Sérhver geiri leitast við að auka rekstur sinn, framleiðni og öryggi með því að innleiða meiri sjálfvirkni. Tölvuforrit verða að geta greint mynstur og unnið störf á áreiðanlegan og öruggan hátt til að aðstoða þau.
Hins vegar er heimurinn óskipulagður og litróf starfa sem menn sinna nær yfir endalausan fjölda atburðarása sem erfitt er að tjá á fullnægjandi hátt í forritum og reglum.
Framfarir Edge gervigreindar hafa gert tölvum og græjum kleift að vinna með „greind“ mannlegrar þekkingar, óháð því hvar þær eru. Snjöll gervigreindarforrit læra að gera sambærileg verkefni við ýmsar aðstæður, alveg eins og menn gera í raunveruleikanum.
Við munum skoða Edge AI djúpt, kosti þess, notkunartilvik og margt fleira í þessari færslu.
Hvað er Edge AI?
kanttölvu gerir notendum auðveldari aðgang að gagnageymslu og vinnslu. Þetta er gert með því að framkvæma ferla á staðbundnum tækjum eins og fartölvum, IoT tækjum eða sérhæfðum brúnþjónum.
Töfin og bandbreiddin hafa áhyggjur af því að stundum eru hindrandi skýtengdar aðgerðir ekki vandamál fyrir brúnaðgerðir.
Edge AI blandar gervigreind og edge computing (AI). Þetta felur í sér að framkvæma gervigreind reiknirit á staðbundnum tækjum með vinnsluorku á jaðrinum.
Edge AI útilokar þörfina fyrir kerfistengingu og samþættingu, sem gerir notendum kleift að vinna úr gögnum í rauntíma á tækjum sínum. Þó að gervigreindaraðgerðir þurfi mikla reiknikraft, fer meirihluti þeirra nú fram í skýjastöðvum.
Ókosturinn er sá að truflun á þjónustu eða töluverður hægur gæti orðið vegna tengingar eða neterfiðleika.
Með því að samþætta gervigreindarferla í brúntölvutæki sigrar gervigreind í brún þessum áhyggjum. Með því að safna gögnum og þjónusta notendur án þess að þurfa að eiga samskipti við aðrar líkamlegar síður geta notendur sparað tíma.
Hvernig virkar Edge AI tækni?
Vélar þurfa að geta séð, borið kennsl á hluti, stjórnað bifreiðum, skilið tal, talað, hreyft og framkvæmt önnur mannleg verkefni. Til að afrita mannlega skilning notar gervigreind gagnaskipulag sem kallast djúp tauga net.
Þessum DNN er kennt að svara ákveðnum tegundum fyrirspurna með því að sýna nokkur sýnishorn af þeirri spurningu ásamt nákvæmum svörum.
Vegna mikils magns gagna sem nauðsynlegt er til að þjálfa nákvæmt líkan og kröfunnar um að gagnafræðingar eigi að vinna saman að gerð líkansins, er þetta þjálfunarferli, þekkt sem „djúpt nám“, venjulega framkvæmt í gagnaveri eða skýinu. Líkanið þróast í „ályktunarvél“ sem getur svarað raunverulegum vandamálum eftir þjálfun.
Ályktunarvélin í edge AI dreifingum virkar á tölvu eða tæki á afskekktum stað, eins og verksmiðju, sjúkrahúsi, bifreið, gervihnött eða húsi manns.
Þegar gervigreind lendir í vandamálum eru vandkvæða gögnin oft flutt yfir í skýið til viðbótarþjálfunar á upprunalegu gervigreindargerðinni, sem kemur að lokum í stað brúnályktunarvélarinnar. Þegar brún gervigreindarlíkön hafa verið innleidd verða þau aðeins fleiri og vitrari, þökk sé þessari endurgjöf.
Hagur
Gervigreind reiknirit eru sérstaklega gagnleg á stöðum sem notendur sækja um með raunveruleg vandamál vegna þess að þeir geta túlkað tungumál, sjón, hljóð, lykt, hitastig, andlit og aðrar hliðstæðar óskipulagðar upplýsingar.
Vegna áhyggna af leynd, bandbreidd og friðhelgi einkalífsins, væru sum gervigreind forrit ópraktísk eða jafnvel ómöguleg í framkvæmd í miðlægu skýi eða viðskiptagagnaveri.
