INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Elke sektor poog om sy bedrywighede, produktiwiteit en veiligheid te verbeter deur meer outomatisering te implementeer. Rekenaarprogramme moet in staat wees om patrone te onderskei en werke betroubaar en veilig te verrig om hulle te help.
Die wêreld is egter ongestruktureerd, en die spektrum van take wat mense uitvoer, sluit 'n eindelose aantal scenario's in wat moeilik is om voldoende in programme en reëls uit te druk.
Edge AI-vooruitgang het dit vir rekenaars en toestelle moontlik gemaak om met die "intelligensie" van menslike kognisie te werk, ongeag waar hulle is. Slim KI-geaktiveerde programme leer om vergelykbare take in 'n verskeidenheid situasies te doen, net soos mense in die werklike lewe doen.
Ons sal 'n diep blik op Edge AI, die voordele daarvan, gebruiksgevalle en nog baie meer in hierdie pos.
Wat is Edge AI?
Edge computing laat gebruikers toe om makliker toegang tot databerging en verwerking te hê. Dit word bewerkstellig deur prosesse op plaaslike toestelle soos skootrekenaars, IoT-toestelle of gespesialiseerde randbedieners uit te voer.
Die vertraging en bandwydte is bekommerd dat soms stymie wolk-gebaseerde bedrywighede nie 'n probleem vir randfunksies is nie.
Edge AI versnitte kunsmatige intelligensie en edge computing (AI). Dit behels die uitvoering van AI-algoritmes op plaaslike toestelle met verwerkingskrag aan die rand.
Edge AI skakel die behoefte aan stelselverbinding en -integrasie uit, wat gebruikers in staat stel om data intyds op hul toestelle te verwerk. Alhoewel KI-bedrywighede baie rekenaarkrag benodig, word die meerderheid daarvan nou in wolkgebaseerde sentrums uitgevoer.
Die nadeel is dat diensonderbrekings of aansienlike traagheid kan voorkom as gevolg van verbindings- of netwerkprobleme.
Deur KI-prosesse in randrekenaartoestelle te integreer, oorkom edge AI hierdie bekommernisse. Deur data in te samel en gebruikers te bedien sonder om met ander fisiese werwe te kommunikeer, kan gebruikers tyd bespaar.
Hoe werk Edge AI-tegnologie?
Masjiene moet in staat wees om te sien, voorwerpe te identifiseer, motors te bestuur, spraak te verstaan, te praat, te beweeg en ander mensagtige take uit te voer. Om menslike kognisie te dupliseer, gebruik KI 'n datastruktuur bekend as 'n diep neurale netwerk.
Hierdie DNN's word geleer om op sekere soorte navrae te reageer deur verskeie voorbeelde van daardie vraag saam met akkurate antwoorde te wys.
As gevolg van die groot hoeveelheid data wat nodig is om 'n akkurate model op te lei en die vereiste vir datawetenskaplikes om saam te werk om die model te bou, word hierdie opleidingsproses, bekend as "diep leer", gewoonlik in 'n datasentrum of die wolk uitgevoer. Die model ontwikkel in 'n "afleidingsenjin" wat werklike probleme kan beantwoord nadat dit opgelei is.
Die afleidingsenjin in edge AI-ontplooiings werk op 'n rekenaar of toestel op 'n afgeleë plek, soos 'n fabriek, 'n hospitaal, 'n motor, 'n satelliet of 'n persoon se huis.
Wanneer KI 'n probleem teëkom, word die problematiese data gereeld na die wolk oorgedra vir bykomende opleiding van die oorspronklike KI-model, wat uiteindelik die randafleidings-enjin vervang. Sodra edge KI-modelle geïmplementeer is, word hulle net meer en wyser, danksy hierdie terugvoerlus.
Voordele
KI-algoritmes is veral voordelig in liggings wat deur eindgebruikers besoek word met werklike probleme omdat hulle taal, besienswaardighede, klanke, geure, temperatuur, gesigte en ander analoog soorte ongestruktureerde inligting kan interpreteer.
As gevolg van kommer oor latensie, bandwydte en privaatheid, sal sommige KI-toepassings onprakties of selfs onmoontlik wees om in 'n gesentraliseerde wolk- of besigheidsdatasentrum te implementeer.
