Budowanie zaufanych i zgodnych z regulacjami urządzeń AI dzięki bezpiecznej technologii Edge AI
Wraz z tym, jak sztuczna inteligencja (AI) coraz bardziej zbliża się do zastosowań w rzeczywistym świecie, pozostaje jedno kluczowe wyzwanie – zaufanie. Klienci nie chcą jedynie inteligentnych urządzeń. Oczekują bezpiecznych, niezawodnych i zgodnych z regulacjami systemów AI, które chronią prywatność, działają offline i spełniają zmieniające się wymogi prawne.
Sztuczna inteligencja nie jest już ograniczona do chmury. Szybko staje się integralną częścią każdego produktu – od czujników w fabrykach i urządzeń medycznych po systemy motoryzacyjne. Jednak w miarę jak AI jest realnie stosowana, kluczowym wyzwaniem pozostaje zaufanie. Klienci oczekują nie tylko inteligentnych urządzeń, ale takich, które są bezpieczne, niezawodne i zgodne z regulacjami, chronią prywatność, działają offline i spełniają wymogi prawne. Przeczytaj także: AI Compliance & the EU AI Act – What Product Teams Must Do Now.
Tu właśnie pojawia się Secure Edge AI. Etteplan pomaga firmom projektować i wdrażać AI, które nie tylko działa, ale także budzi zaufanie. Dzięki przeniesieniu inteligencji bezpośrednio na urządzenie i wbudowaniu zabezpieczeń na każdym poziomie, zapewniamy naszym klientom przewagę zarówno w innowacji, jak i zgodności z regulacjami.
Czym jest Edge AI i dlaczego ma znaczenie?
Edge AI to sztuczna inteligencja działająca lokalnie na urządzeniu lub w pobliżu źródła danych, zamiast polegać na odległych serwerach w chmurze. Zwykle model AI jest trenowany w chmurze lub centrum danych, ale wnioskowanie odbywa się bezpośrednio na wbudowanym sprzęcie, takim jak mikrokontrolery (MCU), układy SoC czy przemysłowe bramy.
"Edge AI oznacza AI tam, gdzie dzieją się rzeczy: dane są przetwarzane blisko źródła, a nie w chmurze."
Otto Heikkonen
AI Solution Architect w Etteplan
Przetwarzanie danych lokalnie umożliwia szybsze i bezpieczniejsze decyzje, zmniejsza wykorzystanie przepustowości sieci i zapewnia działanie urządzeń nawet przy ograniczonej łączności.
To podejście przynosi pięć kluczowych korzyści – oszczędność przepustowości, niskie opóźnienia, ekonomię, niezawodność i prywatność (ramy „BLERP”) – co czyni Edge AI szczególnie wartościowym dla branż, które podlegają wymagającym obostrzeniom prawnych i prowadzą wdrożenia na dużą skalę.
- Oszczędność przepustowości: przesyłane są tylko istotne dane lub wnioski, co zmniejsza obciążenie sieci i koszty.
- Niskie opóźnienia: urządzenia reagują natychmiast, bez oczekiwania na komunikację z chmurą.
- Ekonomia: lokalne przetwarzanie eliminuje koszty transferu i obliczeń w chmurze, poprawiając efektywność kosztową w skali.
- Niezawodność: Edge AI umożliwia urządzeniom działanie niezależnie od dostępności internetu – lokalne wnioskowanie i podejmowanie decyzji są odporne na brak sieci.
- Prywatność: wrażliwe dane pozostają na urządzeniu, co minimalizuje ryzyko ich ujawnienia i wspiera zgodność z regulacjami.
Zobacz, jak przekłada się to na efekty: AI-Empowered Products – Turning Intelligence into Value.
Przykłady zastosowań Edge AI w różnych branżach
W przemyśle produkcyjnym, Edge AI umożliwia inspekcję wizualną i predykcyjne utrzymanie ruchu bezpośrednio na hali fabrycznej. W ochronie zdrowia urządzenia zasilane AI analizują dane pacjentów lokalnie, aby chronić prywatność i zapewnić niezawodne działanie niezależnie od dostępności sieci.
