Google AI Edge - İnternetsiz Yapay Zeka

• Yazar: Masqot Community
• 18 Oct 2025
• 6 dk okuma

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanındaki devrim niteliğindeki gelişmeler, günümüzde birçok sektörü kökten değiştirme potansiyeline sahiptir. Bu evrimin kilit bir bileşeni, verilerin ağın kenarında 'karara bağlandığı' ve işlendiği edge bilişimi fikridir. AI modelleriyle bir araya getirildiğinde, edge bilişimi bulut bağımlılığını azaltarak büyük avantajlar sunar. Google'un bu konudaki ürünü Google AI Edge'ye yakından bakalım.

Edge Bilişimin Yararları

Edge bilişimi aşağıdaki ana avantajları sunar:

• Düşük Gecikme Süresi: Sağlık hizmetleri ve endüstriyel otomasyon gibi uygulamalarda sadece milisaniyelik yanıtlar sağlanması yeterli değildir. Edge bilişimi, bu ihtiyacı karşılayarak yapay zekanın pratik ortamlarda uygulanmasına yönelik ivmenin önemli bir teşvikidir.
• Gizlilik: Edge cihazlarında AI modellerinin uygulanması, hassas kişisel verilerin cihazda kalmasını sağlayarak gizlilik endişelerini en aza indirir. Edge bilişimi veri gizliliğine açık bir yol sunar.
• Çevrimdışı Destek: İnternet erişimi olmamasına rağmen, AI hizmet teklifleri AI'nin uygulanabilirliğini genişletir ve buluta bağımlılığı azaltır.

Google AI Edge Platformu

Google AI, yapay zeka modellerinin mobil cihazlar, web tarayıcıları ve gömülü sistemler gibi edge cihazlara dağıtılmasına olanak tanıyan tam kapsamlı bir çözüm olan Google AI Edge şeklini alır. Geliştiricilere AI destekli uygulamaları hızlı bir şekilde oluşturmak ve ölçeklendirmek için kapsamlı bir düşük kodlu API seti, genişletilebilir çerçeveler ve donanım ivmesi çözümleri sağlar. Bu alandaki Google'ın yaklaşımı, derin öğrenmeyi merkezi buluttan yükleyerek AI mobilitesini ve gizliliğini yeniden şekillendirmeye odaklanır.

Google AI Edge ile AI Model Dağıtım Senaryoları ve Kullanım Örnekleri

Google AI Edge, Android, iOS, web ve gömülü Linux/mikrokontrolörler gibi farklı platformları destekler. Başından itibaren platformlar arasında hizmet vererek, dağıtıma kadar eğitimden itibaren, TensorFlow da birçok platformda ve cihaz türünde sorunsuz bir şekilde çalışacak şekilde tasarlandı. Bu platformlar arası destek, geliştiricilerin aynı modeli farklı cihaz türlerinde kullanarak AI'nin sadece bulut hizmetlerinde değil, günlük yaşamda kullandığımız tüm cihazlarda da yayılmasını sağlar. Kullanım Örnekleri ve Dağıtım Senaryoları:

• AI Mobil Uygulama: Akıllı, durumsal, gizliliği koruyan telefon uygulamaları oluşturulmasını sağlar. Yüz tanıma ile AR filtreleri, nesne tanıma, el hareketlerini algılama veya cihaz üzerinde çevrimdışı çeviri gibi bazı örnekler.
• Web Uygulamalarında AI: Web sitenizi akıllı, ölçeklenebilir ve kullanıcı dostu web uygulamaları için AI ile güçlendirin. Resim moderasyonu, anında dil çevirisi ve kişiselleştirilmiş öneriler gibi uygulamalar bu kategoriye dahildir.
• Gömülü/IoT Sistemleri: Hafif, yüksek verimlilik öncelikli çalışan IoT (Nesnelerin İnterneti) ve giyilebilir sistemler, Google AI Edge'den faydalanır. Bu teknoloji, akıllı ev, güvenlik, kişisel cihazlar gibi uygulamalarda, sesli komut tanıma/ nesne tanıma ve takibi ile güvenlik kamerası/ duruş kontrolü ile yapılabilir. Bu, daha az bulut bağımlılığı, daha hızlı yanıt süreleri ve geliştirilmiş güvenilirlik anlamına gelir. Sağlık, finans, imalat ve ulaşım gibi alanlardaki çeşitli kullanım örnekleri, edge AI'nin sadece bir teknolojik sıçrama olmadığını; aynı zamanda derin bir sektörel dönüşüme yol açabileceğini göstermektedir.

