Edge AI a Senzorika

Edge AI a Pokročilá Senzorika — Riadenie od A po Z

Edge AI je nasadenie inferencie strojového učenia priamo na vstavaných zariadeniach — mikrokontroléroch, FPGA a dedikovaných neurónových procesoroch (NPU) — bez odosielania údajov do cloudu. To umožňuje rozhodovanie v reálnom čase s latenciou pod 10 ms, úplné súkromie údajov (žiadne údaje neopúšťajú zariadenie) a prevádzku v prostrediach bez pripojenia alebo s obmedzenou šírkou pásma.

Prostredníctvom partnerskej siete Inovasense riadi Edge AI projekty optimalizované pre inferenciu na zariadení, s podporou frameworkov vrátane TensorFlow Lite for Microcontrollers (TFLM), ONNX Runtime, Edge Impulse a ExecuTorch, nasadených na platformách založených na ARM Cortex-M, RISC-V a FPGA.

Prečo Edge AI namiesto Cloud AI v roku 2026?

Konvergencia troch síl robí z Edge AI dominantnú architektúru v roku 2026: Zákon o umelej inteligencii EÚ vyžadujúci klasifikáciu rizík a dokumentáciu systémov AI, nariadenia o suverenite údajov (GDPR, NIS2) obmedzujúce prenosy údajov a dozrievanie hardvéru NPU, vďaka čomu je inferencia na zariadení cenovo konkurencieschopná s cloudovými API.

Faktor	Edge AI	Cloud AI
Latencia	<10 ms (na zariadení)	100–500 ms (závislé od siete)
Súkromie	Dáta nikdy neopustia zariadenie	Dáta prenášané na servery tretích strán
Náklady na šírku pásma	Nulové (lokálne spracovanie)	Významné (nepretržité streamovanie)
Spoľahlivosť	Funguje offline	Vyžaduje internetové pripojenie
Spotreba	Rozsah µW–mW (TinyML)	Watty (GPU servery)
Cena za inferenciu	Nulová (hardvér je fixný náklad)	Účtovanie za volanie API
Súlad s AI Act	Zjednodušený (lokálne, auditovateľné)	Komplexný (spracovanie treťou stranou)
Aktualizácie modelov	OTA na zariadenie	Správa verzií API

Kedy zvoliť Edge AI: Priemyselná detekcia anomálií, prediktívna údržba, vizuálna inšpekcia, autonómna navigácia, monitorovanie životného prostredia, nositeľná zdravotná elektronika, counter-UAS a akákoľvek aplikácia, kde latencia, súkromie, súlad so zákonom o AI EÚ alebo obmedzenia konektivity robia cloudové spracovanie nepraktickým.

Hardvérové platformy Edge AI (2026)

AI založená na mikrokontroléroch (TinyML)

Pre aplikácie s ultra-nízkou spotrebou vyžadujúce nepretržité snímanie:

Platforma	Akcelerátor AI	Výkon	Typická záťaž	Spotreba
STM32N6 (Cortex-M55 + Helium)	Neural-Art NPU	600 GOPS	Klasifikácia obrazu, detekcia kľúčových slov	10–50 mW
Arm Cortex-M85 + Ethos-U85	Ethos-U85 NPU	1 TOPS	Inferencia viacerých modelov, fine-tuning na zariadení	30–100 mW
Alif Ensemble E7	Ethos-U55 + DSP	500 GOPS	Fúzia videnia + zvuku	20–60 mW
NXP MCX N94x (Cortex-M33)	eIQ Neutron NPU	150 GOPS	Rozpoznávanie gest, prediktívna údržba	15–40 mW
Espressif ESP32-P4	RISC-V + AI extensions	400 GOPS	LLM na zariadení (malé), senzorová fúzia	30–100 mW
Nordic nRF54H20	RISC-V + Cortex-M33	Viac jadier	BLE + AI wearables	5–15 mW
Infineon PSoC Edge	Arm Ethos-U55	256 GOPS	Prediktívna údržba, detekcia anomálií	10–30 mW

Akcelerácia AI na báze FPGA

Pre aplikácie vyžadujúce vyššiu priepustnosť alebo vlastné architektúry dátových ciest:

• AMD Vitis AI (2024+) — DPU IP pre inferenciu CNN/transformerov na Versal AI Edge (až do 400 TOPS INT8)
• Lattice sensAI 2.0 — Ultra-nízkoenergetická ML inferencia na Avant-G a CrossLink-NX (<1 mW always-on)
• Vlastné architektúry — Aplikačne špecifické akcelerátory pre jedinečné topológie modelov: spikujúce neurónové siete (SNN), stavové priestorové modely (Mamba) a kvantizované bloky pozornosti transformerov

