Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
Minden szektor arra törekszik, hogy növelje működését, termelékenységét és biztonságát az automatizálás bevezetésével. A számítógépes programoknak képesnek kell lenniük arra, hogy felismerjék a mintákat, és megbízhatóan és biztonságosan végezzék el a feladatokat, hogy segítsenek nekik.
A világ azonban strukturálatlan, és az emberek által végzett munkák spektruma végtelen számú forgatókönyvet ölel fel, amelyeket nehéz megfelelően kifejezni programokban és szabályokban.
Az Edge AI fejlesztései lehetővé tették, hogy a számítógépek és kütyük az emberi megismerés „intelligenciájával” működjenek, függetlenül attól, hogy hol vannak. Az intelligens mesterséges intelligencia-kompatibilis alkalmazások megtanulják, hogy hasonló feladatokat végezzenek különféle helyzetekben, akárcsak az emberek a való életben.
Ebben a bejegyzésben alaposan megvizsgáljuk az Edge AI-t, annak előnyeit, használati eseteit és még sok mást.
Mi az Edge AI?
Szélszámítás lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyebben hozzáférjenek az adattároláshoz és -feldolgozáshoz. Ez úgy érhető el, hogy folyamatokat hajtanak végre helyi eszközökön, például laptopokon, IoT-eszközökön vagy speciális szélszervereken.
A várakozási idő és a sávszélesség miatt aggodalomra ad okot, hogy a felhőalapú műveletek néha nem jelentenek problémát az élfunkciók számára.
Edge AI keverékek mesterséges intelligencia és élszámítás (AI). Ez azt jelenti, hogy mesterséges intelligencia algoritmusokat kell végrehajtani olyan helyi eszközökön, amelyek feldolgozási teljesítménye a szélén van.
Az Edge AI kiküszöböli a rendszercsatlakozás és -integráció szükségességét, így a felhasználók valós időben dolgozhatnak fel adatokat eszközeiken. Bár a mesterséges intelligencia műveletei nagy számítási teljesítményt igényelnek, ma már a legtöbbet felhőalapú központokban hajtják végre.
Hátránya, hogy csatlakozási vagy hálózati nehézségek miatt a szolgáltatás megszakadása vagy jelentős lassúsága léphet fel.
A mesterséges intelligencia folyamatainak szélső számítástechnikai eszközökbe történő integrálásával az Edge AI legyőzi ezeket az aggályokat. Az adatok gyűjtésével és a felhasználók kiszolgálásával anélkül, hogy más fizikai oldalakkal kellene kommunikálniuk, a felhasználók időt takaríthatnak meg.
Hogyan működik az Edge AI technológia?
A gépeknek képesnek kell lenniük látni, azonosítani a tárgyakat, kezelni az autókat, meg kell érteniük a beszédet, beszélniük, mozogniuk és más, emberhez hasonló feladatokat kell végrehajtaniuk. Az emberi megismerés megkettőzésére az AI egy mély néven ismert adatstruktúrát használ neurális hálózat.
Ezeket a DNN-eket úgy tanítják meg, hogy válaszoljanak bizonyos típusú lekérdezésekre úgy, hogy az adott kérdésből több mintát is megjelenítenek a pontos válaszokkal együtt.
A pontos modell betanításához szükséges nagy mennyiségű adat és az adattudósok együttműködésének követelménye miatt a modell felépítésében ezt a „mély tanulásnak” nevezett képzési folyamatot általában adatközpontban vagy felhőben hajtják végre. A modellből egy „következtető motor” fejlődik, amely képes megválaszolni a valós problémákat a betanítás után.
A szélsőséges mesterségesintelligencia-telepítéseknél a következtetési motor egy távoli helyen lévő számítógépen vagy eszközön működik, például gyárban, kórházban, autóban, műholdon vagy egy személy házában.
Amikor a mesterséges intelligencia problémába ütközik, a problémás adatok gyakran átkerülnek a felhőbe az eredeti AI-modell további betanítása céljából, amely végül leváltja az élkövetkeztető motort. Az élvonalbeli AI-modellek megvalósítása után ezek a visszacsatolási huroknak köszönhetően csak egyre bölcsebbek és bölcsebbek lesznek.
Előnyök
Az AI-algoritmusok különösen hasznosak azokon a helyeken, ahol a végfelhasználók valós problémákkal küzdenek, mivel képesek értelmezni a nyelvet, a látványokat, a hangokat, az illatokat, a hőmérsékletet, az arcokat és más analóg típusú, strukturálatlan információkat.
A késleltetéssel, a sávszélességgel és az adatvédelemmel kapcsolatos aggályok miatt egyes AI-alkalmazásokat nem lehet megvalósítani, vagy akár lehetetlen lenne központi felhőben vagy üzleti adatközpontban megvalósítani.
