Teknolojinin gelişmesiyle uç cihazların sayısı da katlanarak artmakta. Bu cihazların buluta yüksek hacimlerde veri göndermesi bütçeleri hızla aşabilecek bir seviyede. Makine öğrenmesinin bir alt kolu olan derin öğrenme algoritmalarıyla bu maliyet ve gecikme azaltılabilir, bağlantı yükü hafifletilebilir.
Edge Computing (Uç Hesaplama), veri işleme kaynaklarını verilere ve bunlara ihtiyaç duyan cihazlara yaklaştırarak, video akışı veya otonom araçlar gibi zaman kavramına duyarlı birçok örnek için önemli olan veri gecikmesini azaltır.
Merkezi bulutlardaki ve kurumsal veri merkezlerindeki büyük bilgisayar kaynakları, kalıpları tespit etmek ve benzer kalıpları tespit ettiklerinde hangi eylemleri gerçekleştireceklerini cihazlara “öğreten” makine öğrenmesi eğitim modelleri oluşturmak için büyük hacimli verileri işlemede ustadır. Fakat bu modeller sıra dışı bir durum esnasında, insan operatörleri aramak gibi seçenekleri yapmaya zorlanır. Bu durum bazı durumlarda sıkıntı oluşturabilir çünkü o an sorun çıkaracak bir cihazın anında kapatılması gerekir ve beklemek şeklinde bir seçenek duruma uygun olmayabilir. Bu modeller bu gibi durumlarda yetersiz kalmaktadır. Bu yetersizliği aşma kısmında Edge Computing yardıma geliyor. Derin Öğrenme teknikleriyle bir cihazın yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verilerden kendi kendine öğrenmesini sağlar. Verileri işlemek için azaltılmış gecikme sürelerine ihtiyaç duyulduğunda Edge Computing kullanılır. Hızlı veri işlemeye ihtiyacınız varsa, veri aktarımından kaynaklanan gecikmeleri önlemek için veri oluşturma kaynağına mümkün olduğunca yakın işlem yapılmalıdır.
Derin öğrenme gömülü cihazlar ile kuruluşlar, veri merkezlerine gönderilen veri miktarını azaltıp maliyeti düşürebilir. Örnek olarak yalnızca bir insan görüntüsü yakalamak ve bu görüntüden kuş, köpek gibi görüntüleri atmak, aktarılan veri miktarını azaltacaktır.
Pazar araştırma şirketi Omdia | Tractica’nın araştırma direktörü Aditya Kaul, endüstriyel PC’lerden cep telefonlarına ve drone’lara kadar 2025 yılına kadar neredeyse her uç cihaz sevkiyatının bir tür yapay zeka işlemeye sahip olacağını tahmin ediyor.
Uçtaki yapay zeka uygulamaları için teknoloji o kadar hızlı ilerliyor ki, birçok kuruluş daha gelişmiş yeteneklerle hızlı bir şekilde bir adım öne geçeceği korkusuyla belirli bir teknolojiye yatırım yapmaktan çekiniyor bile olabilir.
