AI di Edge: Cara Kerja dan Manfaatnya pada Sistem IoT

Pada era digital saat ini, teknologi Internet of Things (IoT) telah menjadi bagian penting dari berbagai sektor, mulai dari rumah pintar, industri manufaktur hingga kesehatan. Seiring dengan perkembangan IoT, kebutuhan akan pemrosesan data secara cepat, efisien dan real-time semakin meningkat. Oleh karena itu, konsep Artificial Intelligence (AI) di Edge mulai menunjukkan potensinya. Sistem IoT dapat menjadi lebih tangguh, cepat dan hemat sumber daya dengan memindahkan sebagian kemampuan AI ke perangkat edge, seperti sensor dan gateway.

 

 

AI di edge adalah penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) langsung pada perangkat edge, yang berada di dekat atau di dalam lokasi sumber data. Perangkat edge dapat berupa kamera, sensor, atau perangkat lain yang terhubung ke jaringan IoT. Teknologi ini memungkinkan analisis dan pengambilan keputusan secara langsung di perangkat tersebut tanpa perlu mengirim data ke cloud untuk diproses.  

Hal ini adalah perbedaan besar dibandingkan dengan pendekatan tradisional yang mengandalkan cloud computing, dimana data dikirim ke server pusat untuk analisis. AI di edge bertujuan untuk meminimalkan latensi, meningkatkan privasi dan mengurangi ketergantungan pada koneksi jaringan yang stabil.  

 

Cara Kerja AI di Edge  

 

AI di edge bekerja dengan memanfaatkan algoritma machine learning dan deep learning yang telah dioptimalkan untuk berjalan di perangkat dengan sumber daya terbatas. Berikut ini langkah-langkah utama dalam cara kerja AI di edge:  

1. Pengumpulan Data

Perangkat edge, seperti sensor atau kamera, mengumpulkan data dari lingkungan sekitar. Data ini bisa berupa suhu, tekanan, gambar, suara, atau data lain yang relevan dengan aplikasi tertentu.  

2. Pre-processing di Edge

Sebelum data dianalisis, perangkat edge melakukan pre-processing, seperti normalisasi data, penghilangan noise, atau pengurangan dimensi. Hal ini mengurangi beban pemrosesan pada algoritma AI.  

3. Inference AI di Edge

Model AI yang telah dilatih sebelumnya di cloud atau data center diimpor ke perangkat edge. Proses inferensi ini memungkinkan perangkat membuat keputusan berdasarkan data real-time.  

4. Aksi dan Umpan Balik

Setelah analisis dilakukan, perangkat edge dapat mengambil tindakan tertentu, seperti mengirim peringatan, mengontrol perangkat lain, atau menyimpan hasil analisis untuk keperluan lebih lanjut.  

5. Koneksi ke Cloud (Opsional)

Dalam beberapa kasus, data atau hasil analisis tertentu dikirimkan ke cloud untuk penyimpanan jangka panjang atau analisis lebih lanjut, tetapi hanya jika benar-benar diperlukan.

  

Manfaat AI di Edge pada Sistem IoT  

 

1. Mengurangi Latensi

Pemrosesan data langsung di perangkat edge menghilangkan kebutuhan untuk mengirim data ke cloud, yang memakan waktu. Dengan demikian, respon sistem menjadi lebih cepat, yang sangat penting untuk aplikasi real-time seperti kendaraan otonom, robotika, atau peralatan medis.  

2. Efisiensi Energi

Dengan mengurangi ketergantungan pada cloud, perangkat edge dapat menghemat energi yang sebelumnya digunakan untuk transmisi data yang terus-menerus. Ini sangat bermanfaat dalam aplikasi yang menggunakan perangkat bertenaga baterai.  

3. Privasi dan Keamanan

Data sensitif dapat diproses secara lokal di perangkat edge tanpa harus dikirim ke server pusat, sehingga mengurangi risiko pelanggaran privasi. Misalnya, dalam aplikasi kesehatan, data pasien dapat diproses di perangkat wearable tanpa harus meninggalkan perangkat tersebut.  

