સામગ્રીનું કોષ્ટક[છુપાવો][બતાવો]
દરેક ક્ષેત્ર વધુ ઓટોમેશન લાગુ કરીને તેની કામગીરી, ઉત્પાદકતા અને સલામતી વધારવા માંગે છે. કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ પેટર્નને પારખવામાં સક્ષમ હોવા જોઈએ અને તેમને મદદ કરવા માટે વિશ્વસનીય અને સુરક્ષિત રીતે નોકરીઓ કરવા સક્ષમ હોવા જોઈએ.
જો કે, વિશ્વ અસંરચિત છે, અને નોકરીઓના સ્પેક્ટ્રમ કે જે મનુષ્યો દ્વારા ચલાવવામાં આવે છે તે અનંત સંખ્યામાં દૃશ્યોનો સમાવેશ કરે છે જે કાર્યક્રમો અને નિયમોમાં પર્યાપ્ત રીતે વ્યક્ત કરવા મુશ્કેલ છે.
એજ AI એડવાન્સિસે કમ્પ્યુટર્સ અને ગેજેટ્સ માટે માનવીય સમજશક્તિની "બુદ્ધિ" સાથે કામ કરવાનું શક્ય બનાવ્યું છે, તેઓ ગમે ત્યાં હોય. સ્માર્ટ AI-સક્ષમ એપ્સ વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં તુલનાત્મક કાર્યો કરવાનું શીખે છે, જેમ કે મનુષ્ય વાસ્તવિક જીવનમાં કરે છે.
અમે આ પોસ્ટમાં એજ એઆઈ, તેના ફાયદા, ઉપયોગના કેસ અને ઘણું બધું પર ઊંડાણપૂર્વક વિચાર કરીશું.
એજ એઆઈ શું છે?
એજ કમ્પ્યુટિંગ વપરાશકર્તાઓને ડેટા સ્ટોરેજ અને પ્રોસેસિંગની સરળ ઍક્સેસની મંજૂરી આપે છે. આ લેપટોપ, IoT ઉપકરણો અથવા વિશિષ્ટ એજ સર્વર જેવા સ્થાનિક ઉપકરણો પર પ્રક્રિયાઓ ચલાવીને પરિપૂર્ણ થાય છે.
લેટન્સી અને બેન્ડવિડ્થ ચિંતા કરે છે કે કેટલીકવાર સ્ટેમી ક્લાઉડ-આધારિત કામગીરી એજ ફંક્શન્સ માટે કોઈ સમસ્યા નથી.
એજ AI મિશ્રણ કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને એજ કમ્પ્યુટિંગ (AI). આમાં ધાર પર પ્રોસેસિંગ પાવર સાથે સ્થાનિક ઉપકરણો પર AI એલ્ગોરિધમ્સ ચલાવવાનો સમાવેશ થાય છે.
Edge AI સિસ્ટમ કનેક્ટિવિટી અને એકીકરણની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે, જે વપરાશકર્તાઓને તેમના ઉપકરણો પર રીઅલ-ટાઇમમાં ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવાની મંજૂરી આપે છે. જો કે AI ઑપરેશન્સને ઘણી કોમ્પ્યુટેશનલ પાવરની જરૂર હોય છે, તેમાંથી મોટા ભાગના હવે ક્લાઉડ-આધારિત કેન્દ્રોમાં કરવામાં આવે છે.
ગેરલાભ એ છે કે કનેક્શન અથવા નેટવર્ક મુશ્કેલીઓને કારણે સેવામાં વિક્ષેપ અથવા નોંધપાત્ર મંદી આવી શકે છે.
AI પ્રક્રિયાઓને એજ કમ્પ્યુટિંગ ઉપકરણોમાં એકીકૃત કરીને, એજ AI આ ચિંતાઓને દૂર કરે છે. ડેટા એકત્રિત કરીને અને અન્ય ભૌતિક સાઇટ્સ સાથે વાતચીત કર્યા વિના વપરાશકર્તાઓને સેવા આપીને, વપરાશકર્તાઓ સમય બચાવી શકે છે.
