Периферните изчисления ще позволят по-локализиран подход и контрол над данните
(снимка: CC0 Public Domain)
Все още сме в началото на 2021 година и може да мислим какво ни предстои – а по отношение на периферните изчисления (edge computing) тя навярно ще ни покаже реалната им мощ, като значителна част от обработката ще се извършва не в централизирани сървъри в облака, а на „ръба” на мрежата – там, където се генерират голяма част от данните, на които разчитаме. Това ще доведе до големи постижения не само от гледна точка на компютинга, но и за живота на хората, които ще могат да се възползват по-добре от силата на интернет.
Периферните изчисления ще бъдат от решаващо значение за успеха на интернет на нещата (IoT). IoT устройствата – от смартфони и интелигентни часовници до малки компютри, вградени в машини и инфраструктури – генерират огромни количества данни. Данните се обработват в облака. После те се изпращат обратно към устройствата, инструктирайки периферните джаджи как да реагират. Но латентността – времето, необходимо на данните да се придвижат между две точки в интернет – прави тази система ненадеждна за времево-критични приложения като тези, използвани например от медицински устройства. При тях обработката и реагирането трябва да става мигновено – всяка милисекунда е критична.
Да се разчита на облака за изчисленията също така ограничава възможността за разполагане на IoT устройства на места със слаба интернет връзка. Вече има случаи, в които експерти-тестери на смарт-автомобили се озовават бедстващи насред дивата пустош, след като са дръзнали да се отдалечат от градската джунгла с умните си коли и интернет-връзката на техните возила е прекъснала – няма отключване, няма запалване, отбелязва Джоди Медич, главен изпълнителен директор и съосновател на Superhuman-X, в публикация по темата в Wired.
През 2021 г., според експертите, трябва да очакваме периферните изчисления да добият значимост за справянето с подобни предизвикателства. Част от обработката на данни ще „мигрира” от централните сървъри към местата, където са събрани. Ще можем да направим това благодарение на специализираните чипсети, разработени от компании като Nvidia и Intel, които могат да изпълняват относително усъвършенствани алгоритми за машинно самообучение далеч от мощните централизирани сървъри на традиционния облак. Това ще намали проблемите с латентността.
Ще се разработят техники за оптимизация на софтуера и хардуера като квантуване на модели, което ще ускори облачната обработка, допълнително намалявайки латентността. Подобни постижения ще помогнат за разпространението на усъвършенствани IoT устройства по целия свят.
Периферните изчисления също така ще ни позволят да имаме по-локализиран подход и контрол над своите данни. Техниката, известна като „обединено обучение”, позволява на компютърен алгоритъм да бъде обучен на множество сървъри или крайни устройства, които съдържат локални проби от данни, без тези данни изобщо да се споделят или обменят. Това означава, че чувствителни данни, като например медицинска или друга деликатна информация, могат да бъдат обработвани локално, на самото устройство – и съответно да са по-защитени.
Пример за подобен подход, който вече се използва, може да се намери на клавиатурите на смартфоните, които създават локализирана лична библиотека с често срещани думи и фрази за всеки индивид, като същевременно изпращат обобщени промени в модела на изкуствения интелект в облака за обработка. Това позволява на изкуствения разум да се учи от реалните случаи на употреба, но същевременно данните не пътуват и така се защитава поверителността на потребителите.
Тъй като периферните изчисления намаляват зависимостта от свързаността, това ще даде на повече хора достъп до решения за изкуствен интелект. Тенденцията ще има голямо въздействие в райони по света като Африка на юг от Сахара и части от Азия и Южна Америка. Там много хора са изправени пред сериозни проблеми със свързаността. Периферните изчисления вече се използват, например, за подпомагане на фермерите на държавите от Субсахарска Африка.
Приложението Agrix Tech, разработено от стартираща компания от Камерун, използва камерата на смартфона и алгоритми за машинно самообучение, за да помага на фермерите да идентифицират болести и вредители по отглежданите култури. Фермерът получава информацията веднага на полето. След това, когато телефонът „намери” интернет връзка, приложението подава анонимизирани данни към облака, за да обучи допълнително централизирания алгоритъм.
В комбинация с новото поколение сателити на ниска орбита, които ще намалят латентността на комуникациите, приложенията за периферни изчисления като Agrix Tech ще могат да революционизират живота на хората в отдалечените региони.
През 2021 г. ще видим още пробиви, постигнати от модерните изчисления в медицината, транспорта, промишлеността, селското стопанство и дома. Способността на периферните устройства да обработват данни по интелигентен начин, възможно най-близо до своя източник, ще създаде интернет на нещата, който ще осигури практически ползи за огромни групи хора по целия свят.
Май процесите се обръщат …