Eftirfarandi eru nokkrir kostir brún AI:
- Rauntíma innsýn: Þar sem brúntækni greinir gögn á staðnum frekar en í fjarlægu skýi sem er seinkað vegna langlínutengingar, bregst hún við beiðnum notenda í rauntíma.
- Intelligence: Gervigreind forrit eru öflugri og aðlögunarhæfari en hefðbundin forrit, sem geta aðeins brugðist við inntak sem forritarinn hefur spáð fyrir um. Gervigreind tauga net, á hinn bóginn, er þjálfaður í að svara ekki ákveðinni spurningu, heldur frekar að svara ákveðinni tegund af spurningu, jafnvel þótt spurningin sjálf sé ný. Forrit myndu ekki geta unnið endalaust úr ýmsum inntakum eins og texta, töluðum orðum eða myndbandi án gervigreindar.
- Persónuvernd aukin: Gervigreind getur rannsakað raunveruleg gögn án þess að afhjúpa þau nokkurn tíma fyrir manneskju, sem eykur næði til muna fyrir hvern þann sem þarf að rannsaka útlit, rödd, læknisfræðilega mynd eða aðrar persónulegar upplýsingar. Edge AI bætir friðhelgi einkalífsins enn frekar með því að geyma gögn á staðnum og flytja bara greininguna og innsýnina í skýið.
- Kostnaður lækkaður: Með því að færa tölvuafl nær brúninni krefjast forrita minni netbandbreiddar, sem leiðir til verulegs sparnaðar í netkostnaði.
- Stöðugar umbætur: Eftir því sem gervigreind líkön eru þjálfuð á meiri gögnum verða þau nákvæmari. Þegar Edge AI forrit rekst á gögn sem það getur ekki meðhöndlað nákvæmlega eða með öryggi, hleður það þeim oft upp þannig að AI geti endurþjálfað sig og lært af þeim. Afleiðingin er sú að því lengur sem líkan er í framleiðslu á brúninni, því nákvæmari verður hún.
Edge AI notkunartilvik
Iðnaðarvélar og neytendagræjur eru tveir meginhlutar AI markaðarins. Sýningarpróf sýna framfarir á sviðum eins og stjórnun og hagræðingu búnaðar og sjálfvirkri færni í hæfum vinnuafli.
Neytendagræjur með gervigreindarmyndavélum sem greina myndefni sjálfkrafa taka einnig framförum. Spáð er að neytendatækjamarkaðurinn muni vaxa verulega frá og með 2021, vegna þess að fjöldi tækja er meiri en fjöldi iðnaðartækja. Við höfum talið upp nokkur vinsæl AI notkunartilvik hér að neðan:
- Sjálfstæðir drónar – drónar hafa verið að missa stjórn á sér og hverfa á meðan þeir stunduðu fjarflugspróf, að því er fram kemur í fréttum. Flugmaður sjálfstýrðs dróna tekur ekki þátt í flugi dróna. Þeir fylgjast með hlutum úr fjarlægð og nota dróna aðeins þegar það er algjörlega nauðsynlegt. Amazon Prime Air, drónasendingarfyrirtæki sem er að þróa sjálfkeyrandi dróna til að afhenda hluti, er þekktasta dæmið um þetta.
- Sjálfkeyrandi bílar - The mest spennandi notkun kanttölvu er sjálfkeyrandi bifreiðar. Sjálfkeyrandi bílar verða að gera tafarlaust mat á aðstæðum við margar aðstæður, sem krefst rauntíma gagnavinnslu. Umferðarlög í Japan og lög um flutninga á vegum voru endurskoðuð í desember 2019, sem gerði það einfaldara að fá sjálfkeyrandi ökutæki á stigi 3. Þar á meðal eru öryggiskröfur sem sjálfstætt starfandi bílar þurfa að uppfylla sem og staðsetningar þar sem þeir mega aka. Þess vegna eru bílaframleiðendur að þróa sjálfkeyrandi farartæki sem uppfylla þessar kröfur. Toyota, til dæmis, er að setja TRI-P4 í gegnum hraða sína með fullkominni sjálfvirkni (stig 4).
- Snjallsímar - Þetta er brún gervigreind græjan sem við þekkjum öll best. Siri og Google Assistant, sem nota AI til að knýja rödd sína notendaviðmót, eru tilvalin dæmi um brún AI á snjallsímum. Gervigreind á tæki útilokar þörfina á að senda tækisgögn í skýið vegna þess að vinnsla fer fram á tækinu (kant). Þetta hjálpar til við að vernda friðhelgi einkalífsins en dregur einnig úr umferð.