W energetyce i sektorze użyteczności publicznej czujniki wyposażone w Edge AI optymalizują wydajność i autonomicznie wykrywają usterki na miejscu, działając skutecznie nawet w obszarach o słabej lub zerowej łączności.
W motoryzacji Edge AI umożliwia asystę kierowcy w czasie rzeczywistym, monitorowanie pojazdu oraz predykcyjne utrzymanie, przetwarzając dane z czujników lokalnie w celu natychmiastowych decyzji dotyczących bezpieczeństwa i wydajności – nawet, gdy pojazdy znajdują się poza zasięgiem sieci.
W transporcie publicznym i logistyce Edge AI wspiera zarządzanie flotą, optymalizację tras i wykrywanie anomalii bezpośrednio w pojazdach lub infrastrukturze transportowej, zapewniając niezawodne działanie i ochronę danych, niezależnie od dostępu do Internetu.
W aplikacjach dla inteligentnych miast Edge AI zasila lokalną analizę wideo na potrzeby zarządzania ruchem, monitorowania środowiska i bezpieczeństwa publicznego, zmniejszając zapotrzebowanie na przepustowość i umożliwiając natychmiastowe reakcje z zachowaniem prywatności na poziomie urządzenia.
Wyzwania wdrożenia AI w praktyce: bezpieczeństwo, koszty i zgodność
Choć Edge AI ma ogromny potencjał, firmy stoją przed trzema głównymi barierami:
- Brak kompetencji
AI rozwija się szybko, a wiele zespołów R&D nie ma wiedzy, jak bezpiecznie zintegrować ją z produktami. Jak mówi Otto: „To nie tylko napisanie algorytmu. To walidacja, testowanie i utrzymanie rozwiązań, które zachowują się inteligentnie w realnym środowisku.”
- Niezawodność i ryzyko
Decyzje AI są probabilistyczne, a nie deterministyczne. W przeciwieństwie do systemów opartych na regułach, modele AI mogą dawać różne wyniki dla podobnych danych, szczególnie w nietypowych przypadkach. W zastosowaniach fizycznych lub krytycznych dla bezpieczeństwa zwiększa to złożoność walidacji i zarządzania ryzykiem.
- Zgodność z regulacjami prawnymi
EU AI Act klasyfikuje systemy AI w cztery kategorie ryzyka: niedopuszczalne, wysokie, ograniczone i minimalne, aby dopasować nadzór regulacyjny do potencjalnego wpływu systemu. Większość zastosowań przemysłowych i biznesowych należy do kategorii ograniczonego lub minimalnego ryzyka, co oznacza lżejsze wymogi, ale nadal obowiązkową dokumentację i ocenę ryzyka.
„Chociaż przemysłowe zastosowania AI często zaliczają się do kategorii niskiego ryzyka, dokumentacja i ocena ryzyka nadal będą obowiązkowe. Zgodność z regulacjami nie może już być traktowana jako sprawa drugorzędna.”
Otto Heikkonen
Niektóre przepisy zaczną obowiązywać już w 2025 r. dla aplikacji niskiego ryzyka, a główne wymagania dla systemów wysokiego ryzyka będą obowiązkowe od sierpnia 2027 r., natomiast pełne wdrożenie CRA nastąpi w grudniu 2027 r.
Te czynniki sprawiają, że bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami stają się niezbędne dla każdej firmy, planującej komercjalizację rozwiązań AI.
Dlaczego warto postawić na Secure Edge AI?
Wyżej wymienione wyzwania pokazują, dlaczego Secure Edge AI staje się fundamentem odpowiedzialnej innowacji, gotowej na regulacje.
