Pada paruh pertama tahun 2024, perhatian industri teknologi mulai beralih dari ketergantungan penuh pada cloud menuju penerapan Edge AI yang lebih luas. Teknologi ini menjadi elemen penting dalam ekosistem perangkat Internet of Things (IoT), membantu perusahaan mengoptimalkan operasi dengan memproses data lebih dekat ke sumbernya. Tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi, mempercepat pengambilan keputusan, dan menjaga privasi data.
Meskipun demikian, langkah ini bukan berarti menggantikan peran perusahaan besar seperti Amazon, Google, atau Microsoft dalam layanan cloud. Sebaliknya, organisasi kini lebih selektif dalam memanfaatkan cloud, memilih pendekatan hybrid dengan mengintegrasikan Edge AI sebagai solusi untuk memaksimalkan skala ekonomi, meningkatkan efisiensi pemrosesan, dan memanfaatkan kecerdasan buatan langsung di perangkat IoT.

1. Transformasi Teknologi: Dari Cloud ke Edge

Pendekatan selektif terhadap teknologi ini tidak hanya sekadar memanfaatkan perangkat dengan harga terjangkau yang bergantung pada konektivitas nirkabel dan layanan cloud yang melimpah. Sebaliknya, dengan Edge AI, organisasi dapat memperkuat kemampuan pemrosesan langsung di perangkat, baik di sensor pintar maupun perangkat keras seperti hub rumah pintar. Data yang dihasilkan oleh perangkat diproses di lokasi, sehingga mengurangi kebutuhan untuk mengirimnya ke pusat data cloud.
Pendekatan ini menawarkan banyak keuntungan, termasuk:

1.1 Pengurangan Latensi

Salah satu keuntungan utama Edge AI adalah kemampuannya mengurangi latensi secara drastis. Dengan memproses data langsung di perangkat atau di lokasi yang lebih dekat dengan sumber data, sistem tidak perlu mengirimkan data mentah ke pusat data atau cloud untuk diproses. Hal ini sangat penting dalam aplikasi yang memerlukan respons cepat, seperti kendaraan otonom, peralatan medis, atau sistem keamanan.
Sebagai contoh, dalam kendaraan otonom, kamera dan sensor di mobil harus dapat mendeteksi dan merespons situasi di jalan, seperti adanya pejalan kaki atau kendaraan lain, dalam hitungan milidetik. Jika data harus dikirim ke cloud untuk dianalisis, proses ini akan memakan waktu lebih lama, yang dapat mengancam keselamatan. Dengan Edge AI, analisis dapat dilakukan secara langsung di perangkat, memungkinkan kendaraan untuk merespons situasi dengan cepat dan tepat.

1.2 Optimalisasi Penggunaan Bandwidth

Mengirim data dalam jumlah besar ke cloud untuk dianalisis membutuhkan bandwidth yang besar, yang tidak hanya meningkatkan biaya tetapi juga dapat membebani jaringan. Dengan Edge AI, hanya data penting atau hasil analisis akhir yang dikirim ke cloud, sementara sebagian besar data mentah diproses di perangkat lokal.
Sebagai ilustrasi, dalam sistem pengawasan keamanan, kamera yang dilengkapi Edge AI dapat memfilter dan menganalisis video secara langsung. Kamera hanya akan mengirimkan rekaman tertentu, seperti kejadian yang mencurigakan, ke server pusat. Ini tidak hanya mengurangi beban jaringan tetapi juga mengurangi biaya penyimpanan data yang tidak relevan di cloud.

1.3. Keamanan Data yang Lebih Baik

Keamanan dan privasi data menjadi perhatian utama dalam sistem berbasis cloud. Data yang dikirimkan ke pusat data atau server cloud berisiko mengalami kebocoran selama transmisi, terutama jika jaringan yang digunakan tidak sepenuhnya aman. Dengan Edge AI, data sensitif dapat diproses secara lokal di perangkat tanpa harus keluar dari jaringan internal, sehingga risiko kebocoran data dapat diminimalkan.
Misalnya, dalam aplikasi medis, perangkat wearable seperti monitor detak jantung dapat menganalisis data pasien secara lokal dan hanya mengirimkan informasi penting ke cloud untuk penyimpanan atau analisis lebih lanjut. Hal ini membantu melindungi informasi pasien dari potensi penyalahgunaan atau serangan siber.

1.4 Pengurangan Ketergantungan pada Cloud

Meskipun cloud menawarkan fleksibilitas yang besar, ketergantungan penuh pada cloud dapat menjadi hambatan dalam kondisi tertentu, seperti ketika konektivitas jaringan terbatas atau tidak stabil. Edge AI memungkinkan perangkat untuk tetap berfungsi secara mandiri meskipun koneksi ke cloud terganggu.
Contohnya, dalam aplikasi smart home, perangkat seperti termostat pintar dapat mengatur suhu ruangan berdasarkan data lokal yang dikumpulkan dari sensor, bahkan ketika koneksi internet mati. Dengan begitu, pengalaman pengguna tetap terjaga, dan perangkat dapat berfungsi secara optimal tanpa ketergantungan penuh pada cloud.

