Yapay zekayı (AI) düşündüğünüzde, aklınıza ne geliyor? Bazıları için, IBM Watson veya AlphaGo gibilerine güç sağlayan devasa sunucu odaları olacak. Ancak yapay zekayı uç birimlere dağıtırken artık durum böyle değil. Yapay zeka çözümelemeleri, kameralar  tarafından yapıldığında, tüm yapay zeka eylemleri için verilerin bir sunucuya akışına gerek kalmaz. Kamera üzerindeki yapay zeka sitemin dağıtık mimari ile ve düşük donanım maliyetleri ile çalışmasına olanak sağlar.  Bu durum, pazarın neden 2019'dan 2026'ya kadar bileşik oranda yıllık %19,27 büyüme tahminini açıklıyor.


Uçta yapay zeka, ağ gözetim sistemleri için bir dizi avantaj vaat ediyor:  Kurulumcular ve son kullanıcılar için en çok etkili olan ilk beş etkene göz atalım.


1. Daha fazla doğruluk ve bağlam

Bir cihazda yapay zeka işlevi çalıştırmak, olayların doğruluğunu artırır ve yanlış alarmları azaltır. Derin öğrenme kullanan uç yapay zeka sayesinde kişi sayma, doluluk ölçümü, kuyruk yönetimi ve daha fazlası yüksek doğruluk derecesi ile gerçekleştirilebilir. İşletmenler ayrıca, birinin gözlük takıp takmadığı veya bir çanta taşıyıp taşımadığı gibi bağlamsal bilgiler ve araç rengi gibi uç cihazlardan daha fazla içgörü elde edecektir.



2. Sahip olma maliyeti azalır

Küresel olarak, güvenlik kameralarının günde yaklaşık 2.500 petabayt veri ürettiği tahmin ediliyor. Tüm bu verileri depolama ve analiz için bir sunucuda işlemek maliyetlidir, bu nedenle uç birimde(kamera)  yapay zeka, veri aktarım maliyetinden (yalnızca kritik verilerin ve meta verilerin gönderilmesini sağladığından) ve ayrıca pahalı sunucuların bakım masrafından anında tasarruf sağlayacaktır. Bu yapı aynı zamanda enerji tasarrufu da sağlayacaktır. 


3. Gecikme(Latency) iyileştirmeleri

Gartner'ın Seçkin Analist Başkan Yardımcısı Thomas J. Bittman'ın açıkladığı gibi, "İnsanların dijital destekli gerçeklikleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşim kurması gerektiğinden, kilometrelerce ötedeki bir veri merkezinden veri beklemek işe yaramayacak. Gecikme önemlidir. Şu anda buradayım ve saniyeler içinde yokum.” Söz konusu güvenlik olduğunda saniyelerin önemi büyüktür. Bu nedenle yapay zekanın sonuçları ne kadar hızlı işlenebilir vaziyete gelirse o kadar iyi olacaktır. 


Uçta yapılan analizlerle, tetikleyiciler ve uyarılar daha hızlı gerçekleşir. Bu, izinsiz giriş gibi bir olayla uğraşırken yanıt verme hızını ve bir siteye erişme ve bir site içinde hareket etme veya bir otoparka girme deneyimini geliştirir.

 


4. Daha fazla ölçeklenebilirlik

Kenarda yapay zeka kullanan kameralar, ihtiyaçlar geliştikçe ve çoğaldıkça daha fazla kamera ve cihaz eklenebildiğinden (başlangıçtan itibaren önemli bant genişliğine sahip büyük bir sunucu gerektirmezken) bir video kurulumunu daha esnek ve ölçeklenebilir hale getirecektir. Bu, bir projeyi aşamalı olarak devreye almak isteyen kuruluşlar için özellikle yararlıdır.



5. Güvenilirlik

Analizler farklı cihazlarda yapıldığından, biri başarısız olursa diğeri devralabilir. Tek bir başarısızlık noktası yoktur. Yapay zeka, bir ağ veya bulut hizmeti başarısız olsa bile çalışmaya devam edebilir. Bağlantılar geri yüklendiğinde arka uca gönderilen yerel kayıtlar ve içgörüler ile tetikleyiciler yine de harekete geçirilebilir, erişim verilebilir ve benzeri şeyler yapılabilir.



Avantaj Elde Etme

Bu, son kullanıcıların ve kurulumcuların vaat ettiği büyük verimlilik, doğruluk ve sürdürülebilirlik kazanımları nedeniyle sistemleri için uçta yapay zekayı anlayıp uygulamaları için mükemmel bir zamandır. Herhangi bir yenilik gibi, hedefleriniz ve kullanım durumunuzla başlayın ve ardından aşamalar halinde devreye alınabileceği için yapay zekanın hangi uç nokta için mükemmel olduğunu belirleyin. Sonrası tamamen kurulumcuların işi.