Íme néhány előnye az edge AI-nek:
- Valós idejű betekintés: Mivel az éltechnológia helyben elemzi az adatokat, nem pedig egy távoli felhőben, amelyet a távolsági kapcsolat késleltet, valós időben válaszol a felhasználói kérésekre.
- Intelligencia: Az AI alkalmazások erősebbek és alkalmazkodóbbak, mint a hagyományos programok, amelyek csak a programozó által megjósolt bemenetekre tudnak reagálni. Egy AI neurális hálózatEzzel szemben arra van kiképezve, hogy ne egy konkrét kérdésre válaszoljon, hanem inkább egy adott típusú kérdésre válaszoljon, még akkor is, ha maga a kérdés újszerű. Az alkalmazások mesterséges intelligencia nélkül képtelenek lennének feldolgozni a végtelen számú bevitelt, például szöveget, kimondott szavakat vagy videót.
- Az adatvédelem megnövekedett: A mesterséges intelligencia tanulmányozhatja a való világ adatait anélkül, hogy azokat emberi hatásnak tenné ki, ami jelentősen megnöveli mindenki magánéletét, akinek a megjelenését, hangját, orvosi képét vagy egyéb személyes adatait tanulmányozni kell. Az Edge AI még tovább javítja az adatvédelmet azáltal, hogy helyben tárolja az adatokat, és csak az elemzéseket és betekintéseket továbbítja a felhőbe.
- Költség csökkentve: Azáltal, hogy a számítási teljesítményt közelebb helyezik a peremhez, az alkalmazások kevesebb internetes sávszélességet igényelnek, ami jelentős megtakarítást eredményez a hálózati költségekben.
- Folyamatos fejlesztés: Ahogy az AI-modelleket több adatra tanítják, pontosabbá válnak. Amikor egy szélső AI-alkalmazás olyan adatokkal találkozik, amelyeket nem tud pontosan vagy magabiztosan kezelni, gyakran feltölti azokat, hogy az AI áttanulhasson és tanulhasson belőlük. Ennek eredményeként minél tovább van egy modell gyártásban a szélén, annál pontosabb lesz.
Edge AI használati esetek
Az ipari gépek és a fogyasztói kütyük jelentik a mesterséges intelligencia élvonalbeli piacának két fő szegmensét. A demonstrációs tesztek javulást mutatnak olyan területeken, mint a berendezések szabályozása és optimalizálása, valamint a szakképzett munkaerő automatizálása.
Az AI-kompatibilis kamerákkal, amelyek automatikusan észlelik a képtémát, szintén fejlődnek a fogyasztói eszközök. A fogyasztói készülékek piaca az előrejelzések szerint 2021-től drasztikusan növekedni fog annak köszönhetően, hogy a készülékek száma meghaladja az ipari berendezésekét. Az alábbiakban felsorolunk néhány népszerű szélső AI használati esetet:
- Autonóm drónok – Drónok A hírek szerint elvesztették az irányítást és eltűntek a távrepülési tesztek során. Az autonóm drón pilótája nem vesz részt a drón repülésében. Messziről szemmel tartják a dolgokat, és csak akkor használják a drónt, ha az feltétlenül szükséges. Ennek legismertebb példája az Amazon Prime Air, egy drónszállító üzletág, amely önvezető drónokat fejleszt áruszállításra.
- Önvezető autók – A Az éles számítástechnika legizgalmasabb felhasználási módja az önvezető autók. Az önvezető autóknak sok esetben azonnali helyzetértékelést kell végezniük, ami valós idejű adatfeldolgozást tesz szükségessé. A japán közúti közlekedési törvényt és a közúti szállítójárművekről szóló törvényt 2019 decemberében felülvizsgálták, egyszerűbbé téve a 3. szintű önvezető járművek közlekedését. Ezek közé tartoznak azok a biztonsági követelmények, amelyeknek az autonóm autóknak meg kell felelniük, valamint azok a helyek, ahol vezethetnek. Ennek eredményeként az autógyártók olyan önvezető járműveket fejlesztenek, amelyek megfelelnek ezeknek a követelményeknek. A Toyota például a TRI-P4-et teljes automatizálással (4. szint) teszi végig.
- Okostelefonok – Ez az a szélsőséges AI modul, amelyet mindannyian a legjobban ismerünk. Siri és Google Asszisztens, amelyek éles mesterséges intelligenciát alkalmaznak hangjuk erősítésére felhasználói felületek, ideális példái a szélső AI-nak okostelefonokon. Az eszközön lévő mesterséges intelligencia szükségtelenné teszi az eszközadatok felhőbe küldését, mivel a feldolgozás az eszközön (élén) történik. Ez segít megvédeni a magánéletet, miközben csökkenti a forgalmat.