એજ એઆઈ ટેક્નોલોજી કેવી રીતે કામ કરે છે?
મશીનો વસ્તુઓને જોવા, ઓળખવા, ઓટોમોબાઈલ ચલાવવા, વાણી સમજવા, બોલવા, હલનચલન કરવા અને અન્ય માનવ જેવા કાર્યો કરવા સક્ષમ હોવા જરૂરી છે. માનવીય સમજશક્તિની નકલ કરવા માટે, AI ડીપ તરીકે ઓળખાતા ડેટા સ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરે છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક.
આ DNN ને ચોક્કસ પ્રકારના પ્રશ્નોના જવાબ આપવાનું શીખવવામાં આવે છે અને સચોટ જવાબો સાથે તે પ્રશ્નના કેટલાક નમૂનાઓ દર્શાવવામાં આવે છે.
સચોટ મોડલને તાલીમ આપવા માટે જરૂરી ડેટાના વિશાળ જથ્થાને કારણે અને ડેટા વૈજ્ઞાનિકો માટે મોડેલ બનાવવા માટે સહકાર આપવાની જરૂરિયાતને કારણે, આ તાલીમ પ્રક્રિયા, જેને "ડીપ લર્નિંગ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે સામાન્ય રીતે ડેટા સેન્ટર અથવા ક્લાઉડમાં કરવામાં આવે છે. મૉડલ એક "અંતરન એન્જિન" તરીકે વિકસે છે જે પ્રશિક્ષિત થયા પછી વાસ્તવિક દુનિયાની સમસ્યાઓનો જવાબ આપી શકે છે.
ધાર AI ડિપ્લોયમેન્ટમાં અનુમાન એન્જિન કમ્પ્યુટર અથવા ઉપકરણ પર દૂરસ્થ સ્થાન પર કામ કરે છે, જેમ કે ફેક્ટરી, હોસ્પિટલ, ઓટોમોબાઈલ, સેટેલાઇટ અથવા વ્યક્તિના ઘર.
જ્યારે AI કોઈ સમસ્યાનો સામનો કરે છે, ત્યારે સમસ્યારૂપ ડેટાને મૂળ AI મોડલની વધારાની તાલીમ માટે વારંવાર ક્લાઉડમાં ટ્રાન્સફર કરવામાં આવે છે, જે આખરે એજ ઇન્ફરન્સ એન્જિનને બદલે છે. એકવાર એજ AI મૉડલ લાગુ થઈ જાય, તે માત્ર વધુ અને સમજદાર બને છે, આ પ્રતિસાદ લૂપને આભારી છે.
લાભો
AI એલ્ગોરિધમ્સ ખાસ કરીને એવા સ્થાનો પર ફાયદાકારક છે જ્યાં અંતિમ-વપરાશકર્તાઓ વાસ્તવિક-વિશ્વના મુદ્દાઓ સાથે વારંવાર આવતા હોય છે કારણ કે તેઓ ભાષા, સ્થળો, અવાજો, સુગંધ, તાપમાન, ચહેરાઓ અને અન્ય એનાલોગ પ્રકારની અનસ્ટ્રક્ચર્ડ માહિતીનું અર્થઘટન કરી શકે છે.
લેટન્સી, બેન્ડવિડ્થ અને ગોપનીયતાની ચિંતાઓને લીધે, કેટલીક AI એપ્લિકેશન્સ અવ્યવહારુ અથવા તો કેન્દ્રિયકૃત ક્લાઉડ અથવા બિઝનેસ ડેટા સેન્ટરમાં અમલમાં મૂકવી અશક્ય હશે.