Kluczowe korzyści Secure Edge AI obejmują:
- Ochrona danych: W przeciwieństwie do AI w chmurze, która często wymaga przesyłania wrażliwych danych na zdalne serwery, Secure Edge AI przetwarza dane lokalnie, minimalizując ryzyko ich ujawnienia. Znacząco obniża to zagrożenia dla prywatności i pomaga organizacjom spełniać wymogi dotyczące ochrony danych.
- Możliwość pracy offline: Podczas gdy AI w chmurze jest zależna od stałej łączności, Edge AI umożliwia urządzeniom autonomiczne działanie i utrzymanie kluczowych funkcji nawet bez dostępu do Internetu. Zapewnia to niezawodność systemu i zmniejsza ryzyko cyberataków na systemy sieciowe.
- Efektywność kosztowa: Dzięki lokalnemu przetwarzaniu danych Secure Edge AI redukuje bieżące koszty związane z chmurą i przepustowością, co sprawia, że wdrożenia na dużą skalę są bardziej opłacalne niż podejścia skoncentrowane na chmurze.
- Uproszczona zgodność: Architektury AI w chmurze mogą komplikować zgodność z regulacjami ze względu na transfery danych między krajami i współdzieloną infrastrukturę. Secure Edge AI wykorzystuje wbudowane szyfrowanie, bezpieczny rozruch i walidację oprogramowania układowego, wspierając zgodność z normami GDPR, ISO i regulacjami UE. Choć te funkcje zapewniają solidne podstawy techniczne, pełna zgodność wymaga również rzetelnej dokumentacji, oceny ryzyka i ciągłego nadzoru.
- Długoterminowa niezawodność i bezpieczeństwo: AI w chmurze może korzystać z dużych zasobów danych i mocy obliczeniowej, aby maksymalizować dokładność modeli, ale może wprowadzać opóźnienia i ryzyko zależności. Edge AI jest zaprojektowane tak, aby dostarczać szybkie, niezawodne wnioski tam, gdzie kluczowe jest działanie w czasie rzeczywistym, stawiając na terminowe i solidne decyzje. Mechanizmy bezpiecznych aktualizacji zapewniają, że modele AI na urządzeniach mogą ewoluować, aby spełniać nowe regulacje, dane i potrzeby wydajnościowe w czasie.
Chmura vs. Edge AI: Kluczowe różnice
| Apekt | Chmura AI | Secure Edge AI |
| Przetwarzanie danych | Centralnie na zdalnych serwerach w chmurze | Zdecentralizowane – na urządzeniu |
| Opóźnienia | Wyższe – ze względu na komunikację z chmurą | Ultra-niskie – dzięki lokalnemu przetwarzaniu |
| Prywatność | Dane muszą być przesyłane na zewnątrz, co zwiększa ryzyko | Dane pozostają lokalnie, co zwiększa ochronę prywatności |
| Przepustowość | Wysokie – przesyłanie dużych ilości danych do chmury | Niskie – przesyłane są tylko istotne wnioski lub zdarzenia |
| Koszty | Wyższe koszty operacyjne (przepustowość, obliczenia w chmurze, przechowywanie danych) | Efektywne kosztowo – minimalizuje użycie chmury i opłaty za transfer danych |
| Skalowalność | Skalowalne, ale mogą wystąpić ograniczenia przepustowości lub zasobów chmury | Skalowalne – dzięki rozproszonemu przetwarzaniu na wielu urządzeniach edge |
| Niezawodność | Zależne od stabilnej łączności internetowej | Działa autonomicznie – nawet offline lub przy słabej łączności |
| Zgodność | Złożona – ze względu na transfery danych między krajami i współdzieloną infrastrukturę | Uproszczona – dane pozostają lokalnie, łatwiejsze zarządzanie |
Zespoły Etteplan projektują sprzęt i oprogramowanie AI jako całość, wdrażając zasady security-by-design od pierwszego dnia. Wybór odpowiedniej platformy jest również kluczowy dla osiągnięcia tych korzyści. Etteplan wspiera klientów na każdym etapie wyboru platformy AI, zapewniając dopasowanie sprzętu do wymogów bezpieczeństwa, wydajności i cyklu życia.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak wybór platformy AI wpływa na wydajność i zgodność? Przeczytaj: Choosing the Right Hardware for Edge AI
Dlaczego Etteplan jest zaufanym partnerem w tworzeniu bezpiecznych rozwiązań AI
“Naszą siłą jest łączenie świata oprogramowania AI z wbudowanym sprzętem. Wiemy, jak sprawić, by AI działała niezawodnie w rzeczywistych urządzeniach.”
