Edge AI কাকে বলে? Edge AI এর প্রকারভেদ

Edge AI এমন একটি ক্ষেত্র যা দুটি শক্তিশালী প্রযুক্তির সংযোগের ফলে আবির্ভূত হয়েছে: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং Internet of Things (IoT)। এই দুইটি প্রযুক্তি ব্যবহার করে Edge device নামক যন্ত্রাবলির সাহা্য্যে কম সময়ে বিভিন্ন রকমে তথ্য বিশ্লেষণ করা সম্ভব হচ্ছে। অপেক্ষাকৃত নতুন প্রযুক্তি হওয়া সত্ত্বেও Edge AI আমাদের দৃষ্টিভঙ্গিকে পরিবর্তন করছে এবং ডাটা বিশ্লেষণে নতুন দিগন্ত উন্মোচন করছে।  

Edge AI কাকে বলে? 

সেন্সর, স্মার্টফোন এবং IOT ডিভাইসের মতো বিভিন্ন যন্ত্রে  AI অ্যালগরিদম ও মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কেন্দ্রীয় নির্দেশনার প্রয়োজন ছাড়াই রিয়েল-টাইমে ডাটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের পদ্ধতিকে Edge AI বলা হয়।

Edge AI এক ধরণের ডাটা প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতি, যা দ্রুত সময়ে এবং দক্ষতার সাথে সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে পারে এবং এর ফলশ্রুতিতে ডাটা স্থানান্তরের খরচ হ্রাস পায় ও নিরাপত্তা ব্যবস্থা উন্নত হয়।

English Definition:

Builtin-com অনুসারে এটি হলো,

“the implementation of artificial intelligence in an edge computing environment.” 

বিস্তারিত:

Edge AI, বা Edge Artificial Intelligence, এমন একটি ধারণা যার মাধ্যমে AIকে Edge device এর সংস্পর্শে নিয়ে আসা সম্ভব হয়। Edge Device হলো সেসকল ডিভাইস যা দুইটি আলাদা নেটওয়ার্কের মাঝে ডাটা আদান প্রদান নিয়ন্ত্রণ করে। 

Edge Device এ এআই এর সংযোজনের ফলে ডাটা বিশ্লেষণ নতুন গতি লাভ করেছে। শুধুমাত্র cloud-based processing এর উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, Edge AI সরাসরি স্মার্টফোন, আইওটি ডিভাইস এবং সেন্সরগুলো ব্যবহার করে বিশ্লেষণের পুরো প্রক্রিয়াটিকে হাতের মুঠোতে নিয়ে এসেছে। 

Edge AI  তৈরির পিছনে মূল অনুপ্রেরণা হল ক্লাউড-ভিত্তিক AI ব্যবস্থার প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা, যেমন ব্যান্ডউইথের প্রয়োজনীয়তা, গোপনীয়তা বিষয়ক উৎকণ্ঠা এবং নিরবিচ্ছিন্ন ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজনীয়তার।

Edge ডিভাইসে স্থানীয়ভাবে ডাটা প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে, এই বিশ্লেষণ পদ্ধতি কিছু সুবিধা প্রদান করে। যেমন:

1. রিয়াল টাইম প্রসেসিং
2. ফলাফল তৈরির সময় কমিয়ে আনা
3. গোপণীয়তা নিশ্চিতকরণ
4. অফলাইনে কাজ করা
5. ব্যান্ডউইথ এর উপরে নির্ভরশীলতা হ্রাস 

Edge AI এর প্রকারভেদ: 

বিভিন্ন রকমের এজ এআই রয়েছে। এর কিছু প্রকারের মাঝে রয়েছে:

• On device AI
• Edge Cloud AI
• Federated Learning
• TinyML
• Real time AI 

On device AI: 

এই ধরনের এআই-এর ক্ষেত্রে ইন্টারনেট সংযোগ বা বাহ্যিক সার্ভারের প্রয়োজন ছাড়াই সরাসরি এআইঅ্যালগরিদম চালানো সম্ভব। অন-ডিভাইস AI অফলাইন প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিখ্যাত এবং সাধারণত Voice assistance,  Image Detector এবং স্মার্টফোন বা স্মার্ট হোম ডিভাইসে natural language processing এর মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।

Edge Cloud AI:

এই পদ্ধতিতে কিছু প্রক্রিয়াকরণ Edge Device এ করা হয় এবং বাকি বিশ্লেষণ করা হয় Edge Cloud এ AI এর সাহায্যে। এই সময়ে ক্লাউডে ডাটা আপলোড করা হয়। 

Federated Learning: 

ফেডারেটেড লার্নিং হচ্ছে এজ এআই-এর এমন একটি পদ্ধতি যেখানে একাধিক এজ ডিভাইস একটি কেন্দ্রীয় সার্ভারের সাথে তাদের Raw Data শেয়ার না করেই সম্মিলিতভাবে একটি এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ করে। 

TinyML: 

এই মডেলটি সাধারণত হালকা ওজনের এবং কম শক্তি খরচ করে এমন ডিভাইসগুলোকে দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য অপ্টিমাইজ করে। 

Real time AI: 

রিয়েল-টাইম AI সরাসরি একটি এজ ডিভাইসে ন্যূনতম সময় খরচ করে রিয়েল-টাইমে এআই দ্বারা প্রসেসিং এবং অনুমান করার উপর জোড় দেয়। 

বাস্তব জীবনের উদাহরণ:

Google-এর Tensor Processing Unit (TPUs) Google-এর ক্লাউড অবকাঠামোতে Edge AI ব্যবহার করে। Zipline হলো এমন একটি ডেলিভারি পরিষেবা যা রুয়ান্ডা, ঘানা, জাপান, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং নাইজেরিয়ায় অপারেশন পরিচালনারত । এই প্রতিষ্ঠানটি ড্রোন থেকে রিয়েল-টাইম ডাটা প্রক্রিয়া করার জন্য Edge AI ব্যবহার করে। 

WeChat অ্যাপে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য Edge AI ব্যবহার করা হয়।  রিয়েল-টাইম ভাষা অনুবাদ এর সুবিধা প্রদান করে। গ্রামীণফোন, বাংলাদেশের একটি শীর্ষস্থানীয় টেলিকমিউনিকেশন প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান, এরা IoT প্ল্যাটফর্মকে শক্তিশালী করতে Edge AI ব্যবহার করে, যার ফলে রিয়েল-টাইমে দূরবর্তী ডিভাইসগুলির মনিটরিং করা সহজ হয়।

Using the term in a sentence:

• Sophia was excited about the possibilities offered by Edge AI for her robotics project. 
• Maruf was initially hesitant due to the price hike in edge AI solutions, but after considering the benefits of real-time processing and improved privacy, he decided it was a worthwhile investment for his IoT startup.