નીચે એજ એઆઈના કેટલાક ફાયદા છે:
- રીઅલ-ટાઇમ આંતરદૃષ્ટિ: એજ ટેક્નોલૉજી લાંબા-અંતરની કનેક્ટિવિટી દ્વારા વિલંબિત દૂરના ક્લાઉડને બદલે સ્થાનિક રીતે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે, તે રીઅલ-ટાઇમમાં વપરાશકર્તાની વિનંતીઓનો પ્રતિસાદ આપે છે.
- બુદ્ધિ: AI એપ્લીકેશન પરંપરાગત પ્રોગ્રામ્સ કરતાં વધુ શક્તિશાળી અને અનુકૂલનક્ષમ હોય છે, જે પ્રોગ્રામરે આગાહી કરી હોય તેવા ઇનપુટ્સનો જ જવાબ આપી શકે છે. એક એ.આઈ મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક, બીજી બાજુ, ચોક્કસ પ્રશ્નનો જવાબ આપવા માટે નહીં, પરંતુ ચોક્કસ પ્રકારના પ્રશ્નનો જવાબ આપવા માટે પ્રશિક્ષિત છે, પછી ભલે તે પ્રશ્ન પોતે જ નવલકથા હોય. એપ્લીકેશનો એઆઈ વિના ટેક્સ્ટ, બોલાયેલા શબ્દો અથવા વિડિયો જેવા અવિરતપણે વિવિધ ઇનપુટ્સ પર પ્રક્રિયા કરવામાં અસમર્થ હશે.
- ગોપનીયતા વધી: AI વાસ્તવિક-વિશ્વના ડેટાને ક્યારેય પણ માનવ સામે ખુલ્લા પાડ્યા વિના તેનો અભ્યાસ કરી શકે છે, જે કોઈપણ વ્યક્તિની ગોપનીયતામાં નોંધપાત્ર વધારો કરે છે જેમનો દેખાવ, અવાજ, તબીબી છબી અથવા અન્ય વ્યક્તિગત માહિતીનો અભ્યાસ કરવો આવશ્યક છે. Edge AI ડેટાને સ્થાનિક રીતે સંગ્રહિત કરીને અને માત્ર વિશ્લેષણ અને આંતરદૃષ્ટિને ક્લાઉડ પર સ્થાનાંતરિત કરીને ગોપનીયતાને વધુ સુધારે છે.
- ખર્ચમાં ઘટાડો: કોમ્પ્યુટીંગ પાવરને ધારની નજીક ખસેડીને, એપ્લિકેશનોને ઓછી ઇન્ટરનેટ બેન્ડવિડ્થની જરૂર પડે છે, પરિણામે નેટવર્કિંગ ખર્ચમાં નોંધપાત્ર બચત થાય છે.
- સતત સુધારો: જેમ જેમ AI મોડલ્સને વધુ ડેટા પર તાલીમ આપવામાં આવે છે, તેઓ વધુ સચોટ બને છે. જ્યારે એજ AI એપ્લિકેશન ડેટાનો સામનો કરે છે કે જે તે ચોક્કસ અથવા વિશ્વાસપૂર્વક હેન્ડલ કરવામાં અસમર્થ હોય છે, ત્યારે તે ઘણીવાર તેને અપલોડ કરે છે જેથી AI ફરીથી તાલીમ આપી શકે અને તેમાંથી શીખી શકે. પરિણામે, મોડલ ધાર પર ઉત્પાદનમાં જેટલું લાંબું રહેશે, તે વધુ સચોટ હશે.
એજ AI ઉપયોગના કિસ્સાઓ
ઔદ્યોગિક મશીનરી અને ગ્રાહક ગેજેટ્સ એ એજ એઆઈ માર્કેટના બે મુખ્ય વિભાગો છે. નિદર્શન પરીક્ષણો સાધનોનું નિયમન અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન અને કુશળ શ્રમ કૌશલ્યોને સ્વચાલિત કરવા જેવા ક્ષેત્રોમાં સુધારો દર્શાવે છે.