- Szórakozás – Virtuális A valóság, a kiterjesztett valóság és a vegyes valóság szórakoztató alkalmazások közé tartozik a videoanyagok streamelése a virtuális valóság szemüvegére. Azáltal, hogy a feldolgozást a szemüvegről a végberendezéshez közeli peremszerverekre bízzuk, az ilyen szemüvegek mérete minimálisra csökkenthető. A Microsoft például most mutatta be a HoloLenst, a fejfedőbe illesztett holografikus számítógépet, amellyel a felhasználók megtapasztalhatják a kiterjesztett valóságot. A Microsoft a HoloLens használatát tervezi hagyományos számítástechnikai, adatelemzési, orvosi képalkotási és legmodernebb játékalkalmazások biztosítására.
- Arcfelismerés – Arckezelés A felismerő rendszerek előrelépést jelentenek a térfigyelő kamerák terén, amelyek képesek megtanulni felismerni az egyéneket az arcuk alapján. AI kameramodul, amely élvonalbeli AI számítógépes technikákat használ az arc jellemzőinek valós idejű felmérésére. Gyorsan és pontosan képes felismerni az arcokat, így ideális olyan marketingeszközökhöz, amelyek bizonyos tulajdonságokat céloznak meg, például az életkort, valamint az arcfelismerést az eszközök feloldásához.
5G és Edge AI
Az 5G létfontosságú követelménye olyan gyorsan növekvő területeken, mint a teljesen önvezető autók, a valós idejű virtuális valóság élményei és a kritikus fontosságú alkalmazások, több innovációt hajtanak végre az éles számítástechnika és az Edge AI területén.
Az 5G a következő generációs mobilhálózat amely a szolgáltatás minőségének jelentős javítására törekszik, például jobb átviteli sebességgel és csökkentett késleltetéssel – 10-szer gyorsabb adatátviteli sebességet biztosítva, mint a meglévő 5G hálózatok.
Fontolja meg a valós idejű csomagkézbesítést az önvezető autókban, amely 10 ms-nál kevesebb végponttól végpontig terjedő késleltetést igényel, hogy megértsük a gyors adatátvitel és a helyi eszközön történő számítás követelményét.
A felhőalapú hozzáférés minimális végpontok közötti késleltetése meghaladja a 80 ms-ot, ami sok valós alkalmazás esetén elfogadhatatlan. Szélszámítás megfelel az 5G-alkalmazások ezredmásodperc alatti követelményeinek, miközben 30-40%-kal csökkenti az energiafelhasználást, ami akár 5-ször kevesebb energiafogyasztást eredményez a felhőalapú hozzáféréshez képest.
A szélső számítástechnika és az 5G növeli a hálózati sebességet, lehetővé téve különféle valós idejű mesterséges intelligencia-alkalmazások megvalósítását és telepítését, például a mesterséges intelligencia-alapú valós idejű videóelemzést, amelyek alacsony késleltetésű adatátvitelre támaszkodnak.
Jövő
Az Edge AI egyre népszerűbb, és jelentős beruházások történtek ezen a területen. Például 2020 januárjában bejelentették, hogy az Apple 200 millió dollárt fizetett a seattle-i székhelyű Xnor.ai mesterségesintelligencia-cég megvásárlásáért.
Az élfeldolgozást az Xnor.ai mesterséges intelligencia technológiája használja a felhasználó okostelefonján lévő adatok feldolgozására. Az okostelefonokba beépített mesterséges intelligencia révén a hangfeldolgozás, az arcfelismerő technológia és a magánélet javulására kell számítanunk.
Az 5G bevezetésével világszerte alacsonyabb árakra és nagyobb keresletre számíthatunk a szélsőséges AI-szolgáltatások iránt.
Következtetés
Ahogy az emberek több időt töltenek mobileszközeiken, egyre több vállalkozás és fejlesztő veszi észre az Edge technológia bevezetésének értékét, amellyel gyorsabb, hatékonyabb szolgáltatást nyújthat, miközben növeli a haszonkulcsot.
A vállalati szintű mesterséges intelligencia-alapú szolgáltatások, valamint a fogyasztói kényelem és boldogság szempontjából ez a lehetőségek egy teljesen új univerzumát nyitja meg.
Az olyan nagy cégek, mint az Amazon és a Google, milliókat fektetett be Edge AI-rendszereik fejlesztésébe, így a vezetés átvétele és az ezekbe a technológiákba való befektetés az egyetlen módja a versenyképesség megőrzésének.
Az IoT-eszközök iránti megnövekedett kereslet viszont az 5G-hálózatokat és az Edge Computing-ot szélesebb körben fogja használni.
Hagy egy Válaszol