CI/CD Entegrasyonu ve MLOps Stratejisi

Google AI Edge, AI modellerinin edge cihazlarına dağıtımını otomatikleştirmek için Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım (CI/CD) hattı ile kolayca dağıtılır. Otomasyon, tutarlılık, hız ve güvenilirlik dahil CI/CD'nin faydaları, edge cihazlarına dağıtılan AI modelleri için olmazsa olmazlardır. Bu, insan hatalarını azaltır ve farklı ortamlarda tutarlı modelleme ve dağıtımı garanti eder.

Google Cloud'un Cloud Build, Cloud Source Repositories, LiteRT ve Vertex AI dahil CI/CD tekliflerinden yararlanarak model yaşam döngüsünü otomatikleştirir. TensorFlow, PyTorch veya JAX gibi çerçevelerle modeller oluşturulup eğitilebilir ve ardından Vertex AI ile işletilebilir. Eğitilen modelin dönüştürülmesinden sonra, CI/CD ekip kağıt işlerine entegre edilebilir. Otomatik test ve dağıtım hatları Cloud Build üzerinde tamamen otomatikleştirilmiştir ve model performansı sürekli izlenir. Entegrasyon, MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) avantajları sunar; daha hızlı yinelemeler, ölçeklenebilir yerleştirme kenar ortamınıza, daha az hata sayısı oranı ve gerçek zamanlı model performans izlemeyi sağlar. Bulutta eğitilmiş modeller (örn. Vertex AI) ve ardından edge cihazlarına dağıtılan modeller, düşük gecikmeli çıkarım ve gizlilik sağlayan hibrit bir modeli müjdeler; bulut ise model eğitimi, optimizasyonu ve yaşam döngüsü yönetimi için ölçek ve kaynaklar sağlar. Zorluklar, edge cihazları için modellerin ince ayarlarını yapmayı (örn. bellek kısıtlamaları için nicemleme); fiziksel cihazlardaki otomatik testlerin maliyetini; ve güvelik (örn. modelin ve verilerin piyasaya sürüldüğünde korunması) içerir.

Google AI Edge'in Rekabetçi Alanı ve Farklılaşma Noktaları

Edge AI pazarında, büyük bulut satıcılarının AWS IoT Greengrass ve Azure IoT Edge gibi çözümleri ve donanım hızlandırıcı modüller NVIDIA Jetson ve Google Coral TPU gibi modüller de bulunmaktadır. Her biri kendi özel niş ve güçlerine sahiptir.

• AWS IoT Greengrass ve Azure IoT Edge ile Karşılaştırma: İkisiyle de ortak tek şey; veri işleme ve daha düşük gecikme süresi. Bunun dışında, Google'ın AI kenarı, AI model dağıtımına yoğun bir şekilde odaklanmış gibi görünüyor. Google’ın 2023’te Cloud IoT Core hizmetini devre dışı bırakması, şirketin IoT cihaz yönetiminden kenarda AI modellerinin dağıtımına ve işlenmesine geçiş yaptığını açıkça göstermektedir. Bu stratejik hamle, Google’ın bakış açısına göre, AI bir temel ‘inovasyon’ ve IoT bir AI ‘uygulaması’ olduğu anlamına geliyor.

• NVIDIA Jetson ve Google Coral TPU ile Karşılaştırma: NVIDIA Jetson ve Google Coral TPU, edge AI hızlandırması için özel donanım modülleridir. Google AI Edge girişimi üzerindeki çalışmalar, bu tür donanım hızlandırıcılar ile çalışmaya ve birlikte çalışmaya hazırlanmaktadır. Özellikle, Coral TPU ile LiteRT'nin eş-optimizasyonu, Google’ın donanımdan yazılıma tam kapsamlı edge AI çözümleri sunma kapasitesini kanıtlamaktadır. Kendi donanım hızlandırıcısıyla birlikte iyi tasarlanmış çok çerçeveli destek, Google’a diğer potansiyel satıcılara karşı biraz avantaj sağlar.