એઆઈ-સક્ષમ કેમેરા સાથેના ઉપભોક્તા ગેજેટ્સ જે આપમેળે ચિત્ર વિષયોને શોધી કાઢે છે તે પણ પ્રગતિ કરી રહ્યા છે. ઔદ્યોગિક સાધનોની સંખ્યા કરતા ઉપકરણોની સંખ્યા વધુ હોવાને કારણે ગ્રાહક ઉપકરણ બજાર 2021 થી નાટકીય રીતે વધવાની આગાહી કરવામાં આવે છે. અમે નીચે કેટલાક લોકપ્રિય એજ AI ઉપયોગના કેસોને સૂચિબદ્ધ કર્યા છે:
- ઓટોનોમસ ડ્રોન્સ - ડ્રોન્સ રીમોટ ફ્લાઈંગ પરીક્ષણો કરતી વખતે નિયંત્રણ ગુમાવી અને ગાયબ થઈ ગયા, સમાચાર અનુસાર. સ્વાયત્ત ડ્રોનનો પાયલોટ ડ્રોનના ઉડ્ડયનમાં સામેલ નથી. તેઓ દૂરથી વસ્તુઓ પર નજર રાખે છે અને ડ્રોનનો ઉપયોગ ત્યારે જ કરે છે જ્યારે તે એકદમ જરૂરી હોય. એમેઝોન પ્રાઇમ એર, એક ડ્રોન ડિલિવરી બિઝનેસ કે જે વસ્તુઓની ડિલિવરી કરવા માટે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ડ્રોન વિકસાવી રહી છે, તે આનું સૌથી જાણીતું ઉદાહરણ છે.
- સેલ્ફ ડ્રાઇવિંગ કાર – આ એજ કમ્પ્યુટિંગનો સૌથી આકર્ષક ઉપયોગ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ્સ છે. સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારોએ ઘણી પરિસ્થિતિઓમાં પરિસ્થિતિઓનું તાત્કાલિક મૂલ્યાંકન કરવું આવશ્યક છે, જે રીઅલ-ટાઇમ ડેટા પ્રોસેસિંગની આવશ્યકતા ધરાવે છે. જાપાનના રોડ ટ્રાફિક એક્ટ અને રોડ ટ્રાન્સપોર્ટેશન વ્હીકલ કાયદામાં ડિસેમ્બર 2019માં સુધારો કરવામાં આવ્યો હતો, જેનાથી રસ્તા પર લેવલ 3 સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહનો મેળવવાનું સરળ બન્યું હતું. સ્વાયત્ત કારોએ જે સલામતી આવશ્યકતાઓ પૂરી કરવી આવશ્યક છે, તેમજ તેઓ જે સ્થાનો પર વાહન ચલાવી શકે છે, તે તેમની વચ્ચે છે. પરિણામે, ઓટોમેકર્સ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ વાહનો વિકસાવી રહ્યા છે જે આ જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે. ટોયોટા, ઉદાહરણ તરીકે, સંપૂર્ણ ઓટોમેશન (લેવલ 4) સાથે તેની ગતિમાં TRI-P4 મૂકી રહ્યું છે.
- સ્માર્ટફોન - આ એ એજ AI ગેજેટ છે જેની સાથે આપણે બધા સૌથી વધુ પરિચિત છીએ. સિરી અને ગૂગલ આસિસ્ટન્ટ, જે તેમના અવાજને પાવર આપવા માટે એજ એઆઈનો ઉપયોગ કરે છે વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસો, સ્માર્ટફોન પર એજ એઆઈના આદર્શ ઉદાહરણો છે. ઓન-ડિવાઈસ AI ક્લાઉડ પર ઉપકરણ ડેટા મોકલવાની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે કારણ કે પ્રક્રિયા ઉપકરણ (એજ) પર થાય છે. આ ગોપનીયતાને સુરક્ષિત કરવામાં મદદ કરે છે જ્યારે ટ્રાફિક ઘટાડે છે.
