Apa itu Edge AI? Solusi Cerdas Tingkatkan Efisiensi IoT

Pada paruh pertama tahun 2024, perhatian telah beralih dari ketergantungan berlebihan pada cloud menuju peningkatan penggunaan edge intelligence atau disingkat dengan Edge AI dalam implementasi perangkat IoT yang membuat perusahan perusahaan berusaha mengumpulkan wawasan dan informasi yang dibutuhkan untuk beroperasi menggunakan perangkat IoT dengan lebih efektif.  

Hal ini tidak berarti saatnya untuk meninggalkan perusahaan besar seperti Amazon, Google, atau Microsoft namun, menunjukkan bahwa perusahan perusahaan kini lebih selektif dalam menilai kapan harus mengandalkan layanan cloud. Mereka mulai mencari alternatif untuk infrastruktur cloud terpusat dengan memanfaatkan skala ekonomi yang lebih baik, kemajuan dalam pemrosesan data, serta kemampuan untuk menerapkan Artificial Intelligence (AI) dan pengolahan data di perangkat IoT itu sendiri.

Keputusan selektif dalam mencari teknologi yang tepat bukan sekadar meluncurkan sejumlah besar perangkat dengan biaya rendah dan mengandalkan konektivitas nirkabel yang kuat serta sumber daya cloud yang melimpah. Namun sebaliknya, dengan meningkatnya ketelitian dalam operasi, kini lebih bijaksana untuk memperkuat pemrosesan edge dan menambahkan kecerdasan, baik di perangkat itu sendiri maupun di perangkat keras seperti hub smart home. Dengan pendekatan ini, informasi dapat diproses lebih dekat dengan sumber data, sehingga mengurangi kebutuhan untuk mengirim semua data ke pusat data cloud untuk analisis. 

Hal ini tidak hanya mengurangi latensi tetapi juga mengoptimalkan penggunaan bandwidth dan menjaga kontrol lebih dekat sehubungan keamanan data. Kondisi ini penting dalam situasi ketika banyak perangkat IoT bekerja bersamaan untuk memproses data dalam jumlah besar, seperti kamera pengintai atau ketika privasi dan keamanan data penting, seperti robot atau cobot (collaborative robot) di rumah sakit yang mengirim data pasien. 

Dan dengan menambahkan Artificial Intelligence (AI) dalam edge network juga dapat menjadikan perangkat IoT lebih responsif dan cerdas asalkan perangkat tersebut dapat memenuhi kebutuhan pemrosesan data aplikasi IoT generasi mendatang. Untuk perangkat IoT yang membutuhkan pemrosesan data besar, aman, hampir secara real-time dan tanpa ketergantungan pada cloud. Edge AI  mampu memproses data secara cerdas ke lapisan terluar dari edge network yang terhubung langsung ke perangkat pengguna.

Apa itu Edge AI?

Pada artikel yang lain, pernah membahas mengenai Edge Computing namun Edge computing dan edge AI bukanlah hal yang sama, meskipun keduanya saling berhubungan.

1. Edge Computing: Ini adalah arsitektur komputasi di mana data diproses lebih dekat ke sumbernya (di "tepi" jaringan), alih-alih mengirimkannya ke pusat data atau cloud untuk diproses. Tujuannya adalah mengurangi latensi, meningkatkan kecepatan, dan mengurangi beban pada jaringan.
2. Edge AI: Ini adalah penerapan kecerdasan buatan di edge computing. Artinya, algoritma AI dijalankan di perangkat di tepi jaringan, memungkinkan analisis data dan pengambilan keputusan secara real-time tanpa perlu mengirimkan data kembali ke cloud.

Dengan kata lain, edge AI adalah bagian dari edge computing yang berfokus pada pemrosesan data menggunakan AI. Keduanya bekerja sama untuk meningkatkan efisiensi dan responsivitas sistem IoT.

Mengapa Mengintegrasikan Edge AI ke Perangkat IoT ?

Mengintegrasikan edge AI ke desain perangkat IoT menciptakan kemungkinan baru penggunaan yang memerlukan I/O (input/output) berat dan pemrosesan andal dari AI tertanam (embedded AI), seperti robot seluler, voice and vsion system, perangkat genggam (handleheld device), PC industri, dan lain-lain. Beberapa alasan mengapa harus mengintegrasikan edge AI ke perangkat IoT :

• Mengurangi Beban Jaringan dan Cloud

Pergeseran analitik ke luar pusat data cloud sejalan dengan prediksi Santhosh Rao dari Gartner yang menyatakan bahwa pada tahun 2025, sekitar 75% data perusahaan akan dihasilkan di luar pusat data tradisional atau cloud. Kini, lebih jelas bahwa 'luar' dalam konteks ini mencakup perangkat-perangkat cerdas yang pemrosesan datanya berada di tepi jaringan. 

