КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ON EDGE: КАК ИЗБАВИТЬСЯ ОТ ОЧЕРЕДЕЙ В РИТЕЙЛЕ

Разбираемся, как распределенные edge-вычисления могут помочь ритейлерам быстрее получать ценную информацию о поведении покупателей.

Поскольку компьютерное зрение включает в себя огромное количество различных визуальных данных - эффективно их обрабатывать становится довольно сложно. Облачные вычисления для многих компаний не являются подходящим вариантом из-за проблем с конфиденциальностью. Однако обработка такого типа данных в реальном времени становится все более и более доступной благодаря применению технологии обработки "на устройстве" (на сегодняшний момент не существует единого термина для корректного перевода on edge), при этом надежность повышается, поскольку edge-вычисления гарантируют, что все нужные задачи могут выполняться даже в условиях слабого подключения по сети.

Edge-вычисления (on edge, периферийные, "на устройстве") - это парадигма обработки данных и выполнения вычислений, при которой данные анализируются и обрабатываются ближе к месту их создания или использования, то есть на "краю" сети, а не централизованно на удаленных серверах или в облаке. Эта концепция стала особенно актуальной с развитием интернета вещей (IoT) и мобильных устройств, так как позволяет сократить задержки при передаче данных и повысить отзывчивость систем.

Также важно отметить, что edge технологии не заменяют публичное или частное облако! Просто это более эффективная альтернатива уже ставшим привычным технологиям, которые расширяют возможности облака. Максимально эффективна я стратегия заключается в том, чтобы комбинировать эти два способа обработки данных.

Применение Edge AI в ритейле

Технология on edge открывает перед розничными компаниями возможности для мониторинга и анализа событий, которые происходят в торговой точке или магазине, в реальном времени, что позволяет улучшить покупательский опыт и увеличить продажи.

Edge AI - это концепция и технология, которая объединяет искусственный интеллект (ИИ) с edge-вычислениями (вычислениями на краю) для выполнения алгоритмов машинного обучения и обработки данных непосредственно на устройствах "на краю" или в близкой к месту, где данные создаются, вместо отправки данных на централизованные серверы или в облако для анализа и обработки.

Например, таким образом можно решить проблему с очередями в супермаркете. С помощью камер и датчиков, установленных в магазинах, системы Edge AI могут отслеживать количество клиентов и предсказывать вероятность образования очередей. Затем, используя анализ данных, магазины могут управлять потоком клиентов, например, предлагать рекомендации по выбору времени для посещения магазина, что способствует более комфортному шоппингу. Это, конечно же, положительным образом влияет на совершаемые покупки.

Кроме того, технологии не стоят на месте - например, для косметических магазинов и магазинов одежды актуальным может стать использование дополненной реальности (AR), чтобы обеспечить возможность "примерки" товара.

При проектировании планировок магазинов важной задачей является оптимизация размещения товаров и моделирование движения покупателей, что также достаточно эффективно сейчас решается при помощи технологии цифровых двойников (Цифровой двойник - цифровая (виртуальная) модель любых объектов, систем, процессов или людей). Предиктивное обслуживание можно выполнять путем создания цифровых двойников оборудования и инфраструктуры - и таким образом можно будет избежать простоев. С помощью цифровых двойников можно визуализировать наиболее распространенные пути перемещения покупателей по магазину, при этом все данные будут анализироваться и обрабатываться прямо на устройстве (например, на смарт камере).

Понятно, что внедрение подобных деталей влечет за собой необходимость обеспечения практически мгновенного ответа системы пользователю, а также обработки огромных массивов информации. А еще важно не забывать, что все данные должны быть надежно защищены от хакерских атак и утечек. Возникает закономерный вопрос: как этого добиться? Ответ прост: с помощью edge-вычислений.

Перспективы Edge AI в POS-терминалах

На самом деле, вычисления on edge могут быть использованы при решении абсолютно любых задач, в которых нужна высокая скорость обработки больших массивов данных. Например, если перед вашим бизнесом стоит задача повышения эффективности работы торговых точек, то можно попробовать применить Edge AI для мониторинга POS-терминалов: в режиме реального времени отслеживать транзакции, вести учет остатков товара на складах, а также предотвращать неожиданную распродажу какого-либо товара.
Технологию Edge AI можно также использовать для обнаружения и предотвращения краж, в том числе на складах - а можно пойти еще немного дальше, и начать использовать роботизированные склады, с возможностью отслеживания заполненности полок и автоматического заказа недостающих позиций.

Edge AI и кибербезопасность

Уже сейчас начинают появляться некоторые тенденции, связанные с внедрением Edge AI в реальные проекты - например, одним из основных предъявляемых требований является использование новейших и наиболее надежных протоколов безопасности, таких как шифрование и многофакторная аутентификация, чтобы защитить чувствительные данные клиентов. Еще одна тенденция — использование искусственного интеллекта для обнаружения и предотвращения киберугроз в режиме реального времени путем анализа данных с устройств Edge AI и сетевого трафика. Поскольку Edge AI продолжает получать все более широкое распространение в розничной торговле, потребность в надежных мерах кибербезопасности будет только расти.

Выводы

Периферийные вычисления стали важнейшей технологией в розничной торговле, позволяющей обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени вблизи их источника. Это приводит к улучшению качества обслуживания клиентов, оптимизации работы магазинов и внедрению новых технологий - систем самообслуживания и дополненной реальности. Поскольку объем данных продолжает расти, периферийные вычисления обеспечивают низкую задержку вычислений, повышенную безопасность и масштабируемость.