Edge AI
Projektujemy, optymalizujemy i wdrażamy modele AI na urządzeniach brzegowych - od przygotowania danych po integrację z systemami embedded oraz działanie modelu bezpośrednio na urządzeniu.
INTELIGENCJA TAM, GDZIE POWSTAJĄ DANE
Sii uruchamia modele sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach brzegowych (edge), dzięki czemu Twoje systemy mogą działać w czasie rzeczywistym, offline i bez przesyłania wrażliwych danych do chmury. Dodatkowo, dzięki optymalizacji modeli AI pod kątem sprzętu o ograniczonych zasobach pomagamy przenosić inteligencję bliżej produktów i użytkowników. Dzięki temu zyskujesz szybszą reakcję systemów, mniejszą zależność od chmury i większą swobodę wykorzystania AI tam, gdzie dane powstają na co dzień.
OSIĄGAJ WIĘCEJ DZIĘKI SII x EDGE AI
Edge AI w praktyce
Edge AI polega na uruchamianiu wytrenowanych modeli AI bezpośrednio na urządzeniach wbudowanych, zamiast wykonywania inferencji w chmurze. W praktyce oznacza to lokalną analizę danych bezpośrednio na urządzeniu. Eksperci Sii wdrażają takie podejście, aby ograniczyć opóźnienia, zmniejszyć wykorzystanie łącza sieciowego, zwiększyć prywatność danych oraz zapewnić działanie systemów nawet bez stałego dostępu do Internetu.
Kiedy warto wdrożyć Edge AI
Sii oferuje wdrożenie Edge AI w projektach, w których:
- kluczowa jest reakcja w czasie rzeczywistym
- urządzenia pracują w środowiskach o ograniczonej lub niestabilnej łączności
- dane wrażliwe nie mogą opuszczać urządzenia
- system działa na sprzęcie o ograniczonej mocy obliczeniowej, pamięci lub poborze energii
Korzyści płynące z wykorzystania Edge AI
Optymalizujemy modele AI pod kątem urządzeń brzegowych, aby zapewnić:
- bardzo niskie opóźnienia – analiza danych odbywa się bezpośrednio na urządzeniu
- większą prywatność – dane pozostają na urządzeniu
- pracę offline – brak zależności od stałego połączenia z chmurą
- optymalizację pod sprzęt wbudowany – dostosowanie do ograniczonych zasobów
- skalowalność – możliwość wdrożenia AI w dużej liczbie urządzeń
Zastosowania Edge AI
Specjaliści Sii dobierają i wdrażają Edge AI w zależności od typu urządzenia, danych oraz warunków, w jakich ma działać gotowy produkt. Rozwiązania z obszaru edge AI znajdują swoje zastosowanie w:
- Inteligentnych kamerach – detekcja i śledzenie obiektów w czasie rzeczywistym wspierają zastosowania przemysłowe, systemy bezpieczeństwa oraz systemy wizyjne
- Automatyce przemysłowej – lokalna percepcja i podejmowanie decyzji odbywają się na poziomie urządzeń i linii produkcyjnych
- Predykcyjnym utrzymaniu ruchu – wczesne wykrywanie anomalii pomaga ograniczać przestoje i koszty serwisowe
- Systemach autonomicznych i półautonomicznych – percepcja i reakcja są realizowane lokalnie, bez zależności od chmury
- Urządzeniach noszonych (wearables) – analiza danych i monitorowanie stanu użytkownika odbywają się bezpośrednio na urządzeniu
DLACZEGO WARTO WSPÓŁPRACOWAĆ Z SII W OBSZARZE EDGE AI
Wsparcie end-to-end
Sii wspiera cały cykl życia rozwiązań Edge AI, łącząc kompetencje inżynierów embedded oraz specjalistów AI. Nasz zakres obejmuje:
- zbieranie, przygotowanie i normalizację danych
- projektowanie architektury sprzętu i software’u
- tworzenie, trenowanie i kompresję modeli AI
- optymalizację modeli pod docelową platformę sprzętową
- integrację z systemami wbudowanymi
- wdrożenie działania modelu bezpośrednio na urządzeniu
- monitoring i strojenie w środowisku produkcyjnym
Dzięki temu Sii dostarcza stabilne, gotowe do użycia rozwiązania sztucznej inteligencji na urządzeniach brzegowych, od projektu sprzętu i software’u, przez tworzenie i optymalizację modelu, po integrację, wdrożenie i dalsze strojenie rozwiązania.
