Edge AI: как работают нейросети на устройствах с ограниченными ресурсами

Edge AI — одно из наиболее актуальных направлений развития нейросетей. Эту технологию справедливо называют революционной — благодаря ей обработка данных и запуск моделей ИИ происходят непосредственно на устройствах, а не на серверах. Пользователи могут не беспокоиться об утечке в сеть конфиденциальных данных и использовать ИИ более эффективно.

Узнаем, на каких принципах работает Edge AI, каковы преимущества работы ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами, как Edge AI используются прямо сейчас и что будет с этой технологией в будущем.

Основные принципы работы Edge AI

Технология Edge AI — это развертывание моделей ИИ на основе нейросетей непосредственно на устройствах: смартфонах, камерах, датчиках и другом оборудовании. Для вычислений и анализа данных не не нужно обращаться к удаленным или облачным серверам. Устройства принимают решения на месте получения сигнала, что упрощает процесс.

Почему технология считается революционной? Вместо того чтобы гонять данные в облако и обратно, алгоритмы работают прямо на устройстве — будь то смартфон, камера наблюдения или беспилотный автомобиль. Процессор принимает решения мгновенно, не спрашивая разрешения у главного сервера.

Традиционные системы ИИ работают через сеть — данные уходят в дата-центр, там обрабатываются, а результат возвращается обратно. Проблема в том, что даже при быстром интернете такая схема создает задержки. Устройства с Edge AI реагируют на сигнал мгновенно.

Поэтому основное преимущество такого способа работы с данными — скорость. Беспилотному автомобилю нужно распознать пешехода за миллисекунды — ждать ответа из облака смертельно опасно. Другой аспект — автономность. Промышленные датчики и устройства, к которым они подключены, в удаленных локациях могут работать без стабильного интернета.

Есть и экономическая выгода. Зачем отправлять терабайты сырых данных, если можно обработать их на месте и передать только результат?

Наглядный пример: современные смартфоны используют Edge AI для обработки фото. Когда вы делаете портрет в размытом режиме «боке», нейросеть на устройстве сразу отделяет фон от объекта — без загрузки снимка в облако.

Обычные нейросети требуют огромных вычислительных ресурсов — например, чат GPT-4 вряд ли получится запустить на умных часах. Но Edge AI-модели — это «лайт-версии» своих облачных собратьев: они компактные, быстрые и энергоэффективные.

При этом данные никуда не отправляются, что обеспечивает их конфиденциальность: если нет постоянной передачи данных, хакерам сложнее перехватить информацию.

Пример: Apple использует Edge AI в Siri — голосовые команды распознаются прямо на iPhone, а не в облаке. Так компания гарантирует, что ваши разговоры с ассистентом не прослушает даже она сама.

Периферийный ИИ можно установить на любые устройства, работа которых требует быстродействия и определенной степени автономности. Это промышленные станки с умным зрением, беспилотные дроны для доставки товаров, камеры наблюдения. Такие системы не имеют ограничений в виде пропускной способности при передаче данных и задержек, связанных с серверами. Обработка происходит в режиме реального времени.

Технологии и инструменты для Edge AI

Для реализации Edge AI используются специальные инструменты и технологии. Их условно можно разделить на две категории: компактные модели нейросетей и аппаратные ускорители для мобильных устройств. Кроме того, созданы специальные фреймворки, значительно ускоряющие разработку ПО для Edge AI.

Компактные нейросети

Представьте, что вам нужно упаковать суперкомпьютер в бокс размером со спичечный коробок. Именно такую задачу решают разработчики компактных моделей для Edge AI.

Так, MobileNet использует хитрый трюк с разделяемыми свертками, что позволяет уменьшить модель в 10 раз без катастрофической потери точности. Ваш смартфон распознает лица на фото именно благодаря таким оптимизациям.

TinyML — это вообще магия микроуровня. Методика машинного обучения разработана специально для компактных нейросетей. Такие модели могут работать на устройствах с памятью меньше, чем занимает одна фотография в соцсетях. Датчик вибрации на заводском оборудовании с TinyML способен предсказывать поломки, потребляя энергии меньше, чем светодиодная лампочка.