- મનોરંજન - વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી, ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી અને મનોરંજન માટે મિશ્ર વાસ્તવિકતા એપ્લિકેશન્સમાં વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી ચશ્મામાં વિડિયો મટિરિયલ સ્ટ્રીમિંગનો સમાવેશ થાય છે. અંતિમ ઉપકરણની નજીકના ચશ્માથી એજ સર્વર સુધી પ્રક્રિયાને આઉટસોર્સ કરીને, આવા ચશ્માનું કદ ઘટાડી શકાય છે. માઈક્રોસોફ્ટ, ઉદાહરણ તરીકે, હમણાં જ HoloLensનું અનાવરણ કર્યું, એક હોલોગ્રાફિક કોમ્પ્યુટર હેડગિયરમાં ફીટ કરવામાં આવ્યું છે જે વપરાશકર્તાઓને સંવર્ધિત વાસ્તવિકતાનો અનુભવ કરવાની મંજૂરી આપે છે. માઇક્રોસોફ્ટ હોલોલેન્સનો ઉપયોગ કરવાની યોજના ધરાવે છે પરંપરાગત કમ્પ્યુટિંગ, ડેટા વિશ્લેષણ, મેડિકલ ઇમેજિંગ અને ગેમિંગ-એટ-ધ-એજ એપ્લિકેશન્સ પ્રદાન કરવા.
- ચહેરાની ઓળખ - ચહેરાના રેકગ્નિશન સિસ્ટમ એ સર્વેલન્સ કેમેરામાં એક પ્રગતિ છે જે વ્યક્તિઓને તેમના ચહેરાના આધારે ઓળખવાનું શીખી શકે છે. એઆઈ કેમેરા મોડ્યુલ જે રીઅલ-ટાઇમમાં ચહેરાની લાક્ષણિકતાઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે એજ એઆઈ કમ્પ્યુટર તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. તે ચહેરાને ઝડપી અને ચોક્કસ રીતે શોધી શકે છે, જે તેને માર્કેટિંગ સાધનો માટે આદર્શ બનાવે છે જે ચોક્કસ લક્ષણો જેમ કે વય, તેમજ ઉપકરણોને અનલોક કરવા માટે ચહેરાની ઓળખને લક્ષ્ય બનાવે છે.
5G અને Edge AI
સંપૂર્ણ સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર, રીઅલ-ટાઇમ વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી અનુભવો અને મિશન-ક્રિટીકલ એપ્લિકેશન્સ જેવા ઉચ્ચ-વૃદ્ધિવાળા ક્ષેત્રોમાં 5G માટેની મહત્વપૂર્ણ આવશ્યકતા એજ કમ્પ્યુટિંગ અને એજ એઆઈમાં વધુ નવીનતા લાવે છે.
5G એ આગલી પેઢીનું સેલ્યુલર નેટવર્ક છે જે સેવાની ગુણવત્તાને નોંધપાત્ર રીતે વધારવાનો પ્રયાસ કરે છે, જેમ કે બહેતર થ્રુપુટ અને ઘટાડેલી વિલંબતા — હાલના 10G નેટવર્ક્સ કરતાં 5x ઝડપી ડેટા રેટ આપે છે.
સ્વ-ડ્રાઇવિંગ ઓટોમોબાઇલ્સમાં રીઅલ-ટાઇમ પેકેટ ડિલિવરીનો વિચાર કરો, જે ઝડપી ડેટા ટ્રાન્સફર અને સ્થાનિક ઓન-ડિવાઈસ ગણતરીની જરૂરિયાતની પ્રશંસા કરવા માટે 10 ms કરતા ઓછા વિલંબની માંગ કરે છે.