Etteplan wyróżnia się dzięki połączeniu głębokiej wiedzy inżynierskiej z praktycznym doświadczeniem w AI. Lata pracy w różnych branżach nauczyły nas, że prawdziwa innowacja w AI powstaje wtedy, gdy technologia, niezawodność i zgodność z regulacjami działają razem w sposób spójny.
Nasze multidyscyplinarne zespoły dbają o to, aby systemy AI były nie tylko inteligentne, ale również bezpieczne, skalowalne i zgodne z regulacjami, przekształcając koncepcje R&D w trwałe rozwiązania biznesowe.
Integracja Embedded z AI
Etteplan płynnie łączy systemy wbudowane, elektronikę i wiedzę z zakresu inżynierii AI, aby pomóc klientom projektować bezpieczne i zgodne produkty AI. Nasze zespoły pracują nad firmware, sprzętem i algorytmami, zapewniając optymalizację każdej warstwy urządzenia – od czujnika po oprogramowanie – pod kątem wydajności, bezpieczeństwa i trwałości.
Projektowanie odporne na cyberzagrożenia
Dzisiejsi klienci oczekują rozwiązań AI, które są nie tylko inteligentne, ale również bezpieczne i zgodne z regulacjami. Podejście Secure Edge AI Etteplan wbudowuje bezpieczeństwo w każdy etap projektowania, zgodnie z regulacjami takimi jak EU Cyber Resilience Act (CRA) i AI Act. To proaktywne podejście zapewnia, że tworzone przez nas rozwiązania AI są bezpieczne, niezawodne i gotowe na przyszłość, umożliwiając klientom niezawodne i bezpieczne innowacje w szybko zmieniającym się środowisku regulacyjnym.
Sprawdzone platformy
Nasze doświadczenie z platformami takimi jak NVIDIA Jetson, Intel i STM32 pozwala nam budować skalowalne, wydajne i bezpieczne rozwiązania sprzętowe AI.
Partnerstwa, które potwierdzają skuteczność Secure Edge AI
Ekosystem Secure Edge AI Etteplan łączy zaufanych partnerów technologicznych, aby dostarczać zarówno inteligencję, jak i bezpieczeństwo. Dzięki bliskiej współpracy z Bosch Rexroth, Ekkono AI i Edge Impulse pokazujemy, jak bezpieczeństwo, elastyczność i wydajność łączą się w praktycznych zastosowaniach.
- Bosch Rexroth: Dzięki ctrlX OS (Linux certyfikowany wg IEC 62443-4-2) Etteplan integruje aplikacje edge z w pełni bezpiecznym i otwartym systemem operacyjnym. Umożliwia to certyfikowanemu sprzętowi przemysłowemu uruchamianie konteneryzowanych obciążeń AI z zaufanym rozruchem, kluczami opartymi na TPM i bezpiecznymi aktualizacjami OTA, dając producentom fundament gotowy na CRA.
- Ekkono AI: Umożliwia niezależne uczenie przyrostowe bezpośrednio na urządzeniu – pozwalając każdemu wdrożeniu uczyć się lokalnie, bez zależności od chmury. Wspiera to branże krytyczne dla prywatności, takie jak produkcja, energetyka i obronność, gdzie suwerenność danych i działanie offline są kluczowe.