Jika praktik mengirim semua data ke cloud terus berlanjut sudah dipastikan perkembangan IoT akan terhambat. Mengingat jaringan akan kesulitan menangani volume data yang semakin besar, selain itu, biaya komputasi cloud yang tinggi termasuk biaya jaringan dan latensi dapat menjadi penghalang yang serius bagi banyak perusahaan. Meski cloud menawarkan fleksibilitas lebih dibandingkan infrastruktur TI konvensional, biaya operasional seperti konsumsi daya dan pendinginan tetap meningkat. Oleh karena itu perlunya mengintegrasikan Edge AI ke dalam infrastruktur TI agar mengurangi beban jaringan dan menghilangkan ketergantungan terhadap cloud.

• Kesadaran Jaringan dalam Perangkat IoT

Dengan meningkatnya kebutuhan akan edge AI, para desainer perangkat IoT harus menambahkan kemampuan pemrosesan langsung ke dalam perangkat tersebut. Perangkat ini harus mampu berkomunikasi secara mandiri, seringkali menggunakan teknologi komunikasi lokal berdaya rendah serta teknologi seluler berbandwidth tinggi. Selain itu, perangkat-perangkat ini memerlukan daya pemrosesan yang cukup untuk menjalankan fungsi-fungsi melalui aktuator, sensor, dan sistem aplikasi khusus.

IoT kini lebih berfokus pada perangkat sebagai pusat dari semua operasi bukan lagi jaringan atau cloud. Desainer dan pengembang berupaya meningkatkan fungsionalitas perangkat dengan menambahkan modul pintar, berbagai kemampuan konektivitas, penerapan AI, dan machine learning, serta sensor yang lebih canggih untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber. Semua ini penting untuk memastikan bahwa data dapat bergerak secara efisien di seluruh jaringan sesuai kebutuhan.

• Mengoptimalkan Tugas dengan Edge AI

Ada perbedaan jelas dalam kebutuhan komputasi antara penggunaan lokal yang sensitif terhadap waktu dan penggunaan yang tidak mendesak. Edge AI, yang didukung oleh kemajuan seperti machine learning dan artificial Intelligence memungkinkan pemrosesan cepat dan efisien dengan biaya yang lebih terjangkau untuk berbagai aplikasi IoT. Sementara itu, komputasi cloud tetap diperlukan untuk analisis data dalam jumlah besar dari ribuan perangkat. Kombinasi antara Edge AI dan cloud menjadi penting untuk menyelesaikan berbagai aspek dari solusi IoT.

Contohnya, sensor air dapat memberikan alarm langsung ketika ada kebocoran, sementara cloud dapat digunakan untuk mengirim laporan dan analisis lebih mendalam tentang pola kelembapan. Dalam skenario ini, perangkat edge AI dapat mengumpulkan dan menganalisis data dari perangkat lokal tanpa harus selalu mengirim semua informasi ke cloud.

• Meningkatkan Konektivitas dan Fleksibilitas

Dalam konteks ini, pengembangan jaringan yang lebih canggih, termasuk jaringan non-terestrial (NTN), memungkinkan layanan IoT untuk beradaptasi dengan berbagai situasi. Misalnya, dalam pelacakan armada, kendaraan dapat beralih antara berbagai jaringan NTN saat jauh dari sinyal seluler, seluler saat di kota, dan Wi-Fi saat kembali ke pangkalan untuk pengunggahan data rutin. Hal ini menunjukkan bahwa IoT semakin sadar akan kondisi jaringan, dan perangkat harus mampu menyesuaikan diri dengan sumber daya yang tersedia pada waktu tertentu.

• Menciptakan Konektivitas yang Cerdas

Konektivitas yang cerdas adalah fondasi bagi sistem Internet of Things (IoT), memungkinkan perangkat untuk berkomunikasi dan bertukar informasi secara efisien. Dengan mengintegrasikan teknologi yang mampu menganalisis kondisi jaringan secara real-time, perangkat IoT dapat secara otomatis memutuskan cara terbaik untuk mengirim data, baik melalui jaringan seluler, Wi-Fi, atau jenis konektivitas lainnya. Ini tidak hanya mengoptimalkan penggunaan bandwidth, tetapi juga mengurangi biaya operasional yang terkait dengan pengiriman data berlebih.