4. Operasional dalam Koneksi Terbatas

AI di edge memungkinkan perangkat IoT tetap berfungsi meskipun koneksi jaringan tidak stabil atau terputus. Hal ini sangat berguna di lokasi terpencil atau lingkungan dengan infrastruktur jaringan yang tidak andal.  

5. Pengurangan Biaya Infrastruktur  

Dengan memindahkan sebagian beban kerja dari cloud ke perangkat edge, organisasi dapat mengurangi biaya penggunaan bandwidth dan penyimpanan cloud, sekaligus memperpanjang umur perangkat keras.  

6. Skalabilitas yang Lebih Baik

AI di edge memungkinkan pengembangan jaringan IoT yang lebih luas tanpa membebani server pusat, sehingga sistem lebih mudah untuk diskalakan.  

 

Studi Kasus Implementasi AI di Edge pada Sistem IoT  

 

1. Smart City  

Dalam kota pintar, kamera pengawas dengan AI di edge dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan, mengidentifikasi pelanggaran lalu lintas, atau memantau kepadatan lalu lintas secara real-time tanpa harus mengirimkan video ke cloud.  

2. Industri Manufaktur

Di lingkungan pabrik, sensor edge yang dilengkapi dengan AI dapat memantau kondisi mesin, mendeteksi anomali, dan memprediksi kegagalan sebelum terjadi, sehingga mengurangi waktu henti dan biaya perawatan.  

3. Kesehatan

Perangkat medis wearable, seperti jam tangan pintar, dapat menggunakan AI di edge untuk memantau detak jantung, mendeteksi aritmia, dan memberikan peringatan dini kepada pengguna atau tenaga medis.  

4. Pertanian  

Dalam sektor pertanian, sensor edge dapat memantau kondisi tanah, kelembaban, dan suhu, serta memberikan rekomendasi secara otomatis untuk irigasi atau pemupukan.  

5. Retail

Di toko-toko retail, AI di edge memungkinkan analisis perilaku pelanggan melalui kamera dan sensor, yang membantu toko memahami preferensi pelanggan dan mengoptimalkan tata letak produk.  

 

Tantangan dalam Implementasi AI di Edge  

 

1. Keterbatasan Sumber Daya

Perangkat edge memiliki keterbatasan dalam hal daya komputasi, penyimpanan, dan konsumsi energi dibandingkan dengan server cloud.  

2. Kompleksitas Pengembangan

Pengembangan model AI yang efisien dan optimal untuk perangkat edge memerlukan keahlian khusus dan sering kali memakan waktu.  

3. Keamanan Perangkat Edge

Karena perangkat edge sering kali berada di lokasi yang tidak aman, mereka rentan terhadap serangan fisik dan cyber.  

4. Standarisasi

Kurangnya standar dalam implementasi IoT dan AI di edge dapat menyebabkan masalah kompatibilitas antar perangkat.  

 

Masa Depan AI di Edge  

 

Perkembangan teknologi seperti komputasi neuromorfik, chip khusus AI (AI accelerators), dan 5G diharapkan akan mempercepat adopsi AI di edge. Teknologi-teknologi ini dapat meningkatkan performa perangkat edge, mengurangi konsumsi daya, dan memperluas aplikasi AI di berbagai sektor.  

Di masa depan, AI di edge diperkirakan akan menjadi bagian integral dari IoT, menciptakan ekosistem yang lebih cerdas, adaptif, dan otonom. Dengan integrasi yang lebih mendalam, AI di edge akan mendukung inovasi seperti digital twins, sistem otonom penuh, dan hyper-personalization dalam berbagai aplikasi.  

 

 

 

 

 

 

 

Siap Untuk Membuat Proyek Impianmu Menjadi Kenyataan?

Klik di sini untuk chat langsung via WhatsApp dan dapatkan dukungan langsung dari tim ahli kami!