Generatywna AI czy Edge AI? Odkryj kluczowe różnice i zastosowania w Przemyśle 4.0 i 5.0. Dowiedz się, jak te technologie rewolucjonizują produkcję – od optymalizacji procesów po predykcyjne utrzymanie ruchu.
Sztuczna inteligencja (AI) od kilku lat przeżywa prawdziwy boom, stając się jednym z najgorętszych tematów w technologii i biznesie. Coraz częściej słyszymy o jej zastosowaniach w życiu codziennym, od personalizowanych rekomendacji po zaawansowane chatboty. Warto jednak pamiętać, że w przemyśle AI nie jest nowością. Rozwiązania oparte na algorytmach i danych są z nami od dziesięcioleci, wspierając optymalizację procesów, kontrolę jakości czy predykcyjne utrzymanie ruchu. Dziś jednak, dzięki postępowi w mocy obliczeniowej i dostępności danych, możemy mówić o nowej erze AI w fabrykach. Na czoło wysuwają się tu dwie, pozornie podobne, ale w rzeczywistości o bardzo odmiennym zastosowaniu koncepcje: Generatywna Sztuczna Inteligencja (Gen AI) i Sztuczna Inteligencja na Krańcu Sieci (Edge AI). Obie rewolucjonizują sposób, w jaki myślimy o automatyzacji i efektywności, ale każda z nich odpowiada na inne potrzeby i wyzwania przemysłowe.
Gen AI i Edge AI – czym są?
Generatywna Sztuczna Inteligencja (Gen AI) to kategoria algorytmów AI zdolnych do tworzenia nowych treści, takich jak tekst, obrazy, dźwięk, a nawet kod, które są unikalne, ale jednocześnie spójne z wzorcami danych, na których model został przeszkolony. Przykładowo, ChatGPT jest modelem Gen AI zdolnym do generowania tekstu. Modele te zazwyczaj wymagają ogromnych zbiorów danych do treningu i dużej mocy obliczeniowej, często realizowanej w chmurze.
Sztuczna Inteligencja na Krańcu Sieci (Edge AI) natomiast odnosi się do systemów AI, które przetwarzają dane lokalnie, bezpośrednio na urządzeniu końcowym (na „krańcu” sieci), a nie w centralnym serwerze lub chmurze. Może to być czujnik, kamera przemysłowa, robot czy programowalny sterownik logiczny (PLC). Kluczową cechą Edge AI jest zdolność do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, bez konieczności przesyłania danych do chmury i oczekiwania na odpowiedź.
Fundament działania Gen AI oraz Edge AI
Choć obie technologie operują na danych, ich architektura i sposób przetwarzania informacji znacząco się różnią.
Gen AI opiera się na głębokich sieciach neuronowych, często typu transformery, które są trenowane na gigantycznych zbiorach danych. Proces uczenia polega na identyfikowaniu złożonych wzorców i zależności, a następnie wykorzystywaniu ich do generowania nowych, oryginalnych danych. Ze względu na rozmiar modeli i złożoność obliczeń, trenowanie i często również samo wnioskowanie (inference) odbywa się zazwyczaj w centrach danych lub chmurze obliczeniowej, gdzie dostępna jest ogromna moc obliczeniowa (np. poprzez GPU).
W przypadku Edge AI, kluczowe jest minimalizowanie wymagań obliczeniowych przy zachowaniu efektywności. Modele AI są często mniejsze i zoptymalizowane pod kątem działania na ograniczonych zasobach sprzętowych. Trening modelu może odbywać się w chmurze lub na dedykowanych serwerach, ale faza wnioskowania (inference), czyli stosowanie nauczonego modelu do nowych danych, odbywa się lokalnie. Wymaga to specjalistycznych chipów (np. TPU, FPGA, lub zoptymalizowanych CPU/GPU) oraz oprogramowania zdolnego do efektywnego wykorzystania lokalnych zasobów.