Аппаратные ускорители

Даже самая оптимизированная модель нейросети будет тормозить без специализированного «железа». Так называемые нейроморфные процессоры обладают специальной архитектурой, имитирующей принцип работы человеческого мозга. Такие компоненты повышают производительность устройств и снижают стоимость внедрения Edge AI технологий.

Эти продукты делают автономные сети быстрыми и энергоэффективными:

• NPU (Neural Processing Unit) — процессоры, заточенные под нейросети. В iPhone и флагманских смартфонах Android стоят NPU от Apple и Qualcomm, которые ускоряют распознавание лиц и обработку фото в 5–10 раз быстрее CPU. Специализированные чипы запускают миниатюрные копии нейросетей на устройствах.
• TPU (Tensor Processing Unit) — разработка Google, созданная для ускорения TensorFlow-моделей. Edge TPU на компьютерах с одной платой Coral Dev Board позволяют запускать до 4 трлн (!!!) операций в секунду при потреблении всего 2 Вт.
• VPU (Vision Processing Unit) — чипы, оптимизированные под компьютерное зрение. Так, Intel Movidius используется в дронах и камерах видеонаблюдения анализа видео в реальном времени без облака. Они потребляют в 10 раз меньше энергии, чем обычные GPU, выполняя те же задачи. Камера ноутбука, которая размывает фон во время видеозвонков, использует именно такие процессоры.

Фреймворки для Edge AI

В числе самых популярных инструментов:

• TensorFlow Lite — идеален для Android и встраиваемых систем. Он поддерживает квантизацию (преобразование и сжатие) и аппаратное ускорение через NPU. Например, с его помощью можно развернуть модель распознавания жестов на одноплатном мини-компьютере Raspberry Pi за пару часов.
• PyTorch Mobile — выбор тех, кто любит гибкость. Фреймворк позволяет динамически изменять архитектуру модели прямо во время работы, что полезно для задач вроде адаптивного компьютерного зрения.
• Edge Impulse — самый дружелюбный инструмент для новичков. Он предлагает готовые шаблоны для TinyML и даже автоматически оптимизирует модели под конкретное железо. Например, с его помощью можно собрать систему мониторинга вибрации промышленного оборудования без написания кода.

Это лишь несколько наиболее популярных примеров. Есть и другие инструменты для работы с локальными нейросетями в зависимости от назначения устройств и степени их сложности.

Оптимизация нейросетей для Edge AI

В периферийном AI используются оптимизированные нейросети. Рассмотрим подробнее

Квантизация

Это «сжатие» модели за счет снижения точности вычислений. Например, переход с 32-битных чисел на 8-битные уменьшает размер нейросети в 4 раза, а скорость работы повышает вдвое или втрое. Точность слегка падает, но для многих задач (распознавание объектов, голоса) это незаметно. TensorFlow Lite и PyTorch поддерживают квантизацию «из коробки» — достаточно пары строк кода.

Distillation (дистилляция данных)

Действенный способ ускорения нейросетей. Большая, точная модель («учитель») передает знания компактной модели («ученику»). В итоге маленькая нейросеть сохраняет до 90% эффективности оригинала, но требует в 10 раз меньше ресурсов.

Специальные свертки

Стандартные свертки потребляют слишком много ресурсов — они перемножают все входные данные. Depthwise (глубинные) свертки работают точечно: обрабатывают каждый канал изображения отдельно, сокращая вычисления в 5–10 раз. Sparse (разреженные) методы еще радикальнее — они просто «выключают» лишние нейроны. Вместе эти подходы позволяют запускать ИИ даже на устройствах с 1 МБ памяти.

Преимущества Edge AI

Модели Edge AI обеспечивают быстродействие и эффективную работу устройств, используемых в самых разных сферах. Вместо централизованных систем, где вся инфа стекается для анализа в облако, каждое устройство работает автономно.

Подробно разберем основные преимущества моделей Edge AI.

Скорость

Главное преимущество Edge AI — это сверхнизкая задержка. В традиционных облачных системах данные сначала отправляются на сервер, обрабатываются и только потом возвращаются обратно — на это уходят драгоценные секунды. В Edge AI все происходит на самом устройстве, без потерь времени на передачу.