Aplikačné procesory pre AI

Pre záťaže náročné na videnie a viacmodelové úlohy:

• NVIDIA Jetson Orin NX/Nano — Až 100 TOPS GPU-akcelerovanej inferencie pre viackamerové systémy videnia
• NXP i.MX 95 — Dedikované NPU (2 TOPS) + GPU pre priemyselné videnie a hlas, s funkčnou bezpečnosťou
• Texas Instruments AM62A — Vizuálny procesor s dedikovaným akcelerátorom hlbokého učenia pre továrenskú automatizáciu
• Rockchip RK3588 — 6 TOPS NPU pre edge brány s analytikou viacerých video streamov

Trendy v AI na zariadení (2026)

Malé jazykové modely (SLMs) na Edge

Nástup jazykových modelov s parametrami pod 1 miliardu (Phi-3 mini, Gemma 2B, SmolLM) umožňuje konverzačnú AI na edge zariadeniach:

• Audio-to-text — Whisper Tiny/Base bežiaci na Cortex-M85 s Ethos-U85 NPU
• Generovanie textu — 0,5–2B parametrové modely na aplikačných procesoroch s 1–4 GB RAM
• RAG na edge — Retrieval-augmented generation s využitím lokálnych vektorových úložísk pre doménovo špecifické znalosti

Multimodálna fúzia

Kombinácia videnia, zvuku, IMU a environmentálnych údajov v jednej inferenčnej pipeline pre bohatší kontext — napr. kombinácia akustickej detekcie anomálií s údajmi z vibrácií a tepla pre priemyselnú prediktívnu údržbu.

Senzorika a fúzia senzorov

Projekty dodávajú kompletné snímacie systémy, ktoré kombinujú viaceré modality senzorov pre vyššiu presnosť a kontextové povedomie:

Integrácia senzorov

• Environmentálne — Teplota (presnosť ±0,1°C), vlhkosť, tlak, kvalita vzduchu (VOC, PM2.5/PM10)
• Pohyb — 9-osové IMU (akcelerometer + gyroskop + magnetometer), snímače nárazu s vysokým g
• Optické — Time-of-Flight (ToF) vzdialenosť, okolité svetlo, spektrálna analýza (NIR, SWIR), multispektrálne zobrazovanie
• Akustické — Polia mikrofónov MEMS pre klasifikáciu zvuku, beamforming, detekciu akustických udalostí
• Radar — mmWave (60/77/79 GHz) pre detekciu prítomnosti, monitorovanie vitálnych funkcií, rozpoznávanie gest
• Zákazkové senzory — Aplikačne špecifické prevodníky navrhnuté podľa špecifikácie

Algoritmy fúzie senzorov

Projekty implementujú rozšírené Kalmanove filtre (EKF), Unscented Kalmanove filtre (UKF), časticové filtre a fúziu založenú na neurónových sieťach bežiacu priamo na MCU senzora — čo eliminuje potrebu externého spracovania s cieľom dosiahnuť latenciu fúzie <1 ms.

Počítačové videnie na Edge

• Detekcia objektov — YOLOv8-nano/YOLOv10 a MobileNet-SSD optimalizované pre INT8 inferenciu na hardvéri NPU
• Klasifikácia obrazu — EfficientNet-Lite, MobileNetV4 s inferenciou <5 ms na Cortex-M85
• Sémantická segmentácia — DeepLabV3+, PP-LiteSeg pre pochopenie scény v autonómnych systémoch
• Optický tok — Odhad pohybu v reálnom čase pre stabilizáciu, sledovanie a vizuálnu odometriu
• Detekcia anomálií — Vision Transformer (ViT) autoenkódery a PatchCore pre kontrolu kvality výroby
• Viackamerové systémy — Synchronizované spracovanie viacerých streamov pre 360° prehľad