- Edge Impulse: Wszechstronna platforma do kompleksowego rozwoju AI na sprzęcie o ograniczonych zasobach, obsługująca zarówno aplikacje wizyjne, jak i szeregowe (czujnikowe). Usprawnia cały proces – od pozyskiwania danych i trenowania modeli po generowanie przenośnych środowisk uruchomieniowych. Etteplan opracował i zweryfikował rozwiązania Vision AI i Time Series AI z wykorzystaniem Edge Impulse, pokazując, że wnioskowanie i wykrywanie anomalii mogą działać efektywnie na brzegu sieci przy zachowaniu energooszczędności i bezpiecznego przetwarzania danych.
Te współprace dowodzą, że Secure Edge AI to nie abstrakcja, lecz podejście ekosystemowe, które łączy zaufany sprzęt, lokalną inteligencję i zgodne oprogramowanie w jedno spójne rozwiązanie. Jeśli oceniasz architektury, nasz artykuł Choosing the Right Hardware for Edge AI wyjaśnia, jak zrównoważyć wydajność, zgodność i koszty.
Kompleksowa realizacja i zarządzanie cyklem życia
Etteplan wspiera klientów w całym cyklu życia Edge AI – od walidacji koncepcji i studiów wykonalności po certyfikowane wdrożenie i ciągłą optymalizację. Łączymy umiejętności techniczne z elastyczną współpracą, wykorzystując sprawdzone projekty referencyjne i ramy rozwojowe, aby przyspieszyć implementację przy zachowaniu zgodności i niezawodności. Dzięki silnym kompetencjom MLOps zapewniamy, że systemy AI pozostają aktualne, zgodne i wydajne przez cały okres eksploatacji.
Budowanie zaufania poprzez zgodność i partnerstwo
Dzięki bogatemu doświadczeniu w branżach takich jak przemysł, motoryzacja, opieka zdrowotna i energetyka, Etteplan łączy wiedzę sektorową z elastycznością i współtworzeniem. Dajemy klientom możliwość pełnego posiadania swoich rozwiązań AI i skalowania ich z pewnością.
“Pomagamy klientom nie tylko tworzyć AI, ale robić to w sposób bezpieczny i trwały”
Bezpieczeństwo to nie tylko aspekt techniczny – to kluczowy czynnik umożliwiający rozwój biznesu. Klienci oczekują pewności, że ich urządzenia spełniają najwyższe standardy bezpieczeństwa i ochrony prywatności, szczególnie w obliczu coraz bardziej rygorystycznych regulacji. Jako zaufany partner w obszarze AI, Etteplan gwarantuje zgodność na każdym etapie – od prototypu, przez produkcję, aż po długoterminowe utrzymanie – zapewniając pełną dokumentację i zgodność z obowiązującymi normami.
Wraz z nadejściem kolejnej fali innowacji przemysłowych to właśnie zaufanie będzie kluczowym czynnikiem sukcesu. Edge AI sprawia, że urządzenia stają się inteligentne, natomiast Secure Edge AI czyni je niezawodnymi. Łącząc wiedzę inżynierską w zakresie systemów wbudowanych z wymogami regulacyjnymi, Etteplan wspiera firmy w bezpiecznej i zrównoważonej modernizacji produktów oraz procesów, wprowadzając innowacje AI na rynek szybciej – bez kompromisów w zakresie niezawodności i zgodności.
Gotowy na zaprojektowanie swojego bezpiecznego rozwiązania AI?
Sprawmy, by AI była nie tylko inteligentna, ale i godna zaufania. Dowiedz się, jak zgodność i zaufanie tworzą fundament innowacji AI gotowych na przyszłość w naszym artykule: AI Compliance & the EU AI Act – What Product Teams Must Do Now.
Skontaktuj się z ekspertami AI Etteplan, aby omówić architektury Edge AI, które są zgodne z literą prawa, działają offline i wspierają przyszłość dla Twoich produktów.
Zadaj pytanie
Senior Project Manager