Artificiell intelligens har blivit ett vardagsbegrepp under de senaste åren och numera har nästa alla erfarenheter av att använda något sorts AI verktyg. Men edge intelligence är fortfarande ett okänt begrepp för de flesta som inte är forskare i datavetenskap.
Sasu Tarkoma, professor i datavetenskap vid Helsingfors universitet, leder ett NordForsk-finansierat universitetssamarbete om edge intelligence: Nordic university cooperation on edge intelligence (NUEI).
Men vad är exakt är edge intelligence?
– Edge intelligence kombinerar artificiell intelligens och så kallad edge computing. Syftet är att decentralisera dagens AI inferens. Edge betyder vid utkanten av nätverket, det handlar alltså om lokala resurser när konsumenterna, förklarar Tarkoma.
Det nuvarande systemet är en centraliserad molnbaserad tjänst som samlar in data, bearbetar data, kör AI inferensen och bygger modeller. Detta moln används sedan för applikationer.
– Med edge intelligence vill vi öka distributionen, så att vi har många olika minimoln och element som erbjuder tjänster i stället för ett centraliserat moln. AI distribueras då över infrastrukturen och blir på så sätt en del av infrastrukturen så att vi kan väva in AI i allt.
Och vad används edge intelligence för?
– Mest konkret används edge intelligence för det så kallade sakernas internet (IoT). Till exempel kameror och sensorer i smarttelefoner, andra smartenheter, smarta utrymmen och smarta fabriker stöds alla i hög grad av edge intelligence”, säger Sasu Tarkoma.
Edge intelligence kan möjliggöra lokal hantering av data, till exempel videor och streams, och på så sätt öka effektivitet, integritet och säkerhet för IoT.
Expanderande forskningsfält
Samarbetsprojektet NUEI kombinerar expertis och ambitioner från fyra universitet i Norden: Helsingfors universitet i Finland, Kungliga Tekniska högskolan i Sverige, Aarhus universitet i Danmark och NTNU - Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet i Norge.
Projektet har också ett nära samarbete med industrin och samhället genom kompetenscentra och flaggskepp. Syftet är bland annat att sprida kunskap om edge intelligence och fördelarna med decentraliserade AI-system i Norden.
– Det är ett spännande fält som utvecklas mycket snabbt, och vi arbetar med några ytterst viktiga frågor för de nordiska länderna. Vi är alla beroende av mobilnät till exempel, och nu när standardiseringsarbetet för 6G har inletts i Norden siktar vi på att bidra med erfarenheter om hur standarden kan användas så att AI verkligen gynnar nätverket, säger Tarkoma.
Större säkerhet med lokala moln
Centraliserade moln som sköter driften av AI är effektiva på grund av sin storlek. Men att ha centraliserade datacenter där all data lagras på ett enda ställe medför integritetsutmaningar och säkerhetsrisker.
– Om molnet går sönder eller om någon med skadligt uppsåt får tillgång till det kan vi förlora mycket data. Det finns också problem med latens. Om det centraliserade molnet ligger långt bort kan vi inte använda applikationer med låg latens.
Lokala minidatacenter bidrar också till bättre beredskap om det uppstår problem i de globala nätverken.
– Om man inte kan nå det nuvarande centraliserade molnet så har man ingen service. Men med AI utspritt över hela det vi kallar för edge kontinuum så kan man fortfarande nå de lokala närliggande resurserna. Så det finns god grund för att utforska decentraliseringen av nätresurser genom edge intelligence, säger Tarkoma.