Vývojová metodológia

1. Návrh dátovej pipeline — Výber senzorov, protokoly zberu dát, stratégia anotácie (CVAT, Label Studio)
2. Vývoj modelu — Vyhľadávanie architektúry (NAS), tréning na reprezentatívnych dátach, tréning s ohľadom na kvantizáciu (QAT)
3. Optimalizácia — INT8/INT4 kvantizácia, štruktúrované prerezávanie, destilácia znalostí, optimalizácia grafu ONNX
4. Nasadenie — Kompilácia modelu pre cieľový hardvér (TFLite, ONNX Runtime, TVM, ExecuTorch), integrácia runtime
5. Validácia — Testovanie presnosti na zariadení, profilovanie latencie, meranie spotreby, tepelná charakterizácia
6. Neustále zlepšovanie — OTA aktualizácie modelov, edge-cloud spätná väzba pre pretrénovanie modelu, A/B testovanie na zariadení

Cloudové spracovanie dát a vizualizácia

Zatiaľ čo Edge AI spracúva dáta lokálne na zariadení, reálne projekty vyžadujú vizualizáciu a správu dát na strane cloudu — najmä počas fáz prototypovania, overovania konceptu (PoC) a testovania. Ako doplnkovú službu Inovasense poskytuje kompletnú pipeline od senzora po dashboard.

Kedy potrebujete cloudové spracovanie

• Prototypovanie a PoC — Vizualizácia dát zo senzorov v reálnom čase počas oživovania hardvéru, validácia presnosti senzorov a prezentácia správania systému zainteresovaným stranám
• Testovanie a validácia — Agregácia testovacích dát z viacerých zariadení, štatistická analýza, porovnanie revízií firmvéru vedľa seba a generovanie automatizovaných testovacích správ
• Produkčné monitorovanie — Dashboardy zdravia zariadení pre celú flotilu, stav OTA aktualizácií, upozornenia na anomálie a dlhodobá analýza trendov pre prediktívnu údržbu
• Zber dát pre ML — Štruktúrované dátové pipeline pre zber označených tréningových dát z edge zariadení na zlepšenie AI modelov na zariadení

JustOpen.io — IoT dátová platforma

Pre rýchle nasadenie prevádzkujeme JustOpen.io — IoT dátovú platformu vyvinutú špeciálne pre tímy vývoja hardvéru:

Funkcia	Popis
Dashboardy v reálnom čase	Živá vizualizácia dát zo senzorov s prispôsobiteľnými widgetmi (grafy, ukazovatele, mapy, tabuľky)
Správa zariadení	Prehľad flotily, provisioning zariadení, monitorovanie zdravia a vzdialená konfigurácia
Úložisko dát a export	Databáza časových radov s exportom CSV/JSON/API pre offline analýzu
Upozornenia	Upozornenia založené na prahových hodnotách a anomáliách cez email, webhook alebo SMS
API integrácia	REST a MQTT API pre bezproblémovú integráciu s firmvérom edge zariadení
Multi-tenant	Izolované projektové prostredia pre klientsky špecifické nasadenia

JustOpen.io je dostupný ako spravovaná služba pre fázy prototypovania a PoC a môže byť nasadený ako dedikovaná inštancia pre produkčné použitie vyžadujúce suverenitu údajov.

Súlad a štandardy (2026)

Nariadenie	Účinnosť	Požiadavka	Ako pomáhame
Zákon o umelej inteligencii (AI Act) (2024/1689)	Fázované 2025–2027	Klasifikácia rizika, posúdenie zhody, dokumentácia	Hodnotenie rizika AI, technická dokumentácia, integrácia ľudského dohľadu
CRA (2024/2847)	2027	Kybernetická bezpečnosť pre zariadenia s AI	Secure boot, OTA aktualizácie, SBOM pre ML modely a firmvér
IEC 62443	Prebieha	Bezpečnosť pre priemyselné zariadenia s AI	Bezpečnostný model zón/kanálov, hodnotenie SL-T
ISO/IEC 42001:2023	Prebieha	Štandard systémov manažérstva AI	Implementácia AIMS pre vývoj edge AI
ISO/IEC 22989:2022	Prebieha	Koncepty a terminológia AI	Zosúladenie rámca pre dokumentáciu
GDPR Čl. 25	Prebieha	Ochrana súkromia už pri návrhu	Lokálna inferencia (žiadne osobné údaje neopúšťajú zariadenie), diferenciálne súkromie
Označenie CE	Prebieha	EMC a bezpečnosť	EN 55032/55035, EN 62368-1 pre všetok edge hardvér

Všetky riešenia Edge AI sú vyvíjané v rámci Európskej únie, čo zaručuje úplnú suverenitu údajov a súlad s rámcami správy AI v EÚ. Dokumentácia pôvodu tréningových dát a skreslenia (bias) modelu poskytovaná ako štandardný výstup.