ક્લાઉડ એક્સેસ માટે ન્યૂનતમ એન્ડ-ટુ-એન્ડ વિલંબ 80 ms કરતાં મોટો છે, જે ઘણી વાસ્તવિક-વિશ્વ એપ્લિકેશનો માટે અસ્વીકાર્ય છે. એજ કમ્પ્યુટિંગ ઊર્જા વપરાશમાં 5-30% જેટલો ઘટાડો કરતી વખતે 40G એપ્લિકેશન્સની સબ-મિલિસેકન્ડની જરૂરિયાતોને પૂર્ણ કરે છે, પરિણામે ક્લાઉડ એક્સેસની સરખામણીમાં 5x જેટલો ઓછો ઊર્જા વપરાશ થાય છે.
એજ કમ્પ્યુટિંગ અને 5G નેટવર્ક સ્પીડને બૂસ્ટ કરે છે, જે વિવિધ રીઅલ-ટાઇમ AI એપ્લિકેશનોના અમલીકરણ અને જમાવટ માટે પરવાનગી આપે છે, જેમ કે AI- આધારિત રીઅલ-ટાઇમ વિડિયો એનાલિટિક્સ, જે ઓછી લેટન્સી ડેટા ટ્રાન્સફર પર આધાર રાખે છે.
ફ્યુચર
Edge AI વધુ લોકપ્રિય બની રહ્યું છે, અને ક્ષેત્રમાં નોંધપાત્ર રોકાણ કરવામાં આવ્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, જાન્યુઆરી 2020 માં, એવી જાહેરાત કરવામાં આવી હતી કે Apple એ સિએટલ સ્થિત AI ફર્મ Xnor.ai ખરીદવા માટે $200 મિલિયન ચૂકવ્યા હતા.
એજ પ્રોસેસિંગનો ઉપયોગ Xnor.ai ની AI ટેક્નોલોજી દ્વારા વપરાશકર્તાના સ્માર્ટફોન પરના ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા માટે થાય છે. સ્માર્ટફોન પર બિલ્ટ-ઇન AI સાથે, આપણે વૉઇસ પ્રોસેસિંગ, ચહેરાની ઓળખ તકનીક અને ગોપનીયતામાં સુધારાની અપેક્ષા રાખવી જોઈએ.
5G ની રજૂઆત સાથે, અમે સમગ્ર વિશ્વમાં એજ AI સેવાઓ માટે નીચા ભાવ અને વધુ માંગની અપેક્ષા રાખી શકીએ છીએ.
ઉપસંહાર
જેમ જેમ લોકો તેમના મોબાઇલ ઉપકરણો પર વધુ સમય વિતાવે છે, વધુ વ્યવસાયો અને વિકાસકર્તાઓ નફાના માર્જિનમાં વધારો કરતી વખતે ઝડપી, વધુ કાર્યક્ષમ સેવા પ્રદાન કરવા માટે એજ ટેક્નોલોજીનો અમલ કરવાનું મૂલ્ય જોઈ રહ્યા છે.
એન્ટરપ્રાઇઝ-સ્તરની AI-આધારિત સેવાઓ, તેમજ ઉપભોક્તા આરામ અને સુખની દ્રષ્ટિએ, આ શક્યતાઓનું સંપૂર્ણ નવું બ્રહ્માંડ ખોલશે.
Amazon અને Google જેવી મોટી કંપનીઓએ તેમની Edge AI સિસ્ટમના વિકાસમાં લાખો રૂપિયાનું રોકાણ કર્યું છે, આમ આગેવાની લેવી અને આ ટેક્નોલોજીમાં રોકાણ કરવું એ સ્પર્ધાત્મક રહેવાનો એકમાત્ર રસ્તો છે.
બીજી તરફ IoT ઉપકરણોની માંગમાં વધારો થવાથી 5G નેટવર્ક અને એજ કમ્પ્યુટિંગનો વધુ વ્યાપક ઉપયોગ થશે.
એક જવાબ છોડો