Zalety i wady Gen AI oraz Edge AI w przemyśle
Oto porównanie kluczowych zalet i wad Generatywnej AI (Gen AI) oraz Sztucznej Inteligencji na Krańcu Sieci (Edge AI) w kontekście ich wykorzystania w przemyśle:
Cecha / Technologia
Generatywna AI (Gen AI)
Edge AI (AI na Krańcu Sieci)
Zalety
– Nieograniczona kreatywność i innowacyjność: Zdolność do tworzenia nowych projektów, optymalizacji procesów produkcyjnych od podstaw, generowania zaawansowanych scenariuszy symulacyjnych. – Skalowalność obliczeniowa: Wykorzystanie mocy chmury pozwala na przetwarzanie ogromnych zbiorów danych i realizację najbardziej złożonych zadań, np. trenowanie gigantycznych modeli językowych czy wizyjnych. – Wszechstronność zastosowań: Może być używana w wielu obszarach, od projektowania i badań po marketing przemysłowy i wsparcie klienta.
– Niska latencja (opóźnienie): Decyzje podejmowane w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla systemów sterowania, bezpieczeństwa i szybkiej reakcji na zmiany w procesach produkcyjnych. – Większe bezpieczeństwo danych: Dane wrażliwe są przetwarzane lokalnie, co minimalizuje ryzyko wycieku podczas transmisji do chmury i pomaga spełniać regulacje dotyczące prywatności. – Wysoka niezawodność operacyjna: Mniejsza zależność od stabilnego połączenia internetowego i infrastruktury chmurowej, co jest krytyczne w środowiskach, gdzie utrata połączenia może zatrzymać produkcję. – Zmniejszone zużycie pasma sieciowego: Brak konieczności ciągłego przesyłania dużych ilości danych do chmury znacząco obniża obciążenie sieci.
Wady
– Wysokie wymagania obliczeniowe i energetyczne: Generowanie i trenowanie modeli Gen AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, co przekłada się na znaczne koszty infrastruktury chmurowej i wysokie zużycie energii. – Potencjalna latencja: Konieczność przesyłania danych do chmury i z powrotem może wprowadzać opóźnienia, co dyskwalifikuje Gen AI w zastosowaniach wymagających natychmiastowej reakcji. – Kwestie bezpieczeństwa i prywatności danych: Przesyłanie poufnych danych produkcyjnych do chmury może budzić obawy o ich bezpieczeństwo i zgodność z wewnętrznymi politykami firmy. – Zależność od połączenia sieciowego: Brak dostępu do internetu lub niestabilne połączenie uniemożliwia lub poważnie zakłóca działanie systemu.
– Ograniczona złożoność modeli: Konieczność optymalizacji modeli pod kątem ograniczonych zasobów sprzętowych na urządzeniach brzegowych może wpływać na ich precyzję, wszechstronność i zdolność do wykonywania bardzo złożonych zadań. – Koszty sprzętu i wdrożenia: Wymaga zakupu i instalacji specjalistycznych urządzeń „edge”, które często są droższe niż standardowe czujniki czy kontrolery, a ich skalowanie może być kosztowne. – Wyzwania w zarządzaniu i aktualizacjach: Wdrożenie i utrzymanie dużej liczby rozproszonych urządzeń brzegowych oraz ich aktualizacja może być logistycznie skomplikowane. – Brak kreatywności: Edge AI jest zorientowana na wykonywanie konkretnych, zaprogramowanych zadań i analizę danych, a nie na generowanie nowych, oryginalnych treści.
Gen AI oraz Edge AI – przykłady w przemyśle
Gen AI
Projektowanie i optymalizacja produktów: Gen AI może tworzyć nowe projekty komponentów, symulować ich zachowanie i optymalizować pod kątem wydajności, kosztów czy materiałów. Przykładem jest generowanie nowych kształtów aerodynamicznych dla części samochodowych.
Optymalizacja procesów produkcyjnych: Tworzenie scenariuszy symulacyjnych dla złożonych linii produkcyjnych, identyfikacja wąskich gardeł i proponowanie nowych, efektywniejszych układów maszyn czy sekwencji operacji.
Wsparcie inżynierskie i dokumentacja: Automatyczne generowanie dokumentacji technicznej, instrukcji montażu czy nawet kodu programistycznego na podstawie specyfikacji.
