รู้จัก Edge AI และ Cloud AI ความแตกต่างที่ต้องรู้ก่อนตัดสินใจ

Edge AI คือการนำกระบวนการทำงานที่นำ AI ไปประมวลผลที่อุปกรณ์ปลายทางโดยตรง แทนที่จะส่งข้อมูลไปประมวลบนคลาวด์เช่น สมาร์ทโฟน หรือ IoT Devices

Edge AI ทำงานโดยใช้ AI บนอุปกรณ์ปลายทางโดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์หลักมากนัก ซึ่งช่วยลดความล่าช้าและเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลโดยที่ Edge AI ทำงานผ่าน 4 ขั้นตอนดังนี้

1. การเก็บข้อมูล : ทำการเก็บข้อมูลจากอุปกรณ์ Edge เช่นกล้อง, เซ็นเซอร์ IoT หรือสมาร์ทโฟน ต้องถูกประมวลผลก่อนนำไปใช้

2. การประมวลผลข้อมูล : ข้อมูลที่เก็บได้จะถูกส่งไปยังชิปประมวลผล AI ภายในอุปกรณ์ เช่น CPU, TPU หรือ NPU ในสมาร์ทโฟน

3. การตัดสินใจและการทำงาน : AI จะใช้โมเดล Machine Learning และ Deep Learning ในการวิเคราะห์และตัดสินใจ

4. การส่งข้อมูลไปยังระบบอื่น : ข้อมูลที่ได้จากการประมวลผลสามารถส่งไปยัง คลาวด์ หรือ เซิร์ฟเวอร์กลาง เพื่อการวิเคราะห์เชิงลึกหากมีความจำเป็น

1. Latency ต่ำ ตอบสนองได้อย่างรวดเร็วเนื่องจากไม่ต้องส่งข้อมูลไปประมวลผลบนคลาวด์
2. มีความปลอดภัย และมีความเป็นส่วนตัวเนื่องจากข้อมูลไม่ต้องออกจากอุปกรณ์
3. ประหยัดค่าใช้จ่าย ลดปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งไปยังคลาวด์
4. สามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้ ไม่ต้องพึ่งพาอินเตอร์เน็ต

Cloud AI คือการใช้คลาวด์เซิร์ฟเวอร์ในการประมวลผล AI โดยส่งข้อมูลจากอุปกรณ์ปลายทางไปยังระบบคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud AI, หรือ Microsoft Azure AI โดยต่างจาก Edge AI ที่สามารถทำการประมวลผลภายในตัวอุปกรณ์

การทำงานของ Cloud AI ประกอบไปด้วยหลายองค์ประกอบเพื่อรองรับการทำงานของ AI

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล : รวมข้อมูลจากปลายทางแล้วส่งไปยังระบบคลาวด์โดย Cloud จะพึ่งพาพื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud Storage) ในการเก็บข้อมูลและรักษาความปลอดภัย

2. การประมวลผลข้อมูล : ข้อมูลที่ถูกส่งมายังคลาวด์จะถูกนำไปวิเคราะห์และประมวลผลโดยการใช้ AI เช่น ใช้โมเดล Machine Learning หรือ Deep Learning

3. ส่งผลลัพธ์กลับไปยังผู้ใช้ : ผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผล AI จะถูกส่งกลับไปยังอุปกรณ์ของผู้ใช้หรือแอปพลิเคชัน ซึ่งผู้ใช้สามารถเห็นผลลัพธ์ได้ทันที

4. การเรียนรู้และพัฒนาอย่างต่อเนื่อง : ระบบ Cloud AI จะเก็บข้อมูลใหม่เพื่อ ฝึกโมเดลเพิ่มเติม และอัปเดตโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีความแม่นยำมากขึ้น

1. ปรับขนาดของระบบได้อย่างยืดหยุ่นตามที่ต้องการ
2. รองรับโมเดลที่ซับซ้อนได้ มีทรัพยากรประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ
3. จ่ายตามปริมาณที่ใช้จริง (Pay-as-you-go)
4. สามารเข้าได้จากทุก ขอแค่เพียงมีการเชื่อมต่อกับอินเตอร์เน็ต

Edge AI หรือ Cloud AI มีข้อดี-ข้อเสียที่แตกต่างกัน การเลือกใช้งานขึ้นอยู่กับ Use case ผู้ใช้และความเหมาะสมสำหรับการใช้งาน ซึ่ง Edge AI เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วและความปลอดภัย เช่น IoT, ระบบอัตโนมัติ และการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ และ Cloud AI เหมาะกับงานที่ต้องใช้ทรัพยากรมากและต้องการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เช่น Big Data, AI Model Training และแอปพลิเคชันที่ใช้ Machine Learning อย่างหนัก

สุดท้ายแล้วแนวโน้มในอนาคต Edge AI และ Cloud AI จะทำงานร่วมกันซึ่งเรียกว่า Hybrid AI โดยที่ใช้ Edge AI ประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น แล้วส่งข้อมูลสำคัญไปที่ Cloud AI เพื่อวิเคราะห์เชิงลึก