Quantização de modelo é o processo de simplificação e otimização de modelos de inteligência artificial, visando aprimorar sua eficiência e desempenho.

A quantificação do modelo estabelece conexões entre as restrições computacionais dos dispositivos de borda e a necessidade de modelos altamente precisos e aplicações inteligentes em tempo real.

A junção entre inteligência artificial e computação de borda tem o potencial de causar grande impacto em diversas áreas industriais. A rápida evolução da quantificação de modelos, uma técnica que leva a uma computação mais ágil, aumenta a portabilidade e diminui o tamanho do modelo, desempenha um papel crucial nesse cenário.

A quantificação do modelo é uma técnica que supera as limitações computacionais dos dispositivos de borda, permitindo a implementação de modelos de IA altamente precisos. Isso possibilita soluções de borda mais rápidas, eficientes e econômicas. Avanços como a quantificação pós-treinamento generalizada (GPTQ), a adaptação de baixo nível (LoRA) e a adaptação de baixo nível quantificada (QLoRA) têm o potencial de viabilizar análises e decisões em tempo real no local onde os dados são gerados.

O Edge AI, se utilizado em conjunto com as ferramentas e métodos adequados, tem o potencial de transformar a maneira como nos relacionamos com aplicativos que dependem de dados.

Por que optar pela inteligência artificial de borda?

A intenção da inteligência artificial de borda é aproximar o processamento de dados e modelos do local onde os dados são produzidos, como em um servidor remoto, tablet, dispositivo de IoT ou smartphone. Isso possibilita baixa latência e inteligência artificial em tempo real. Segundo a Gartner, mais de 50% de toda análise de dados por redes neurais profundas ocorrerá na borda até 2025. Essa alteração de paradigma trará diversas vantagens:

• Latência diminuída: A borda AI diminui a necessidade de enviar dados para a nuvem ao processá-los diretamente no dispositivo. Isso é essencial para aplicações que requerem respostas rápidas e dependem de dados em tempo real.
• Custos e complexidade são minimizados ao processar os dados diretamente na borda, evitando gastos elevados com transferência de informações de um lado para o outro.
• Preservação da privacidade: Ao manter os dados no próprio dispositivo, minimizam-se os perigos de segurança relacionados à transferência e à divulgação de informações.
• Maior capacidade de crescimento: A utilização de inteligência artificial na borda permite ampliar aplicativos de forma mais eficiente, sem a necessidade de contar com um servidor central para o processamento.

Por exemplo, uma empresa fabricante pode incorporar a inteligência artificial em suas operações de manutenção preventiva, controle de qualidade e identificação de falhas. Ao utilizar a inteligência artificial e analisar informações geradas pelas máquinas e sensores inteligentes no local, os fabricantes podem otimizar a utilização de dados em tempo real para minimizar a paralisação das operações e aprimorar os processos de produção, aumentando assim a eficiência.

A importância de quantificar o modelo.

Para que a inteligência artificial de borda seja eficiente, é necessário aprimorar os modelos de IA para garantir desempenho sem prejudicar a precisão. Com a crescente complexidade e tamanho dos modelos de IA, torna-se mais difícil lidar com eles, o que apresenta desafios para sua implementação em dispositivos de borda com recursos limitados.

A redução do modelo quantificado diminui a precisão dos parâmetros numéricos do modelo, transformando-os de números de ponto flutuante de 32 bits para inteiros de 8 bits, por exemplo. Isso resulta em modelos mais leves e adequados para a utilização em dispositivos com recursos limitados, como smartphones, dispositivos edge e sistemas embarcados.

Três abordagens surgiram como possíveis agentes de mudança no campo da quantificação de modelos, incluindo GPTQ, LoRA e QLoRA.

• O GPTQ é utilizado para comprimir modelos após seu treinamento, sendo recomendado para a implementação em ambientes com restrição de memória.
• LoRA consiste em adaptar modelos pré-treinados por meio de ajuste fino para inferência, focando na adaptação de matrizes menores, chamadas de adaptadores LoRA, que compõem a matriz principal de um modelo pré-treinado.
• QLoRA é uma alternativa mais eficaz em termos de memória, pois utiliza a memória da GPU para o modelo pré-treinado. Tanto LoRA quanto QLoRA são vantajosos para ajustar modelos a novas tarefas ou conjuntos de dados com limitações de recursos computacionais.

Escolher entre esses métodos é amplamente determinado pelas necessidades específicas do projeto, pela fase em que se encontra e pela disponibilidade de recursos computacionais. Ao empregar essas estratégias de medição, os programadores podem trazer de forma eficaz a inteligência artificial para o campo prático, assegurando um equilíbrio entre desempenho e eficiência, o que é essencial para diversas aplicações.

Aplicações da Inteligência Artificial de Borda e sistemas de informação.

As potenciais aplicações de inteligência artificial em dispositivos de borda são variadas e extensas. Podem incluir desde câmeras inteligentes que analisam imagens para inspeções de veículos ferroviários em estações de trem, até dispositivos de saúde portáteis capazes de identificar irregularidades nos sinais vitais dos usuários e sensores inteligentes que monitoram o estoque nas prateleiras de lojas varejistas. Essas oportunidades são vastas e promissoras, o que leva o IDC a prever que os gastos com computação de borda atinjam a marca de US $ 317 bilhões até 2028. A computação de borda está transformando a maneira como as organizações lidam com o processamento de dados.

Conforme as empresas percebem as vantagens da utilização da inteligência artificial na borda, a necessidade por sistemas e bases de dados de inferência na borda mais robustos vai crescer. Essas plataformas possibilitam o processamento de dados local, trazendo benefícios como menor latência e maior privacidade dos dados.

Para que a inteligência artificial de borda possa se desenvolver, é crucial contar com uma camada de dados persistente para gerenciar, distribuir e processar dados tanto localmente quanto na nuvem. Com o surgimento de modelos multimodais de IA, torna-se essencial ter uma plataforma unificada capaz de lidar com diversos tipos de dados, a fim de atender às exigências operacionais da computação de borda. Uma plataforma de dados unificada possibilita que os modelos de IA acessem e interajam de forma integrada com os repositórios de dados locais em ambientes online e offline. Além disso, a inferência distribuída – na qual os modelos são treinados em diferentes dispositivos que mantêm amostras de dados locais sem a necessidade de troca de dados efetiva – contribui para mitigar os atuais problemas de privacidade e conformidade dos dados.

À medida que progredimos em direção aos dispositivos inteligentes de borda, a integração da inteligência artificial, computação de borda e gerenciamento de banco de dados de borda será fundamental para inaugurar uma era de soluções rápidas, em tempo real e seguras. No futuro, as empresas podem direcionar seus esforços para a aplicação de estratégias avançadas de borda a fim de administrar de forma eficiente e segura as cargas de trabalho de IA e otimizar a utilização de dados dentro de suas operações.

Rahul Pradhan atua como Vice-Presidente de Produto e Estratégia na Couchbase, empresa que oferece um banco de dados inovador para aplicações empresariais, sendo utilizado por 30% das empresas da lista Fortune 100. Com mais de duas décadas de experiência, ele tem liderado equipes de engenharia e produtos com ênfase em bancos de dados, armazenamento, redes e segurança em nuvem.

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