550+ ekspertów Edge AI
Sii rozwija projekty Edge AI z udziałem ponad 550 specjalistów, w tym ekspertów systemów embedded, specjalistów data science oraz inżynierów ML. To zaplecze pozwala nam budować zespoły zdolne dostarczać rozwiązania produkcyjne, a nie tylko PoC czy prototypy.
Zaawansowana wiedza technologiczna
Sii realizuje projekty Edge AI na zróżnicowanych platformach od systemów bare-metal i niskomocowych mikrokontrolerów po wysokowydajne rozwiązania oparte na Linuxie. Nasi specjaliści pracują z technologiami takimi jak:
- C, C++, Python, Rust
- TensorFlow, ONNX
- STM32Cube.AI, Edge Impulse, TensorFlow Lite, CMSIS-NN, eIQ, e-AI Translator
- MATLAB i Simulink
- a także ze środowiskami Embedded Linux, RTOS i systemami bare-metal
Dzięki temu możemy dobrać narzędzia i architekturę do konkretnego urządzenia, ograniczeń sprzętowych oraz wymagań produkcyjnych.
EDGE AI case studies
Poznaj nasz zespół EDGE AI
EDGE AI Aktualności i Projekty
Cyber Resilience Act bez tajemnic: ryzyka, regulacje i podejście DevSecOps
Zobacz więcej
TPM 2.0 w motoryzacji
Zobacz więcej
Droga do Vision Zero: Innowacje w oprogramowaniu motoryzacyjnym
Zobacz więcej
Pamięć projektowa agentów: Context as a Code na przykładzie środowiska Google Antigravity 2.0
Zobacz więcej
Sii ze statusem Vector Certified Embedded Engineering Partner
Zobacz więcej
Czy AI może wspierać projektowanie elektroniki? Test GitHub Copilota i KiCAD
Zobacz więcej
DevSecOps w praktyce: jak wbudować bezpieczeństwo w proces wytwarzania oprogramowania
Zobacz więcej
Integracja modeli LLM w narzędziach firmy JetBrains
Zobacz więcej
Połączenie kontynentów poprzez innowacje: Współpraca Polski z Tajwanem
Zobacz więcej
Cyber Resilience Act bez tajemnic: ryzyka, regulacje i podejście DevSecOps
Zobacz więcej
TPM 2.0 w motoryzacji
Zobacz więcej
Droga do Vision Zero: Innowacje w oprogramowaniu motoryzacyjnym
Zobacz więcej
Pamięć projektowa agentów: Context as a Code na przykładzie środowiska Google Antigravity 2.0
Zobacz więcej
Sii ze statusem Vector Certified Embedded Engineering Partner
Zobacz więcej
Czy AI może wspierać projektowanie elektroniki? Test GitHub Copilota i KiCAD
Zobacz więcej
DevSecOps w praktyce: jak wbudować bezpieczeństwo w proces wytwarzania oprogramowania
Zobacz więcej
Integracja modeli LLM w narzędziach firmy JetBrains
Zobacz więcej
Połączenie kontynentów poprzez innowacje: Współpraca Polski z Tajwanem
Zobacz więcejCO MUSISZ WIEDZIEĆ
Przeczytaj FAQ
Edge AI to podejście, w którym modele sztucznej inteligencji działają bezpośrednio na urządzeniach brzegowych, zamiast przetwarzać dane w chmurze. Oznacza to, że analiza danych, inferencja i podejmowanie decyzji odbywają się lokalnie, czyli tam, gdzie dane powstają. Sii projektuje i wdraża takie systemy Edge AI dla urządzeń embedded, IoT, kamer, czujników oraz platform przemysłowych.
Edge AI warto wdrożyć wtedy, gdy system musi działać w czasie rzeczywistym, urządzenia pracują przy ograniczonej łączności, a dane wrażliwe nie powinny opuszczać urządzenia. To dobry wybór także wtedy, gdy liczy się prywatność, niski pobór energii, kontrola jakości lub monitoring bez opóźnień. Sii pomaga ocenić, czy lepszym modelem będzie AI at the edge, rozwiązanie chmurowe, czy architektura hybrydowa.
