Čo je Edge AI v roku 2026?
Edge AI znamená beh inferencie strojového učenia priamo na vstavaných zariadeniach ako mikrokontroléry a FPGA, namiesto v cloude. Tento prístup eliminuje latenciu, zabezpečuje ochranu údajov a umožňuje rozhodovanie v reálnom čase pre autonómne systémy a priemyselný IoT.
Edge AI — beh inferencie strojového učenia priamo na vstavaných zariadeniach namiesto v cloude — už nie je experimentálne. Mikrokontroléry ako STM32N6 dodávajú 600 GOPS prostredníctvom dedikovaných neurónových procesorových jednotiek a FPGA platformy ako Lattice sensAI dosahujú always-on inferenciu pri spotrebe pod 1 mW. Inteligencia na zariadení sa stala praktickou pre masové nasadenie.
Tento článok skúma, kde Edge AI prináša merateľnú hodnotu dnes, aké hardvérové platformy to umožňujú a kam technológia smeruje.
Zdravotníctvo: Monitorovanie pacientov v reálnom čase bez závislosti na cloude
V klinických prostrediach Edge AI umožňuje kontinuálne monitorovanie pacientov s okamžitou detekciou anomálií — bez potreby internetového pripojenia. To je dôležité pri:
- Analýza vitálnych funkcií na JIS — Nositeľné senzory s ľahkými CNN na Nordic nRF5340 (dual Cortex-M33) detegujú arytmie s latenciou pod 50 ms a presnosťou nad 96 %, upozorňujúc personál skôr ako tradičné prahové alarmy
- Vzdialené monitorovanie pacientov — NB-IoT zariadenia s on-device inferenciou spracovávajú EKG, SpO2 a pohybové dáta lokálne, prenášajúc len anomálie a znižujúc šírku pásma o viac ako 95 %
- Sledovanie chirurgických nástrojov — UWB + IMU senzorová fúzia na real-time systémoch poskytuje sub-centimetrovú presnosť polohovania nástrojov počas zákrokov
Výhoda ochrany súkromia je kľúčová: podľa článku 25 GDPR (ochrana údajov by design) spracovanie pacientských dát priamo na zariadení eliminuje potrebu prenášať citlivé zdravotné informácie na cloudové servery, čo výrazne zjednodušuje súlad s predpismi.
Výroba: Prediktívna údržba a vizuálna inšpekcia
ROI Edge AI vo výrobe sa dá jednoducho vyčísliť:
| Aplikácia | Hardvér | Čas inferencie | Dopad |
|---|---|---|---|
| Detekcia vibračných anomálií | STM32H7 + MEMS akcelerometer | 2 ms | 15–30% zníženie neplánovaných odstávok |
| Vizuálna kontrola defektov | NVIDIA Jetson Orin Nano | 8 ms na snímku | 99,2% miera detekcie defektov vs 85% manuálne |
| Akustická detekcia únikov | ESP32-S3 + MEMS mikrofón | 5 ms | Detekcia únikov pred merateľným poklesom tlaku |
| Analýza prúdu motorov | Infineon PSoC 62 | 1 ms | Predikcia zlyhania ložísk 2–4 týždne vopred |
Kľúčový poznatok: Edge AI nenahrádza cloudovú analytiku — obsluhuje vrstvu reálneho času a bezpečnostne kritickú vrstvu. Vibračný senzor, ktorý deteguje anomáliu ložiska za 2 ms, dokáže spustiť okamžité zastavenie stroja, zatiaľ čo tie isté dáta, odoslané do cloudu na analýzu trendov, zlepšujú prediktívny model v čase.
Autonómne systémy: Kde latencia nie je možnosťou kompromisu
Pre autonómne vozidlá, drony a mobilné roboty je AI založená na cloude architektonicky nemožná — 200 ms round-trip na cloudový server pri diaľničnej rýchlosti znamená, že vozidlo prešlo 5,5 metra naslepo. Edge AI je jediný životaschopný prístup:
- Detekcia objektov — YOLOv8-nano na Jetson Orin NX dosahuje 30 FPS pri 640×640 s INT8 kvantizáciou, dostatočné pre real-time vyhýbanie sa prekážkam
- Senzorová fúzia — Rozšírené Kalmanove filtre kombinujúce LiDAR, kameru a IMU dáta na Zynq UltraScale+ s latenciou fúzie pod 500 µs
- Plánovanie trasy — FPGA-akcelerované algoritmy A*/RRT* pre deterministický výpočet trasy v dynamických prostrediach
Hardvérový ekosystém v roku 2026
Ekosystém kremíku pre Edge AI výrazne dozrel:
| Platforma | AI výkon | Spotreba | Ideálne použitie |
|---|---|---|---|
| ARM Cortex-M55 + Ethos-U55 | 128–512 GOPS | 10–50 mW | Rozpoznávanie kľúčových slov, rozpoznávanie gest |
| STM32N6 (Neural-Art NPU) | 600 GOPS | 50–100 mW | Klasifikácia obrazu, detekcia anomálií |
| Lattice sensAI (iCE40/CLNX) | Vlastný datapath | <1 mW | Always-on detekcia prítomnosti/pohybu |
| NVIDIA Jetson Orin Nano | 40 TOPS | 7–15 W | Multi-kamerové videnie, komplexné modely |
| NXP i.MX 8M Plus | 2,3 TOPS | 2–3 W | Priemyselné videnie, spracovanie hlasu |
Trend je jasný: AI inferencia sa presúva z dedikovaných GPU serverov na riešenia system-on-chip, ktoré integrujú NPU spolu s tradičnými CPU jadrami. To znamená, že AI schopnosť sa stáva štandardnou funkciou vstavaného hardvéru, nie špecializovaným doplnkom.
Čo príde ďalej: Trénovanie na zariadení a federované učenie
Hranica sa posúva od on-device inferencie k on-device učeniu. Techniky ako federované učenie umožňujú modelom zlepšovať sa lokálne bez zdieľania surových dát a trénovanie s ohľadom na kvantizáciu (QAT) produkuje modely optimalizované pre INT8 hardvér od začiatku, čím sa znižuje rozdiel v presnosti medzi cloudovými a edge modelmi na menej ako 2 % pre väčšinu klasifikačných úloh.
V Inovasense navrhujeme zákazkový Edge AI hardvér — od výberu senzorov a návrhu PCB cez optimalizáciu modelov, nasadenie a infraštruktúru OTA aktualizácií. Naše platformy podporujú TensorFlow Lite for Microcontrollers, ONNX Runtime a Edge Impulse, nasadené na ARM Cortex-M, RISC-V a FPGA cieľoch. Kontaktujte nás a prediskutujme váš Edge AI projekt.