1.5 Peningkatan Efisiensi Energi

Pemrosesan data di cloud membutuhkan daya yang cukup besar, termasuk untuk mengirim data melalui jaringan dan menjalankan server pusat. Dengan Edge AI, sebagian besar analisis dilakukan di perangkat lokal, yang biasanya dirancang untuk menggunakan daya secara efisien. Hal ini tidak hanya mengurangi konsumsi energi tetapi juga mengurangi jejak karbon yang dihasilkan oleh operasi cloud dalam skala besar.
Sebagai contoh, perangkat IoT seperti sensor lingkungan di pertanian pintar dapat menggunakan Edge AI untuk memantau suhu, kelembapan, dan kondisi tanah secara real-time, tanpa perlu terus-menerus mengirim data ke cloud. Penggunaan energi yang lebih hemat ini membuat Edge AI menjadi solusi yang ramah lingkungan, contoh yang lain, kamera pengawas pintar dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan secara langsung dan memberikan peringatan tanpa perlu mengirim data video penuh ke cloud. Hal ini sangat relevan dalam aplikasi yang memproses data besar, seperti sistem keamanan atau robot kolaboratif di rumah sakit.
 
Apa Itu Edge AI?
Sebelum memahami Edge AI, penting untuk membedakan dua konsep terkait:

1. Edge Computing: Sebuah arsitektur komputasi yang memproses data lebih dekat ke sumbernya, yaitu di "tepi" jaringan, untuk mengurangi latensi dan meningkatkan efisiensi.
2. Edge AI: Penggunaan algoritma kecerdasan buatan di edge computing. Dengan Edge AI, perangkat dapat menganalisis data dan mengambil keputusan secara real-time tanpa mengandalkan cloud.

Dengan kata lain, Edge AI adalah komponen penting dari Edge Computing yang memperkenalkan kecerdasan buatan ke dalam sistem. Keduanya bekerja sama untuk meningkatkan efisiensi dan kecepatan pemrosesan data, yang sangat diperlukan dalam ekosistem IoT.
 

2. Mengapa Edge AI Penting untuk IoT?

Penerapan Edge AI pada perangkat IoT membuka berbagai peluang baru, terutama untuk perangkat yang memerlukan kemampuan input/output (I/O) tinggi dan pemrosesan cepat. Berikut adalah alasan utama mengapa integrasi Edge AI menjadi relevan:

1. Mengurangi Beban Jaringan dan Cloud
   Menurut prediksi Gartner, 75% data perusahaan pada tahun 2025 akan dihasilkan di luar pusat data tradisional. Jika data ini terus bergantung pada cloud untuk pemrosesan, jaringan akan kewalahan, dan biaya operasional akan meningkat. Dengan Edge AI, perangkat dapat memproses sebagian besar data secara lokal, mengurangi ketergantungan pada cloud dan menghemat biaya.
2. Kesadaran Jaringan pada Perangkat IoT
   Perangkat IoT dengan Edge AI dapat beroperasi secara mandiri, memanfaatkan teknologi komunikasi berdaya rendah dan berbandwidth tinggi. Dengan modul pintar, konektivitas canggih, dan sensor modern, perangkat ini mampu menganalisis data secara lokal tanpa mengandalkan koneksi internet yang terus-menerus.
3. Optimalisasi Tugas dengan Pemrosesan Lokal
   Edge AI memungkinkan perangkat untuk membedakan antara tugas yang mendesak dan yang dapat ditunda. Sebagai contoh, sensor air dapat memberikan peringatan langsung saat ada kebocoran, sementara analisis mendalam tentang pola kelembapan dapat dilakukan di cloud.
4. Meningkatkan Fleksibilitas Konektivitas
   Dalam aplikasi IoT seperti pelacakan armada kendaraan, perangkat dengan Edge AI dapat beralih antara berbagai jenis jaringan, seperti dari koneksi satelit ke Wi-Fi, tergantung pada lokasi dan kebutuhan.
5. Menciptakan Konektivitas Cerdas
   Edge AI memungkinkan perangkat IoT untuk memilih jalur komunikasi terbaik secara otomatis, seperti menggunakan jaringan seluler, Wi-Fi, atau konektivitas lain. Dengan pemrosesan data lokal, perangkat dapat memberikan respons cepat, misalnya memicu alarm saat mendeteksi suhu abnormal tanpa perlu instruksi dari server pusat.