Die volgende is 'n paar van die voordele van edge AI:
- Intydse insigte: Aangesien randtegnologie data plaaslik analiseer eerder as in 'n verre wolk wat deur langafstandverbinding vertraag word, reageer dit intyds op gebruikersversoeke.
- Intelligensie: KI-toepassings is kragtiger en meer aanpasbaar as tradisionele programme, wat slegs kan reageer op insette wat die programmeerder voorspel het. 'n KI neurale netwerk, aan die ander kant, is opgelei om nie 'n spesifieke vraag te beantwoord nie, maar eerder om 'n spesifieke soort vraag te beantwoord, al is die vraag self nuut. Toepassings sou nie in staat wees om eindeloos verskeie insette soos teks, gesproke woorde of video sonder KI te verwerk nie.
- Privaatheid verhoog: KI kan werklike data bestudeer sonder om dit ooit aan 'n mens bloot te stel, wat privaatheid aansienlik verhoog vir enigiemand wie se voorkoms, stem, mediese beeld of ander persoonlike inligting bestudeer moet word. Edge AI verbeter privaatheid nog verder deur data plaaslik te stoor en net die ontleding en insigte na die wolk oor te dra.
- Koste verlaag: Deur rekenaarkrag nader aan die rand te skuif, benodig toepassings minder internetbandwydte, wat aansienlike besparings in netwerkuitgawes tot gevolg het.
- Konsekwente verbetering: Soos KI-modelle opgelei word op meer data, word hulle meer akkuraat. Wanneer 'n edge KI-toepassing data teëkom wat dit nie presies of met selfvertroue kan hanteer nie, laai dit dit dikwels op sodat die KI kan heroplei en daaruit kan leer. As gevolg hiervan, hoe langer 'n model op die rand in produksie is, hoe meer akkuraat sal dit wees.
Edge AI gebruik gevalle
Industriële masjinerie en verbruikerstoerusting is die twee hoofsegmente van die rand-KI-mark. Demonstrasietoetse toon verbetering op gebiede soos regulering en optimalisering van toerusting en outomatisering van geskoolde arbeidsvaardighede.
Verbruikerstoerusting met KI-geaktiveerde kameras wat prentonderwerpe outomaties opspoor, maak ook vordering. Daar word voorspel dat die mark vir verbruikerstoestelle vanaf 2021 dramaties sal groei, as gevolg van die feit dat die aantal toestelle groter is as die aantal industriële toerusting. Ons het 'n paar gewilde edge AI-gebruiksgevalle hieronder gelys:
- Outonome drones – hommeltuie het beheer verloor en verdwyn terwyl hulle afstandvliegtoetse gedoen het, volgens die nuus. Die vlieënier van 'n outonome hommeltuig is nie betrokke by die vlieg van die hommeltuig nie. Hulle hou dinge van ver af dop en gebruik die hommeltuig net wanneer dit absoluut noodsaaklik is. Amazon Prime Air, ’n hommeltuigafleweringsonderneming wat selfbesturende hommeltuie ontwikkel om items af te lewer, is die bekendste voorbeeld hiervan.
- Selfbestuurmotors – Die Die mees opwindende gebruik van edge computing is selfbesturende motors. Selfbesturende motors moet in baie omstandighede onmiddellik evaluasies van situasies maak, wat intydse dataverwerking noodsaak. Japan se padverkeerswet en padvervoervoertuigwet is in Desember 2019 hersien, wat dit makliker maak om vlak 3-selfbesturende voertuie op die pad te kry. Die veiligheidsvereistes waaraan outonome motors moet voldoen, asook die plekke waarin hulle kan ry, is daaronder. Gevolglik ontwikkel motorvervaardigers selfbesturende voertuie wat aan hierdie vereistes voldoen. Toyota, byvoorbeeld, is besig om die TRI-P4 deur sy treë met volledige outomatisering (vlak 4).
- Slimfone - Dit is die rand KI-toestel waarmee ons almal die meeste vertroud is. Siri en Google Assistant, wat edge AI gebruik om hul stem aan te dryf gebruikerskoppelvlakke, is ideale gevalle van edge AI op slimfone. KI op die toestel skakel die behoefte uit om toesteldata na die wolk te stuur omdat verwerking op die toestel (rand) plaasvind. Dit help om privaatheid te beskerm terwyl dit ook verkeer verminder.
