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हर क्षेत्र अधिक स्वचालन को लागू करके अपने संचालन, उत्पादकता और सुरक्षा को बढ़ाने की मांग कर रहा है। कंप्यूटर प्रोग्रामों को पैटर्न को समझने और उनकी सहायता करने के लिए मज़बूती से और सुरक्षित रूप से कार्य करने में सक्षम होना चाहिए।
हालांकि, दुनिया असंरचित है, और मानव द्वारा निष्पादित नौकरियों के स्पेक्ट्रम में अनगिनत परिदृश्य शामिल हैं जिन्हें कार्यक्रमों और नियमों में पर्याप्त रूप से व्यक्त करना मुश्किल है।
एज एआई एडवांस ने कंप्यूटर और गैजेट्स के लिए मानव संज्ञान की "खुफिया" के साथ काम करना संभव बना दिया है, चाहे वे कहीं भी हों। स्मार्ट एआई-सक्षम ऐप विभिन्न स्थितियों में तुलनीय कार्य करना सीखते हैं, ठीक वैसे ही जैसे मनुष्य वास्तविक जीवन में करते हैं।
हम इस पोस्ट में एज एआई, इसके लाभों, उपयोग के मामलों और बहुत कुछ पर एक गहरी नज़र डालेंगे।
एज एआई क्या है?
एज कंप्यूटिंग उपयोगकर्ताओं को डेटा भंडारण और प्रसंस्करण तक आसान पहुंच की अनुमति देता है। यह स्थानीय उपकरणों जैसे लैपटॉप, IoT डिवाइस, या विशेष एज सर्वर पर प्रक्रियाओं को निष्पादित करके पूरा किया जाता है।
विलंबता और बैंडविड्थ की चिंता है कि कभी-कभी क्लाउड-आधारित संचालन को किनारे के कार्यों के लिए कोई समस्या नहीं होती है।
एज एआई ब्लेंड्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता और एज कंप्यूटिंग (एआई)। इसमें प्रसंस्करण शक्ति के साथ स्थानीय उपकरणों पर एआई एल्गोरिदम को क्रियान्वित करना शामिल है।
एज एआई सिस्टम कनेक्टिविटी और एकीकरण की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे उपयोगकर्ता अपने उपकरणों पर वास्तविक समय में डेटा संसाधित कर सकते हैं। हालांकि एआई संचालन के लिए बहुत अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, लेकिन उनमें से अधिकांश अब क्लाउड-आधारित केंद्रों में किए जाते हैं।
नुकसान यह है कि कनेक्शन या नेटवर्क की कठिनाइयों के कारण सेवा में रुकावट या काफी धीमापन आ सकता है।
एआई प्रक्रियाओं को एज कंप्यूटिंग उपकरणों में एकीकृत करके, एज एआई इन चिंताओं पर काबू पा लेता है। अन्य भौतिक साइटों के साथ संचार किए बिना डेटा एकत्र करके और उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करके, उपयोगकर्ता समय बचा सकते हैं।
एज एआई तकनीक कैसे काम करती है?
मशीनों को वस्तुओं को देखने, पहचानने, ऑटोमोबाइल संचालित करने, भाषण समझने, बोलने, चलने और अन्य मानव जैसे कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम होना चाहिए। मानव अनुभूति की नकल करने के लिए, एआई एक डेटा संरचना का उपयोग करता है जिसे डीप के रूप में जाना जाता है तंत्रिका नेटवर्क.