Пример. Беспилотный автомобиль видит пешехода, выскакивающего на дорогу. Если он начнет отправлять данные в облако и ждать ответа — столкновения не избежать. Edge AI решает эту проблему радикально: реакция происходит быстрее, чем моргание глаза (буквально — за 10-50 мс).

Устройства реагируют в реальном времени независимо от скорости интернета или загруженности облачных серверов. При этом вычисления происходят непрерывно, даже в условиях нестабильного соединения, а нагрузка на сеть снижается — данные не нужно постоянно пересылать туда-обратно.

Именно поэтому Edge AI становится стандартом для задач, где время реакции — ключевой фактор. Будь то интерактивные приложения, промышленная автоматизация или системы безопасности — локальная обработка обеспечивает тот самый мгновенный отклик, который раньше был невозможен.

Конфиденциальность

Облачные сервисы — всегда риск: утечки через взломанные серверы, слежка, случайные потери данных.

Edge AI действует иначе:

• лица для разблокировки телефона обрабатываются в защищенном контуре процессора;
• медицинские показатели анализируются непосредственно в умных часах;
• распознавание лиц камерами наблюдения происходит локально — в облако уходит только метка «подозрительный объект».

Потеря данных — серьезная проблема интернета. По данным IBM, утечки через облачные сервисы обходятся бизнесу в 1-5 миллионов долларов в среднем за инцидент. Edge AI сокращает эти риски в разы.

Снижение затрат

Передача данных в облако — это затраты. Если информацию отправляют тысячи устройств, суммы наберутся внушительные.

Автономные нейросети обеспечивают радикальную экономию средства:

• В системах видеонаблюдения вместо потокового видео на сервер отправляются только события («человек в запрещенной зоне»). 
• IoT-устройства передают не сырые биометрические данные, а готовые метки (например: «пульс 120 ударов в мин.»).
• В промышленности модели на Edge работают годами без апгрейда железа.

Надежность

Завод в глубинке, шахта, обсерватория в горах, морское судно — во многих местах стабильный интернет затруднителен или невозможен .

Но с Edge AI проблема легко решается:

• датчики прогнозируют поломки оборудования без облачной аналитики;
• дроны обследуют трубы нефтепроводов в офлайн-режиме;
• умные счетчики годами работают от батареек, экономя до 90% энергии на передаче данных.

Раньше при обрывах данных производство просто останавливалось. Но станки с Edge AI сами применяют до 80% решений. Они ведут себя как надежные сотрудники, которым можно доверять.

Примеры Edge AI в действии

Edge AI — не абстрактная концепция, а конкретная технология, которая уже меняют нашу повседневную жизнь. Изучим несколько показательных примеров использования периферийного ИИ в реальном мире.

Распознавание лиц

Технологии вроде Apple Face ID и Android Face Unlock — это не просто селфи для разблокировки. Под капотом работает сложная система: инфракрасные камеры сканируют 30 000 точек на лице, строят 3D-карту и превращают вашу внешность в математический вектор, который невозможно подделать даже фотографией. Edge AI делает это мгновенно — прямо на устройстве, без отправки данных в облако.

Современные Android-смартфоны (например, Huawei и Xiaomi) догоняют Apple, используя нейропроцессоры (NPU) для ускорения распознавания. Но если iPhone работает даже в полной темноте, то многим Android-устройствам нужно хотя бы тусклое освещение — их камеры не видят в инфракрасном спектре

Безопасность

Камеры в аэропортах и офисах теперь могут искать подозрительных персон, не отправляя ваше фото в облако. Все обрабатывается локально: система сравнивает изображение с базой и только при совпадении передает сигнал. Это не только быстрее, но и этичнее — ваши данные никуда не утекают.

Беспилотники и автомобили

Представьте дрон, который доставляет лекарства в отдаленные районы. Если он будет ждать ответа из облака, чтобы облететь дерево, посылка разобьется вместе с ним. Edge AI позволяет таким устройствам мгновенно анализировать окружение и принимать решения прямо на борту. То же самое с беспилотными автомобилями: их камеры и лидары обрабатывают данные в 100 раз быстрее, чем если бы они отправляли их на сервер.

Цифровые помощники

Современные голосовые ассистенты на Edge AI понимают команды без интернета, будь то разблокировка двери или поиск рецепта. Никакой слежки — только мгновенный результат.