Ketika dipadukan dengan edge AI, konektivitas yang cerdas dapat meningkatkan kapabilitas analitik pada perangkat. Edge AI memungkinkan pemrosesan data secara lokal, yang berarti keputusan dapat diambil dengan cepat tanpa harus bergantung pada cloud. Misalnya, jika sebuah sensor mendeteksi suhu yang tidak normal, dengan adanya edge AI dan konektivitas cerdas, perangkat dapat langsung memicu alarm dan melakukan tindakan preventif tanpa menunggu instruksi dari server pusat. Ini menghasilkan respon yang lebih cepat dan efisien, serta mengurangi beban pada jaringan.

• Pendekatan yang Fleksibel dan Adaptif

Dalam dunia IoT yang terus berubah, adopsi solusi yang fleksibel dan adaptif menjadi sangat penting. Sistem yang dapat menyesuaikan diri dengan berbagai kondisi jaringan seperti beralih antara koneksi 5G dan Wi-Fi dapat memastikan kinerja optimal di semua situasi. Pendekatan ini membantu organisasi dalam mengelola sumber daya jaringan secara lebih efektif, meningkatkan respons terhadap kebutuhan bisnis yang bervariasi.

Keterkaitan dengan edge AI semakin memperkuat pendekatan ini. Dengan kemampuan untuk memproses data di dekat sumbernya, edge AI memberikan wawasan yang lebih dalam dan memungkinkan sistem untuk beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan. Misalnya, dalam aplikasi pemantauan kesehatan, perangkat wearable dapat menganalisis data kesehatan secara lokal dan mengirimkan informasi kritis hanya ketika diperlukan, mengurangi latensi dan penggunaan bandwidth yang tidak perlu. Ini menciptakan ekosistem yang lebih responsif dan efisien, dimana keputusan dapat diambil berdasarkan analisis mendalam tanpa bergantung sepenuhnya pada cloud.

Menghadapi Tantangan dan Inovasi Edge AI

Tantangan yang dihadapi organisasi IoT dalam mengimplementasikan kecerdasan tepi dapat dianggap sebagai peluang. Misalnya, jika kita mempertimbangkan sensor air yang terhubung, mengirimkan data ke cloud untuk diproses dan menghasilkan alarm dapat menjadi langkah yang tidak efisien. Sebaliknya, jika perangkat memiliki kecerdasan yang cukup, mereka bisa langsung memicu alarm untuk memperingatkan penghuni tentang kebocoran, sehingga mengurangi latensi dan biaya.

Nilai produk yang dihasilkan dari sensor ini juga melampaui respons instan. Misalnya, data yang lebih kompleks seperti informasi konsumsi bulanan atau data suhu dapat diolah untuk menambah nilai layanan keseluruhan. Dengan memanfaatkan kecerdasan di tepi, perangkat dapat menangani tugas yang mendesak dan mudah, sementara data yang lebih kompleks dapat dikirim ke cloud untuk analisis lebih mendalam.

Inovasi terbaru dalam AI, kemajuan prosesor, dan beragam pilihan teknologi jaringan telah meningkatkan praktik kecerdasan tepi. Di tengah perhatian yang meningkat pada biaya cloud, dampak lingkungan, dan masalah keamanan, tidak mengherankan jika sektor IoT berupaya mengoptimalkan operasional mereka.

Kecerdasan tepi dimulai dengan perangkat IoT yang dirancang dengan cermat, menyeimbangkan antara biaya, kemampuan, faktor bentuk, dan konsumsi daya. Perangkat ini dapat terhubung langsung ke cloud atau ke perangkat edge untuk pemrosesan lokal. Fleksibilitas dalam konektivitas memungkinkan penyesuaian yang cepat terhadap kebutuhan yang berubah, sehingga mendukung efisiensi yang lebih besar di seluruh ekosistem IoT.

Dengan semua perkembangan ini, jelas bahwa kecerdasan tepi tidak hanya akan mempengaruhi cara perangkat IoT beroperasi tetapi juga akan membentuk masa depan teknologi, mengarah pada sistem yang lebih responsif, hemat biaya, dan ramah lingkungan.