इन डीएनएन को सटीक उत्तरों के साथ उस प्रश्न के कई नमूने दिखाकर कुछ प्रकार के प्रश्नों का उत्तर देना सिखाया जाता है।
एक सटीक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा और मॉडल के निर्माण में डेटा वैज्ञानिकों के सहयोग की आवश्यकता के कारण, यह प्रशिक्षण प्रक्रिया, जिसे "डीप लर्निंग" के रूप में जाना जाता है, आमतौर पर डेटा सेंटर या क्लाउड में किया जाता है। मॉडल एक "अनुमान इंजन" के रूप में विकसित होता है जो प्रशिक्षित होने के बाद वास्तविक दुनिया की समस्याओं का उत्तर दे सकता है।
एज एआई परिनियोजन में अनुमान इंजन एक कंप्यूटर या डिवाइस पर एक दूरस्थ स्थान पर काम करता है, जैसे कि एक कारखाना, एक अस्पताल, एक ऑटोमोबाइल, एक उपग्रह, या एक व्यक्ति का घर।
जब एआई किसी समस्या का सामना करता है, तो मूल एआई मॉडल के अतिरिक्त प्रशिक्षण के लिए समस्याग्रस्त डेटा को अक्सर क्लाउड में स्थानांतरित कर दिया जाता है, जो अंततः एज इंट्रेंस इंजन को बदल देता है। एक बार एज एआई मॉडल लागू हो जाने के बाद, वे केवल इस फीडबैक लूप के लिए अधिक और समझदार हो जाते हैं।
लाभ
एआई एल्गोरिदम विशेष रूप से वास्तविक दुनिया के मुद्दों वाले अंतिम-उपयोगकर्ताओं द्वारा बार-बार आने वाले स्थानों में फायदेमंद होते हैं क्योंकि वे भाषा, स्थलों, ध्वनियों, गंधों, तापमान, चेहरों और अन्य एनालॉग प्रकार की असंरचित जानकारी की व्याख्या कर सकते हैं।
विलंबता, बैंडविड्थ और गोपनीयता के साथ चिंताओं के कारण, कुछ एआई अनुप्रयोगों को केंद्रीकृत क्लाउड या व्यावसायिक डेटा केंद्र में लागू करना अव्यावहारिक या असंभव भी होगा।
एज एआई के कुछ फायदे निम्नलिखित हैं:
- रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि: चूंकि एज टेक्नोलॉजी लंबी दूरी की कनेक्टिविटी से विलंबित दूर क्लाउड के बजाय स्थानीय रूप से डेटा का विश्लेषण करती है, यह वास्तविक समय में उपयोगकर्ता के अनुरोधों का जवाब देती है।
- बुद्धि: एआई अनुप्रयोग पारंपरिक कार्यक्रमों की तुलना में अधिक शक्तिशाली और अनुकूलनीय होते हैं, जो केवल उन इनपुटों का जवाब दे सकते हैं जिनकी प्रोग्रामर ने भविष्यवाणी की है। एक एआई तंत्रिका नेटवर्कदूसरी ओर, एक विशिष्ट प्रश्न का उत्तर नहीं देने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, बल्कि एक विशिष्ट प्रकार के प्रश्न का उत्तर देने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, भले ही वह प्रश्न स्वयं उपन्यास ही क्यों न हो। एप्लिकेशन एआई के बिना टेक्स्ट, बोले गए शब्द या वीडियो जैसे विभिन्न इनपुट को अंतहीन रूप से संसाधित करने में असमर्थ होंगे।
- गोपनीयता बढ़ी: एआई वास्तविक दुनिया के डेटा का अध्ययन किसी भी व्यक्ति के सामने किए बिना कर सकता है, जिससे किसी के भी लुक, आवाज, चिकित्सा छवि या अन्य व्यक्तिगत जानकारी का अध्ययन किया जाना चाहिए। एज एआई स्थानीय रूप से डेटा संग्रहीत करके और केवल विश्लेषण और अंतर्दृष्टि को क्लाउड में स्थानांतरित करके गोपनीयता को और भी बेहतर बनाता है।
- लागत में कमी: कंप्यूटिंग शक्ति को किनारे के करीब ले जाकर, अनुप्रयोगों को कम इंटरनेट बैंडविड्थ की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप नेटवर्किंग खर्चों में महत्वपूर्ण बचत होती है।
- लगातार सुधार: जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, वे अधिक सटीक होते जाते हैं। जब एक एज एआई एप्लिकेशन डेटा का सामना करता है कि वह सटीक या आत्मविश्वास से संभालने में असमर्थ है, तो यह अक्सर इसे अपलोड करता है ताकि एआई फिर से प्रशिक्षित हो सके और इससे सीख सके। नतीजतन, एक मॉडल जितना अधिक समय तक किनारे पर उत्पादन में होता है, उतना ही सटीक होगा।
