Edge AI dan Edge Computing
akirashibas.com- Edge Computing adalah paradigma komputasi terdistribusi yang memproses
data lebih dekat dengan sumbernya (di “tepi” jaringan), seperti perangkat IoT, sensor, atau server lokal,
daripada mengirim semuanya ke pusat data cloud yang jauh. Tujuannya untuk mengurangi latensi
(keterlambatan), menghemat bandwidth, dan meningkatkan efisiensi.Edge AI adalah
penggabungan Edge Computing dengan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI).
Di sini, algoritma AI (seperti machine learning) dijalankan langsung di perangkat edge,
memungkinkan pemrosesan data secara real-time tanpa bergantung sepenuhnya pada cloud.
Model AI biasanya dilatih di cloud, lalu dideploy ke edge untuk inferensi (prediksi)
Latensi Rendah: Respons real-time, penting untuk aplikasi seperti kendaraan otonom atau robotika.
Privasi dan Keamanan: Data sensitif diproses lokal, tidak perlu dikirim ke cloud.
Hemat Bandwidth dan Biaya: Hanya data penting yang dikirim ke cloud.
Bekerja Offline: Tetap fungsi meski koneksi internet putus.
Efisiensi Energi: Cocok untuk perangkat baterai seperti smartphone atau sensor IoT.
Kendaraan Otonom: Deteksi objek dan keputusan menghindari tabrakan secara instan.
Kamera Keamanan: Deteksi wajah atau gerakan mencurigakan lokal.
Manufaktur/Pabrik Pintar: Pemantauan mesin real-time untuk prediksi kerusakan.
Kesehatan: Perangkat wearable yang analisis data vital tanpa cloud.
Smart City: Pengelolaan lalu lintas atau pengawasan lingkungan.