- Skemmtun - Sýndar raunveruleika, aukinn veruleika og blandaður veruleikaforrit til skemmtunar fela í sér streymi myndbandsefnis í sýndarveruleikagleraugu. Með því að útvista vinnslu frá gleraugunum yfir á brúnþjóna nálægt endatækinu er hægt að lágmarka stærð slíkra glösa. Microsoft, til dæmis, kynnti nýlega HoloLens, hólógrafíska tölvu sem er fest í höfuðfat sem gerir notendum kleift að upplifa aukinn veruleika. Microsoft ætlar að nota HoloLens að útvega hefðbundna tölvuvinnslu, gagnagreiningu, læknisfræðilega myndgreiningu og leikjaforrit.
- Andlitsgreining - Andlitsmeðferð viðurkenningarkerfi eru framfarir í eftirlitsmyndavélum sem geta lært að þekkja einstaklinga út frá andlitum þeirra. AI myndavélareining sem notar brún AI tölvutækni til að meta eiginleika andlits í rauntíma. Það getur greint andlit hratt og nákvæmlega, sem gerir það tilvalið fyrir markaðsverkfæri sem miða á ákveðna eiginleika eins og aldur, sem og andlitsþekkingu til að opna tæki.
5G & Edge AI
Mikilvæga krafan um 5G á svæðum sem eru í miklum vexti eins og sjálfkeyrandi bílum, rauntíma sýndarveruleikaupplifunum og verkefnamiklum forritum knýja áfram nýsköpun í brúntölvu og Edge AI.
5G er næsta kynslóð farsímanets sem leitast við að auka verulega þjónustugæði, svo sem betri afköst og minni leynd - sem gefur 10x hraðari gagnahraða en núverandi 5G net.
Íhugaðu rauntíma pakkaafhendingu í sjálfkeyrandi bifreiðum, sem krefst töf frá enda til enda sem er innan við 10 ms til að meta kröfuna um hraðan gagnaflutning og staðbundna útreikninga í tækinu.
Lágmarks töf frá enda til enda fyrir aðgang að skýi er stærri en 80 ms, sem er óviðunandi fyrir mörg raunveruleg forrit. kanttölvu uppfyllir undir millisekúndu kröfur 5G forrita en dregur úr orkunotkun um 30-40%, sem leiðir til allt að 5x minni orkunotkunar samanborið við aðgang í skýi.
Edge computing og 5G auka nethraða, sem gerir kleift að innleiða og dreifa ýmsum rauntíma gervigreindarforritum, svo sem gervigreindarmyndgreiningum í rauntíma, sem treysta á gagnaflutning með lítilli leynd.
Framtíð
Edge AI er að verða vinsælli og verulegar fjárfestingar hafa verið gerðar á þessu sviði. Til dæmis, í janúar 2020, var tilkynnt að Apple greiddi 200 milljónir dollara til að kaupa gervigreindarfyrirtækið Xnor.ai í Seattle.
Kantvinnsla er notuð af gervigreindartækni Xnor.ai til að vinna úr gögnum á snjallsíma notandans. Með innbyggðri gervigreind í snjallsímum ættum við að búast við framförum í raddvinnslu, andlitsgreiningartækni og friðhelgi einkalífs.
Með tilkomu 5G getum við búist við lægra verði og meiri eftirspurn eftir AI þjónustu um allan heim.
Niðurstaða
Eftir því sem fólk eyðir meiri tíma í farsímum sínum sjá fleiri fyrirtæki og þróunaraðilar gildi þess að innleiða Edge tækni til að skila hraðari og skilvirkari þjónustu en auka hagnað.
Hvað varðar gervigreindarþjónustu á fyrirtækisstigi, sem og þægindi og hamingju neytenda, mun þetta opna alveg nýjan heim af möguleikum.
Stór fyrirtæki eins og Amazon og Google hafa fjárfest milljónir í þróun Edge AI kerfa sinna, þannig að taka forystuna og fjárfesting í þessari tækni er eina leiðin til að vera samkeppnishæf.
Aukin eftirspurn eftir IoT tækjum mun aftur á móti gera 5G net og Edge Computing meira notað.
Skildu eftir skilaboð