एज एआई उपयोग के मामले
औद्योगिक मशीनरी और उपभोक्ता गैजेट एज एआई बाजार के दो मुख्य खंड हैं। प्रदर्शन परीक्षण उपकरणों को विनियमित और अनुकूलित करने और कुशल श्रम कौशल को स्वचालित करने जैसे क्षेत्रों में सुधार दिखा रहे हैं।
एआई-सक्षम कैमरों वाले उपभोक्ता गैजेट जो स्वचालित रूप से चित्र विषयों का पता लगाते हैं, वे भी प्रगति कर रहे हैं। उपभोक्ता उपकरण बाजार में 2021 से नाटकीय रूप से बढ़ने की भविष्यवाणी की गई है, इस तथ्य के कारण कि उपकरणों की संख्या औद्योगिक उपकरणों की संख्या से अधिक है। हमने नीचे कुछ लोकप्रिय एआई उपयोग के मामलों को सूचीबद्ध किया है:
- स्वायत्त ड्रोन - ड्रोन समाचारों के अनुसार, दूरस्थ उड़ान परीक्षण करते समय नियंत्रण खो रहे हैं और गायब हो रहे हैं। एक स्वायत्त ड्रोन का पायलट ड्रोन की उड़ान में शामिल नहीं होता है। वे दूर से ही चीजों पर नजर रखते हैं और बेहद जरूरी होने पर ही ड्रोन का इस्तेमाल करते हैं। अमेज़ॅन प्राइम एयर, एक ड्रोन डिलीवरी व्यवसाय जो वस्तुओं को वितरित करने के लिए स्वयं ड्राइविंग ड्रोन विकसित कर रहा है, इसका सबसे प्रसिद्ध उदाहरण है।
- सेल्फ ड्राइविंग कारें - The एज कंप्यूटिंग का सबसे रोमांचक उपयोग सेल्फ-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों को कई परिस्थितियों में स्थितियों का तत्काल मूल्यांकन करना चाहिए, जिसके लिए रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। जापान के सड़क यातायात अधिनियम और सड़क परिवहन वाहन कानून को दिसंबर 2019 में संशोधित किया गया, जिससे सड़क पर स्तर 3 सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों को प्राप्त करना आसान हो गया। स्वायत्त कारों को जिन सुरक्षा आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए, साथ ही जिन स्थानों पर वे ड्राइव कर सकते हैं, उनमें से हैं। नतीजतन, वाहन निर्माता इन आवश्यकताओं को पूरा करने वाले स्व-ड्राइविंग वाहन विकसित कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, टोयोटा TRI-P4 को पूरी तरह से ऑटोमेशन (स्तर 4) के साथ अपनी गति से आगे बढ़ा रही है।
- स्मार्टफोन - यह एज एआई गैजेट है जिससे हम सबसे अधिक परिचित हैं। सिरी और गूगल असिस्टेंट, जो अपनी आवाज को तेज करने के लिए एज एआई का इस्तेमाल करते हैं उपयोगकर्ता इंटरफेस, स्मार्टफोन पर एज एआई के आदर्श उदाहरण हैं। ऑन-डिवाइस एआई क्लाउड पर डिवाइस डेटा भेजने की आवश्यकता को समाप्त करता है क्योंकि प्रसंस्करण डिवाइस (किनारे) पर होता है। यह ट्रैफ़िक को कम करते हुए गोपनीयता की रक्षा करने में मदद करता है।
- मनोरंजन - आभासी मनोरंजन के लिए वास्तविकता, संवर्धित वास्तविकता और मिश्रित वास्तविकता अनुप्रयोगों में आभासी वास्तविकता के चश्मे के लिए वीडियो सामग्री स्ट्रीमिंग शामिल है। एंड डिवाइस के पास ग्लास से एज सर्वर तक प्रोसेसिंग आउटसोर्सिंग करके, ऐसे ग्लास के आकार को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, Microsoft ने हाल ही में HoloLens का अनावरण किया, जो एक हेडगियर में फिट किया गया एक होलोग्राफिक कंप्यूटर है जो उपयोगकर्ताओं को संवर्धित वास्तविकता का अनुभव करने की अनुमति देता है। Microsoft HoloLens का उपयोग करने की योजना बना रहा है पारंपरिक कंप्यूटिंग, डेटा विश्लेषण, चिकित्सा इमेजिंग और गेमिंग-एट-द-एज एप्लिकेशन प्रदान करने के लिए।
