يواجه مطورو إنترنت الأشياء (IoT)، والروبوتات، ورؤية الكمبيوتر، والتطبيقات الصناعية ضغوطًا متزايدة لدمج الذكاء في تصميماتهم المتطورة عالية الارتباط. بالنسبة للفرق التي تعمل في ظل مواعيد نهائية ضيقة، فإن هذا الضغط يمتد إلى ما هو أبعد من تطوير البرمجيات التطبيقية. يعد اختيار الأجهزة القادرة على تشغيل أنظمة تشغيل عالية المستوى مثل Linux جنبًا إلى جنب مع الوظائف الحتمية في الوقت الفعلي أمرًا صعبًا بما فيه الكفاية، ولكن عندما يتم تحديث الذكاء في البنية التحتية الحالية، كما هو الحال في الأتمتة الصناعية وتطبيقات البناء الذكية، تنشأ متطلبات إضافية لملاءمة النظام الأساسي.
ما يحتاجه المطورون هو منصة مألوفة ومثبتة ومرنة وقادرة على إنشاء نماذج أولية وتطوير تصميمات جاهزة للإنتاج بسرعة.
تتناول هذه المقالة التحديات التي يواجهها المطورون أثناء معالجة المشروعات وتعديلها على حافة الشبكة. ثم يوضح كيف يمكن استخدام كمبيوتر Arduino ذو اللوحة الواحدة (SBC) لمواجهة هذه التحديات.
بناء الذكاء المتقدم في ظل قيود صارمة على الموارد
يشمل الذكاء الحافة استدلال الذكاء الاصطناعي (AI) وصنع القرار، ويعمل على منصة محلية. تشمل المزايا الرئيسية للذكاء المستند إلى الحافة تقليل الاعتماد على الاتصال الدائم، وتحسين الخصوصية والأمان، وزمن الوصول المنخفض للغاية، وكل ذلك يفيد مصممي أنظمة السلامة الآلية والصناعية.
بالنسبة للأجهزة الروبوتية، يتيح الذكاء الطرفي التحكم في الحركة في الوقت الفعلي، وتجنب العوائق، والسلوك التكيفي، مما يوفر أوقات استجابة حتمية بالغة الأهمية للتشغيل الذاتي. بالنسبة لأنظمة السلامة الصناعية، تتيح تقنية Edge Intelligence الكشف الفوري عن المخاطر والصيانة التنبؤية وإيقاف التشغيل السريع، مما يقلل من تلف المعدات والمخاطر التي يتعرض لها العمال. بشكل عام، يوفر ذكاء الحافة الاستجابة والمرونة والموثوقية المطلوبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.
لكن موارد الأجهزة المحدودة تفرض قيودًا كبيرة. يمكن للأنظمة المستندة إلى السحابة التوسع حسب الحاجة، في حين يجب أن يوازن الذكاء المستند إلى الحافة بين المعالجة على متن الطائرة ومغلفات الطاقة والقيود الحرارية. يمكن لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، مثل رؤية الكمبيوتر ودمج أجهزة الاستشعار والتحكم الآلي، أن تشبع موارد المعالجة، مما يزيد من استهلاك الطاقة وتوليد الحرارة. يمكن أن يؤدي الحمل الحراري المفرط على المعالج إلى انخفاض أداء الاستدلال، أو عدم استقرار النظام، أو الاختناق الحراري، حيث يتباطأ المعالج تلقائيًا ليبرد عندما يصبح ساخنًا جدًا.
تعد قيود غلاف الطاقة ذات أهمية متساوية عندما تعمل أنظمة الحافة على البطاريات أو أنظمة الطاقة المتنقلة أو مصادر الطاقة المقيدة، حيث تؤثر كفاءة الطاقة بشكل مباشر على وقت التشغيل والموثوقية. التحديث التحديثي غالبا ما يقدم التحديات. عادةً ما تحتوي الأنظمة الأساسية الحالية على مساحة محدودة، مما يجعل من الصعب إضافة مسرعات الذكاء الاصطناعي أو أنظمة التبريد أو الذاكرة الإضافية. قد تحتوي الأنظمة القديمة على واجهات قديمة أو خاصة تتطلب محولات أو تكاملًا مخصصًا لتوصيل الأجهزة الحديثة بالتكنولوجيا الحالية.