 

3. Tantangan dalam Penerapan Edge AI

Meskipun Edge AI menawarkan banyak manfaat, penerapannya tidak luput dari berbagai tantangan. Berikut adalah beberapa tantangan utama yang dihadapi dalam implementasi Edge AI:

3.1 Keterbatasan Kapasitas Perangkat

Perangkat IoT yang digunakan untuk Edge AI sering kali memiliki keterbatasan dalam hal kapasitas pemrosesan, daya komputasi, dan penyimpanan data. Hal ini dapat menjadi kendala dalam menjalankan algoritma AI yang kompleks secara real-time.
Misalnya, perangkat IoT kecil seperti sensor lingkungan mungkin tidak dirancang untuk menangani model AI yang besar dan membutuhkan daya pemrosesan tinggi. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan pengembangan perangkat keras khusus seperti prosesor AI berdaya rendah, yang sering kali memerlukan investasi tambahan.

3.2 Kompleksitas Pengelolaan Data

Edge AI memproses data secara lokal di perangkat, yang berarti data tersebar di banyak titik edge di jaringan. Hal ini menimbulkan tantangan dalam pengelolaan, pengorganisasian, dan integrasi data dari berbagai perangkat untuk mendapatkan wawasan yang holistik.
Sebagai contoh, dalam sistem pengawasan keamanan yang terdiri dari ratusan kamera di berbagai lokasi, data yang dihasilkan mungkin sulit untuk disinkronkan dan dianalisis secara bersamaan. Pengembang perlu mengimplementasikan sistem manajemen data yang canggih untuk mengatasi tantangan ini, yang dapat mempersulit penerapan Edge AI.

3.3 Biaya Pengembangan dan Implementasi

Mengintegrasikan Edge AI ke dalam perangkat IoT memerlukan investasi yang tidak kecil, mulai dari pengembangan perangkat keras hingga pengoptimalan algoritma AI. Selain itu, perangkat dengan kemampuan Edge AI sering kali lebih mahal dibandingkan perangkat IoT standar.
Misalnya, untuk mengembangkan solusi Edge AI di pabrik pintar, perusahaan harus mengeluarkan biaya besar untuk meng-upgrade perangkat lama agar mendukung teknologi ini. Biaya tersebut mencakup pembelian perangkat keras baru, pelatihan tenaga kerja, hingga integrasi teknologi ke dalam sistem yang sudah ada.

3.4 Masalah Keamanan dan Privasi

Meskipun Edge AI dapat membantu mengurangi risiko kebocoran data dengan memprosesnya secara lokal, perangkat edge tetap rentan terhadap serangan siber. Serangan seperti hacking atau malware dapat menyebabkan gangguan operasional atau bahkan pencurian data.
Misalnya, dalam sistem rumah pintar, perangkat seperti kamera keamanan atau termostat pintar bisa menjadi target serangan. Jika perangkat ini tidak dilengkapi dengan protokol keamanan yang memadai, data pribadi pengguna bisa terekspos. Oleh karena itu, pengembang harus memastikan perangkat edge memiliki lapisan keamanan yang kuat, yang sering kali membutuhkan biaya dan upaya tambahan.

3.5 Keterbatasan Infrastruktur Jaringan

Penerapan Edge AI sering kali tergantung pada infrastruktur jaringan yang mendukung komunikasi antar perangkat. Jika jaringan tidak stabil atau tidak memadai, kinerja Edge AI dapat terganggu.
Sebagai contoh, di daerah pedesaan atau terpencil dengan infrastruktur jaringan yang lemah, perangkat Edge AI mungkin mengalami kesulitan dalam sinkronisasi data atau pembaruan perangkat lunak. Hal ini dapat membatasi penerapan Edge AI di skala yang lebih luas.
 
Kesimpulan
Edge AI adalah evolusi dari teknologi IoT yang memungkinkan pemrosesan data secara real-time di perangkat lokal. Dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan langsung ke perangkat, teknologi ini menawarkan kecepatan, efisiensi, dan keamanan yang lebih baik dibandingkan sistem tradisional yang bergantung penuh pada cloud.
Meskipun penerapan Edge AI menghadapi beberapa tantangan, seperti kebutuhan desain perangkat keras yang lebih kompleks, manfaat yang ditawarkannya jauh lebih besar. Edge AI tidak hanya mengurangi beban pada jaringan dan cloud tetapi juga menciptakan perangkat IoT yang lebih cerdas, responsif, dan adaptif.
Seiring berkembangnya teknologi jaringan seperti 5G dan non-terestrial network, Edge AI akan memainkan peran yang semakin penting dalam membentuk masa depan IoT dan teknologi digital. Sistem yang lebih fleksibel, hemat biaya, dan ramah lingkungan akan menjadi landasan dari inovasi berbasis Edge AI.