- चेहरे की पहचान - फेशियल पहचान प्रणाली निगरानी कैमरों में एक प्रगति है जो व्यक्तियों को उनके चेहरे के आधार पर पहचानना सीख सकती है। एआई कैमरा मॉड्यूल जो वास्तविक समय में चेहरे की विशेषताओं का आकलन करने के लिए एज एआई कंप्यूटर तकनीकों का उपयोग करता है। यह तेजी से और सटीक रूप से चेहरों का पता लगा सकता है, जो इसे उन मार्केटिंग टूल के लिए आदर्श बनाता है जो उम्र जैसे कुछ लक्षणों को लक्षित करते हैं, साथ ही अनलॉकिंग उपकरणों के लिए चेहरे की पहचान भी करते हैं।
5जी और एज एआई
पूरी तरह से सेल्फ-ड्राइविंग कारों, रीयल-टाइम वर्चुअल रियलिटी अनुभव और मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों जैसे उच्च विकास वाले क्षेत्रों में 5G के लिए महत्वपूर्ण आवश्यकता एज कंप्यूटिंग और एज एआई में अधिक नवाचार करती है।
5G अगली पीढ़ी का सेलुलर नेटवर्क है जो बेहतर थ्रूपुट और कम विलंबता जैसी सेवा की गुणवत्ता में उल्लेखनीय वृद्धि करना चाहता है - मौजूदा 10G नेटवर्क की तुलना में 5x तेज डेटा दर देना।
सेल्फ-ड्राइविंग ऑटोमोबाइल में रीयल-टाइम पैकेट डिलीवरी पर विचार करें, जो तेजी से डेटा ट्रांसफर और स्थानीय ऑन-डिवाइस गणना की आवश्यकता की सराहना करने के लिए 10 एमएस से कम की एंड-टू-एंड देरी की मांग करता है।
क्लाउड एक्सेस के लिए न्यूनतम एंड-टू-एंड विलंब 80 एमएस से बड़ा है, जो कई वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए अस्वीकार्य है। एज कंप्यूटिंग ऊर्जा उपयोग को 5-30% तक कम करते हुए 40G अनुप्रयोगों की उप-मिलीसेकंड आवश्यकताओं को पूरा करता है, जिसके परिणामस्वरूप क्लाउड एक्सेस की तुलना में 5x कम ऊर्जा खपत होती है।
एज कंप्यूटिंग और 5जी बूस्ट नेटवर्क स्पीड, विभिन्न रीयल-टाइम एआई अनुप्रयोगों के कार्यान्वयन और तैनाती की अनुमति देता है, जैसे एआई-आधारित रीयल-टाइम वीडियो एनालिटिक्स, जो कम विलंबता डेटा ट्रांसफर पर भरोसा करते हैं।
भविष्य बनाओ
एज एआई अधिक लोकप्रिय हो रहा है, और इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण निवेश किए गए हैं। उदाहरण के लिए, जनवरी 2020 में, यह घोषणा की गई कि Apple ने सिएटल स्थित AI फर्म Xnor.ai को खरीदने के लिए $200 मिलियन का भुगतान किया।
उपयोगकर्ता के स्मार्टफोन पर डेटा को संसाधित करने के लिए Xnor.ai की AI तकनीक द्वारा एज प्रोसेसिंग का उपयोग किया जाता है। स्मार्टफोन में बिल्ट-इन AI के साथ, हमें वॉयस प्रोसेसिंग, फेशियल रिकग्निशन टेक्नोलॉजी और प्राइवेसी में सुधार की उम्मीद करनी चाहिए।
5जी की शुरुआत के साथ, हम दुनिया भर में कम कीमतों और एज एआई सेवाओं की अधिक मांग की उम्मीद कर सकते हैं।
निष्कर्ष
जैसे-जैसे लोग अपने मोबाइल उपकरणों पर अधिक समय बिताते हैं, वैसे-वैसे अधिक व्यवसाय और डेवलपर्स लाभ मार्जिन में वृद्धि करते हुए तेज, अधिक कुशल सेवा देने के लिए एज तकनीक को लागू करने के मूल्य को देख रहे हैं।
उद्यम-स्तरीय एआई-आधारित सेवाओं के साथ-साथ उपभोक्ता आराम और खुशी के संदर्भ में, यह संभावनाओं का एक नया ब्रह्मांड खोलेगा।
अमेज़ॅन और गूगल जैसी बड़ी फर्मों ने अपने एज एआई सिस्टम के विकास में लाखों का निवेश किया है, इस प्रकार इन तकनीकों में नेतृत्व करना और निवेश करना प्रतिस्पर्धी बने रहने का एकमात्र तरीका है।
दूसरी ओर, IoT उपकरणों की बढ़ती मांग, 5G नेटवर्क और एज कंप्यूटिंग को अधिक व्यापक रूप से उपयोग करेगी।
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