Z wykorzystaniem Edge AI można przetwarzać dane z kamer, mikrofonów, czujników, urządzeń IoT, systemów przemysłowych, urządzeń noszonych (wearables) oraz innych urządzeń brzegowych. Mogą to być dane obrazowe, pomiarowe, diagnostyczne, środowiskowe lub operacyjne. Sii wspiera przygotowanie, normalizację i optymalizację danych tak, aby model AI mógł działać bezpośrednio na urządzeniu i dostarczać wyniki w czasie rzeczywistym.
Tak. Edge AI pozwala ograniczyć przesyłanie danych do chmury, ponieważ przetwarzanie danych odbywa się lokalnie, bezpośrednio na urządzeniu. Dzięki temu wrażliwe informacje mogą pozostać bliżej źródła, co wspiera prywatność, bezpieczeństwo i zgodność z wymaganiami dotyczącymi ochrony danych. Eksperci Sii projektują architekturę Edge AI tak, aby uwzględniała wymagania techniczne, operacyjne i regulacyjne klienta.
Modele AI mogą działać na wielu typach urządzeń brzegowych, od niskomocowych mikrokontrolerów, przez systemy bare-metal i RTOS, po wysokowydajne platformy oparte na Embedded Linux. W projektach Edge AI Sii pracuje m.in. z technologiami takimi jak TensorFlow, ONNX, STM32Cube.AI, Edge Impulse, TensorFlow Lite, CMSIS-NN, eIQ, e-AI Translator, MATLAB i Simulink.
Tak. Edge AI dobrze sprawdza się w środowiskach przemysłowych, w których liczy się szybka reakcja systemu, niezawodność i lokalne podejmowanie decyzji. Typowe aplikacje AI obejmują wizję komputerową, inteligentne kamery, kontrolę jakości, predykcyjne utrzymanie ruchu, monitoring maszyn oraz analizę danych z czujników. Sii dobiera modele AI, architekturę i platformę sprzętową do warunków pracy urządzenia oraz wymagań produkcyjnych.
Sii wspiera cały cykl życia projektu Edge AI, od zbierania i przygotowania danych, przez projektowanie architektury systemu, tworzenie i trenowanie modeli AI, po kompresję, optymalizację, integrację z systemami embedded oraz wdrożenie działania modelu bezpośrednio na urządzeniu. Po uruchomieniu rozwiązania Sii może wspierać monitoring, strojenie i dalszą optymalizację w środowisku produkcyjnym.
Nie. Edge AI można wdrażać zarówno w nowych produktach, jak i w istniejących urządzeniach, jeśli ich architektura, procesor, pamięć i pobór energii pozwalają na lokalne działanie modelu AI. Sii analizuje ograniczenia sprzętowe, dostępne dane, wymagania systemu i docelowe scenariusze użycia, aby określić, czy możliwe jest wbudowanie AI w obecny produkt lub czy potrzebna jest modernizacja platformy.
Edge AI pozwala skrócić czas reakcji systemów, ograniczyć zależność od chmury, zmniejszyć wykorzystanie łącza sieciowego i zwiększyć prywatność danych. Dla firm rozwijających inteligentne urządzenia oznacza to większą kontrolę nad działaniem produktu, możliwość pracy offline oraz skalowanie AI w dużej liczbie urządzeń Edge AI. Sii pomaga przełożyć technologię Edge AI na stabilne, produkcyjne rozwiązania dostosowane do konkretnych urządzeń, danych i warunków pracy.
Tak. Sii może wspierać projekt szerzej niż tylko w obszarze modeli AI na urządzeniach brzegowych. Nasze zespoły realizują również prace związane z rozwojem oprogramowania embedded, cyberbezpieczeństwem oraz zgodnością systemów wbudowanych, testowaniem i śledzeniem wymagań, a także projektowaniem sprzętu i prototypowaniem. Dzięki temu klient może rozwijać Edge AI jako część pełnego ekosystemu embedded – od warstwy sprzętowej po oprogramowanie, bezpieczeństwo, testy i wdrożenie produkcyjne.