- Vermaak – Virtueel realiteit, volgemaak realiteit en gemengde realiteit toepassings vir vermaak sluit in stroom videomateriaal na virtuele realiteit bril. Deur verwerking van die bril na randbedieners naby die eindtoestel uit te kontrakteer, kan die grootte van sulke glase tot die minimum beperk word. Microsoft het byvoorbeeld pas HoloLens onthul, 'n holografiese rekenaar wat in 'n hoofbedekking gepas is wat gebruikers in staat stel om verhoogde werklikheid te ervaar. Microsoft beplan om die HoloLens te gebruik om konvensionele rekenaar-, data-analise, mediese beelding en speletjie-aan-die-rand-toepassings te verskaf.
- Gesigsherkenning – Gesig herkenningstelsels is 'n vooruitgang in toesigkameras wat kan leer om individue op grond van hul gesigte te herken. KI-kameramodule wat rand KI-rekenaartegnieke gebruik om gesigseienskappe intyds te assesseer. Dit kan gesigte vinnig en presies opspoor, wat dit ideaal maak vir bemarkingsinstrumente wat sekere eienskappe soos ouderdom teiken, sowel as gesigsherkenning om toestelle te ontsluit.
5G & Edge AI
Die noodsaaklike vereiste vir 5G in gebiede met hoë groei, soos volledig selfbestuurde motors, intydse virtuele realiteit-ervarings en missie-kritiese toepassings, dryf meer innovasie in edge computing en Edge AI.
5G is die volgende generasie sellulêre netwerk wat poog om diensgehalte aansienlik te verbeter, soos beter deurset en verminderde latensie - wat 10x vinniger datatempo's gee as bestaande 5G-netwerke.
Oorweeg intydse pakkieaflewering in selfbesturende motors, wat 'n einde-tot-einde-vertraging van minder as 10 ms vereis om die vereiste vir vinnige data-oordrag en plaaslike op-toestel-berekening te waardeer.
Die minimale end-tot-end vertraging vir wolktoegang is groter as 80 ms, wat onaanvaarbaar is vir baie werklike toepassings. Edge computing voldoen aan die sub-millisekonde-vereistes van 5G-toepassings, terwyl energieverbruik met 30-40% verminder word, wat tot 5x minder energieverbruik tot gevolg het in vergelyking met wolktoegang.
Edge computing en 5G verhoog netwerkspoed, wat die implementering en ontplooiing van verskeie intydse KI-toepassings moontlik maak, soos KI-gebaseerde intydse video-analise, wat staatmaak op data-oordrag met lae latensie.
toekomstige
Edge AI word al hoe gewilder, en aansienlike beleggings is in die veld gemaak. Byvoorbeeld, in Januarie 2020 is aangekondig dat Apple $200 miljoen betaal het om die Seattle-gebaseerde KI-firma Xnor.ai te koop.
Randverwerking word deur Xnor.ai se KI-tegnologie gebruik om data op die gebruiker se slimfoon te verwerk. Met ingeboude KI op slimfone, moet ons verbeterings in stemverwerking, gesigsherkenningstegnologie en privaatheid verwag.
Met die bekendstelling van 5G kan ons laer pryse en 'n groter vraag na vooruitstrewende KI-dienste oor die hele wêreld verwag.
Gevolgtrekking
Namate mense meer tyd op hul mobiele toestelle spandeer, sien meer besighede en ontwikkelaars die waarde van die implementering van Edge-tegnologie in om vinniger, meer doeltreffende diens te lewer terwyl winsmarges verhoog word.
In terme van ondernemingsvlak KI-gebaseerde dienste, sowel as verbruikersgerief en -geluk, sal dit 'n hele nuwe heelal van moontlikhede oopmaak.
Groot firmas soos Amazon en Google het miljoene belê in die ontwikkeling van hul Edge KI-stelsels, en neem dus die voortou en belegging in hierdie tegnologieë is die enigste manier om mededingend te bly.
Verhoogde vraag na IoT-toestelle, aan die ander kant, sal 5G-netwerke en Edge Computing meer wyd gebruik maak.
Lewer Kommentaar