Производственное оборудование

Раньше станки ломались неожиданно, останавливая производство на дни. Теперь датчики с Edge AI замечают аномалии в вибрации или температуре за часы до аварии.

Медицина

Портативные ЭКГ с Edge AI не просто записывают кардиограмму — они мгновенно обнаруживают предынфарктное состояние и сразу сигнализируют врачу. В реанимациях такие системы сокращают время реакции с минут до секунд. А умные инсулиновые помпы сами корректируют дозу, анализируя уровень сахара в крови 24/7.

Городская инфраструктура

Светофоры, которые адаптируются к потоку машин, камеры, отслеживающие аварии, датчики протечки воды в трубах — все это работает на Edge AI. Городская инфраструктура становится умнее, но без тотальной слежки и уязвимых облачных серверов.

Ограничения Edge AI

Edge AI — это не волшебная таблетка. Да, он быстр, автономен и бережет ваши данные, но у этой медали есть обратная сторона.

Ограниченные ресурсы

Главное ограничение Edge AI — железо. Современные смартфоны в сотни раз слабее облачных серверов, а микроконтроллеры в датчиках — в тысячи.

Пример: Нейросеть для распознавания лиц на iPhone занимает всего 5 МБ, но это потребовало нескольких лет оптимизаций. GPT-4 с ее 1 трлн параметров в таком формате — пока фантастика.

Потребление энергии

Локальная обработка данных экономит интернет-трафик, но сжирает заряд. NPU в современных чипах оптимизируют этот показатель (например, Qualcomm Hexagon снижает энергопотребление в 10 раз), но физику не обманешь — Face ID на iPhone тратит в 3 раза больше энергии, чем Touch ID. Датчики IoT с TinyML работают годами на батарейке, но только если спят 99% времени.

Защита данных

Безопасность Edge AI — это обоюдоострое орудие:

• Плюс: Ваше лицо для разблокировки телефона не уходит в облако (в отличие от Google Photos).
• Минус: Взломать один умный замок с уязвимым Bluetooth проще, чем серверы Apple.

Хакеры могут взломать камеры наблюдения с Edge AI и другие инструменты непосредственно на месте. И при этом неважно, отправляют ли они данные в сеть и работают ли с ними локально.

Обновления

В облаке обновить нейросеть — пара кликов. На миллионе разрозненных устройств — квест и головная боль. Поэтому значительная часть медицинских и промышленных датчиков с Edge AI никогда не получает обновлений.

Машинное обучение

Чтобы обучить сложное устройство с Edge AI хотя бы базовым вещам, нужны терабайты данных. Например, роботизированным автомобилям, в том числе такси, нужно проехать тысячи километров, чтобы собрать нужные данные. Аналогично обстоят дела с другими устройствами.

Когда данных нет, их генерируют. Но ИИ, обученный на «муляжах», часто путается в реальном мире (вспомните Tesla, которая принимала луну за желтый светофор или видела призраков).

Будущее Edge AI

Сферы применения нейросетей Edge AI со временем расширяются — этот процесс неизбежен. Они активно внедряются в промышленность, городскую дорожную инфраструктуру, даже в сельское хозяйство (в виде беспилотников и датчиков для отслеживания состояния урожая).

Ближайшее направление эволюции периферийного ИИ — создание специализированных процессоров. Современные нейропроцессоры эффективные, но чрезвычайно затратные.

Ведущие ИТ-корпорации уже экспериментируют с архитектурой, в которой ИИ-блоки встроены прямо в ячейки памяти. Qualcomm, Apple и NVIDIA тестируют процессоры, которые смогут запускать генеративные нейросети на вашем телефоне, не превращая его в раскаленную сковородку.

Методы оптимизации нейросетей будут совершенствоваться. Уже сейчас прунинг (удаление лишних связей без потери точности) и адаптивное квантование (разная точность для разных слоев модели), позволяют ужимать ИИ до микроскопических размеров. Сейчас TinyML-модели работают на устройствах с памятью меньше 1 МБ — и это только начало.

Кстати! Забрать все самые топовые нейронки для айтишников можно в нашем большом гайде с 70+ ИИ-инструментами