Tworzenie realistycznych symulacji do szkolenia operatorów: Generowanie wirtualnych środowisk i scenariuszy awaryjnych, które pozwalają na bezpieczne i efektywne szkolenie personelu.
Personalizacja produktów na masową skalę: Generowanie unikalnych wariantów produktów na podstawie indywidualnych preferencji klienta, przy zachowaniu efektywności produkcyjnej.
Edge AI
Kontrola jakości w czasie rzeczywistym: Kamery z wbudowanymi modułami Edge AI mogą natychmiastowo identyfikować defekty produktów na linii produkcyjnej, bez opóźnień związanych z przesyłaniem danych do chmury.
Predykcyjne utrzymanie ruchu: Czujniki wyposażone w Edge AI analizują wibracje, temperaturę czy zużycie energii maszyn, przewidując awarie i sygnalizując potrzebę konserwacji, zanim dojdzie do przestoju.
Bezpieczeństwo pracowników: Systemy wizyjne z Edge AI mogą wykrywać niebezpieczne zachowania pracowników, obecność osób w strefach zagrożenia czy brak wymaganych środków ochrony osobistej, natychmiastowo alarmując.
Autonomiczne roboty mobilne (AMR): Roboty wykorzystują Edge AI do nawigacji, unikania przeszkód i podejmowania decyzji w dynamicznym środowisku fabrycznym.
Optymalizacja zużycia energii: Lokalne analizy danych z czujników pozwalają na inteligentne zarządzanie oświetleniem, ogrzewaniem czy wentylacją w halach produkcyjnych.
Sztuczna inteligencja wiele ma twarzy
Zarówno Generatywna AI, jak i Edge AI stanowią potężne narzędzia w transformacji przemysłu w kierunku Przemysłu 4.0 i 5.0. Kluczem do sukcesu jest zrozumienie ich fundamentalnych różnic i dobór odpowiedniej technologii do konkretnego zastosowania. Gen AI błyszczy w obszarach wymagających kreatywności, optymalizacji na dużą skalę i analizy ogromnych zbiorów danych, często w fazie projektowania czy planowania. Edge AI natomiast jest niezastąpiona tam, gdzie liczy się szybkość, bezpieczeństwo danych i niezawodność operacyjna w środowisku produkcyjnym. W przyszłości prawdopodobnie będziemy świadkami coraz częstszej synergii między tymi dwoma podejściami, gdzie modele Gen AI będą optymalizować i dostosowywać algorytmy dla systemów Edge AI, tworząc jeszcze bardziej inteligentne i efektywne fabryki przyszłości.
Aby zapewnić jak najlepsze wrażenia, korzystamy z technologii, takich jak pliki cookie, do przechowywania i/lub uzyskiwania dostępu do informacji o urządzeniu. Zgoda na te technologie pozwoli nam przetwarzać dane, takie jak zachowanie podczas przeglądania lub unikalne identyfikatory na tej stronie. Brak wyrażenia zgody lub wycofanie zgody może niekorzystnie wpłynąć na niektóre cechy i funkcje.
Funkcjonalne
Zawsze aktywne
Przechowywanie lub dostęp do danych technicznych jest ściśle konieczny do uzasadnionego celu umożliwienia korzystania z konkretnej usługi wyraźnie żądanej przez subskrybenta lub użytkownika, lub wyłącznie w celu przeprowadzenia transmisji komunikatu przez sieć łączności elektronicznej.
Preferencje
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest niezbędny do uzasadnionego celu przechowywania preferencji, o które nie prosi subskrybent lub użytkownik.
Statystyka
Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do celów statystycznych.Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do anonimowych celów statystycznych. Bez wezwania do sądu, dobrowolnego podporządkowania się dostawcy usług internetowych lub dodatkowych zapisów od strony trzeciej, informacje przechowywane lub pobierane wyłącznie w tym celu zwykle nie mogą być wykorzystywane do identyfikacji użytkownika.
Marketing
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest wymagany do tworzenia profili użytkowników w celu wysyłania reklam lub śledzenia użytkownika na stronie internetowej lub na kilku stronach internetowych w podobnych celach marketingowych.