadores para operaciones específicas).

Las tecnologías de inteligencia artificial de borde están permitiendo el desarrollo de sistemas heterogéneos, hiperconectados, hiperautónomos e hiperinteligentes que combinan inteligencia de borde y de enjambre para crear novedosos sistemas de sistemas inteligentes de borde.

Los desarrollos de Hyper-X y la IA de vanguardia aceleran la integración de herramientas de automatización, plataformas y múltiples tecnologías de detección/actuación. Esto permite una funcionalidad más inteligente y crea sistemas autónomos multifuncionales y escalables con "inteligencia intrínseca" e "inteligencia extrínseca".

La inteligencia intrínseca representa las capacidades cognitivas integradas dentro de un dispositivo de IA de vanguardia, como un dispositivo inteligente de IoT, un robot o un vehículo autónomo. La inteligencia extrínseca es la inteligencia de red que se utiliza para la colaboración entre estos dispositivos perimetrales inteligentes.

EdgeAI – Tecnologías de IA de borde para procesamiento integrado de rendimiento optimizado, proyecto de Empresa Conjunta (JU) de Tecnologías Digitales Clave (KDT) es una iniciativa clave para la transición digital europea hacia soluciones de procesamiento inteligente en el borde.

El proyecto desarrolla nuevos componentes y sistemas electrónicos, arquitecturas de procesamiento, conectividad, software, algoritmos y middleware combinando microelectrónica, inteligencia artificial, sistemas integrados y computación de vanguardia.

También garantiza que Europa tenga las herramientas, habilidades y tecnologías necesarias para hacer posible la IA de vanguardia como una opción de implementación alternativa viable a las soluciones centralizadas heredadas, liberando el potencial de la implementación ubicua de la IA, con el objetivo a largo plazo de que Europa tome el liderazgo de la inteligencia artificial. borde.

El proyecto EdgeAI contribuye a la doble transición verde y digital del Pacto Verde Europeo con un enfoque sistémico e intersectorial. Ofrece componentes y sistemas electrónicos mejorados basados ​​en IA, plataformas de procesamiento de borde, marcos de IA y middleware, al tiempo que proporciona metodologías para facilitar, avanzar y adaptar el diseño de tecnologías de IA de borde.

Mover el procesamiento, el análisis y la inteligencia al borde podría tener un impacto en el Pacto Verde Europeo en dos direcciones. Una es aumentar la eficiencia energética y reducir el consumo de energía de los componentes electrónicos, algoritmos y métodos de inteligencia artificial en el borde. La otra es aumentar las capacidades de procesamiento y reducir el consumo general de energía y la huella de CO2 de las aplicaciones que utilizan componentes de IA de vanguardia.

Al abordar la escalabilidad, la eficiencia energética y el rendimiento en las primeras fases del desarrollo de tecnologías de IA de vanguardia, el proyecto EdgeAI puede influir positivamente en las ambiciones de neutralidad climática de la Unión Europea.

Con 49 socios en 11 países europeos y un presupuesto total de 35,4 millones de euros, Edge AI es una de las mayores iniciativas europeas que aborda tecnologías y aplicaciones de IA de vanguardia.

El proyecto EdgeAI avanza en el desarrollo de soluciones de IA de borde en toda la pila de tecnología de IA, lo que lleva al surgimiento de implementaciones de IA de borde multimodal que generan rendimiento en tiempo real en el borde para diversos sectores industriales. Esto da como resultado la integración de una combinación de componentes básicos de HW/SW de IA de vanguardia en diferentes aplicaciones basadas en IA.

Los socios del proyecto EdgeAI trabajan para demostrar la aplicabilidad de los enfoques desarrollados en 20 demostradores en cinco cadenas de valor industriales: industria digital, energía, agroalimentos y bebidas, movilidad y sociedad digital, considerando las demandas de rendimiento, seguridad, confianza y eficiencia energética. inherente a cada uno de estos manifestantes. EdgeAI contribuye significativamente al gran desafío social de aumentar las capacidades de procesamiento inteligente en el borde.

Las aplicaciones de la industria digital abordan una combinación de avances en tecnologías de IA de borde para implementar capacidades de monitoreo, procesamiento, análisis y control de datos de imágenes/sensores basados ​​en IA en la producción industrial, implementadas como IA distribuida en el continuo de la computación de borde. El objetivo es desarrollar y evaluar soluciones HW/SW optimizadas para la ejecución eficiente de algoritmos de IA de borde, cumpliendo con patrones algorítmicos emergentes y arquitecturas de borde descentralizadas o distribuidas.

Las aplicaciones del sector energético tienen como objetivo desarrollar soluciones basadas en IA de ingeniería de características en tiempo real para diagnóstico y predicción utilizando modelos de IA de vanguardia para combinar datos históricos, patrones climáticos y parámetros del sistema energético para implementar, gestionar y optimizar los aparatos energéticos y el funcionamiento de los usuarios. La atención se centra en el diseño de sistemas de monitoreo inteligente de borde descentralizados y distribuidos para sistemas de gestión de energía, considerando procesos de ingeniería de características y entregando herramientas de análisis novedosas para electrodomésticos y sistemas de gestión de energía, incluida la predicción de carga, clasificación de consumidores/cargas, perfiles de carga y detección de anomalías. , estimación, predicción del consumo de energía y programación de intermediación energética inteligente.

Las aplicaciones agroalimentarias y de bebidas se centran en casos de uso en los que la IA de vanguardia puede monitorear problemas potenciales en cada paso de la cadena de suministro de champán para garantizar una producción más segura, saludable y eficiente. Los demostradores propuestos constan de varios subsistemas/componentes que cubren las diferentes etapas del proceso de elaboración del champagne, desde el viñedo hasta el embotellado. Las soluciones implementadas se basan en IoT e IA de borde escalable con aceleradores neuromórficos.

Las aplicaciones de movilidad se concentran en expandir las tecnologías de percepción, cognición y monitoreo basadas en IA para avanzar en el sector de la movilidad en tres aspectos diferentes: el agente móvil (por ejemplo, drones, UAV, UGV y otros vehículos), colaboración de múltiples agentes estacionarios y móviles. (inteligencia de borde distribuida) e infraestructura. Estas tecnologías de IA de vanguardia son esenciales para permitir la movilidad conectada y automatizada con mayor eficiencia energética, confiabilidad, privacidad y reutilización para aplicaciones tanto en interiores como en exteriores.

Las aplicaciones de la sociedad digital mejoran la capacidad de la IA de vanguardia para proporcionar información situacional de alta calidad para desencadenar respuestas autónomas en diversos entornos inteligentes que requieren una integración más estrecha de los sistemas tecnológicos y los usuarios humanos. Estos sistemas deben interpretar con precisión los estímulos del mundo real, infiriendo actividad e intención con el compromiso de la IA de vanguardia de proporcionar interpretación de estímulos en estas situaciones que no se pueden modelar adecuadamente tradicionalmente, permitiendo así que los procesos reactivos estén mejor informados y permitiendo una integración más estrecha de los humanos y infraestructura digital.

Este trabajo se lleva a cabo como parte del proyecto EdgeAI 'Edge AI Technologies for Optimized Performance Embedded Processing', que ha recibido financiación de KDT JU en virtud del acuerdo de subvención nº 101097300. KDT JU recibe apoyo del programa de investigación e innovación Horizonte Europa de la Unión Europea y Austria, Bélgica, Francia, Grecia, Italia, Letonia, Luxemburgo, Países Bajos y Noruega.

Tenga en cuenta que este artículo también aparecerá en la decimoquinta edición de nuestra publicación trimestral.

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