Секој сектор се обидува да ги подобри своите операции, продуктивност и безбедност преку имплементирање на поголема автоматизација. Компјутерските програми мора да бидат способни да распознаваат шаблони и да ги извршуваат задачите сигурно и безбедно за да им помогнат.
Сепак, светот е неструктуриран, а спектарот на работни места што луѓето ги извршуваат опфаќа бесконечен број сценарија кои тешко се соодветно изразени во програми и правила.
Напредокот на Edge AI им овозможи на компјутерите и гаџетите да работат со „интелигенцијата“ на човечкото сознание, без разлика каде се наоѓаат. Апликациите со овозможена паметна вештачка интелигенција учат да вршат споредливи задачи во различни ситуации, исто како што прават луѓето во реалниот живот.
Во оваа објава ќе разгледаме длабоко Edge AI, неговите придобивки, случаите за употреба и многу повеќе.
Што е Edge AI?
Еџ компјутери им овозможува на корисниците полесен пристап до складирање и обработка на податоци. Ова се постигнува со извршување на процеси на локални уреди како што се лаптопи, IoT уреди или специјализирани сервери на работ.
Латентноста и пропусниот опсег се загрижени дека понекогаш ги спречуваат операциите базирани на облак не се проблем за функциите на рабовите.
Мешавини на Edge AI вештачка интелигенција и пресметување на рабовите (АИ). Ова подразбира извршување на алгоритми за вештачка интелигенција на локални уреди со процесорска моќ на работ.
Edge AI ја елиминира потребата за системско поврзување и интеграција, овозможувајќи им на корисниците да обработуваат податоци во реално време на нивните уреди. Иако операциите со вештачка интелигенција имаат потреба од голема пресметковна моќ, повеќето од нив сега се вршат во центри базирани на облак.
Недостаток е што може да дојде до прекин на услугата или значително забавеност поради проблеми со поврзувањето или мрежата.
Со интегрирање на процесите на вештачка интелигенција во компјутерските уреди на работ, вештачката интелигенција на работ ги надминува овие грижи. Со собирање податоци и сервисирање на корисниците без да мора да комуницираат со други физички сајтови, корисниците можат да заштедат време.
Како функционира Edge AI технологијата?
Машините треба да бидат способни да гледаат, идентификуваат предмети, да управуваат со автомобили, да разбираат говор, да зборуваат, да се движат и да извршуваат други задачи слични на луѓето. Со цел да се дуплира човечкото сознание, вештачката интелигенција користи структура на податоци позната како длабока невронска мрежа.
Овие DNN се научени да одговорат на одредени видови прашања со тоа што ќе им бидат прикажани неколку примероци од тоа прашање заедно со точни одговори.
Поради големото количество податоци неопходни за обука на точен модел и барањето научниците за податоци да соработуваат при изградбата на моделот, овој процес на обука, познат како „длабоко учење“, генерално се изведува во центарот за податоци или облакот. Моделот се развива во „мотор за заклучување“ кој може да одговори на проблемите од реалниот свет откако ќе се обучи.
Моторот за заклучување при распоредување на работ на вештачката интелигенција работи на компјутер или уред на оддалечена локација, како што е фабрика, болница, автомобил, сателит или куќа на една личност.
Кога вештачката интелигенција ќе наиде на проблем, проблематичните податоци често се пренесуваат во облакот за дополнителна обука на оригиналниот модел на вештачка интелигенција, што на крајот го заменува моторот за заклучување на рабовите. Штом ќе се имплементираат моделите на работ со вештачка интелигенција, тие стануваат само сè помудри, благодарение на оваа јамка за повратни информации.
Предности
Алгоритмите за вештачка интелигенција се особено корисни на локации што ги посетуваат крајните корисници со проблеми во реалниот свет, бидејќи тие можат да интерпретираат јазик, глетки, звуци, мириси, температура, лица и други аналогни видови неструктурирани информации.
Поради загриженоста за латентноста, пропусниот опсег и приватноста, некои апликации за вештачка интелигенција би биле непрактични, па дури и невозможни да се имплементираат во централизиран облак или деловен центар за податоци.
Следниве се некои од предностите на Edge AI:
- Увиди во реално време: Бидејќи технологијата на работ ги анализира податоците локално наместо во далечен облак што е одложен поради поврзување на долги растојанија, таа одговара на барањата на корисниците во реално време.
- Интелигенција: Апликациите за вештачка интелигенција се помоќни и поприлагодливи од традиционалните програми, кои можат да одговорат само на влезовите што ги предвидел програмерот. ВИ невронска мрежа, од друга страна, е обучен да не одговори на конкретно прашање, туку да одговори на одреден вид на прашање, дури и ако самото прашање е ново. Апликациите нема да можат да обработуваат бесконечно различни влезови како што се текст, изговорени зборови или видео без вештачка интелигенција.
- Приватноста е зголемена: Вештачката интелигенција може да ги проучува податоците од реалниот свет без да ги изложува на човек, значително ја зголемува приватноста на секој чиј изглед, глас, медицинска слика или други лични информации мора да се проучуваат. Edge AI ја подобрува приватноста уште повеќе со складирање на податоци локално и пренесување само на анализите и увидите во облакот.
- Намалени трошоци: Со поместување на компјутерската моќ поблиску до работ, апликациите бараат помал пропусен опсег на интернет, што резултира со значителни заштеди во мрежните трошоци.
- Постојано подобрување: Како што моделите со вештачка интелигенција се обучуваат за повеќе податоци, тие стануваат попрецизни. Кога некоја edge AI апликација ќе наиде на податоци со кои не може прецизно или самоуверено да ракува, често ги поставува за да може вештачката интелигенција да се преквалификува и да учи од нив. Како резултат на тоа, колку подолго моделот се произведува на работ, толку попрецизен ќе биде.
Случаи за употреба на Edge AI
Индустриските машини и гаџетите за потрошувачи се двата главни сегменти на пазарот со ВИ. Демонстративните тестови покажуваат подобрување во областите како што се регулирање и оптимизирање на опремата и автоматизирање на вештините за квалификувана работна сила.
Напредуваат и потрошувачките гаџети со камери со ВИ кои автоматски ги откриваат предметите со слики. Се предвидува дека пазарот на потрошувачки уреди драматично ќе порасне од 2021 година наваму, поради фактот што бројот на уреди е поголем од бројот на индустриска опрема. Подолу наведовме неколку популарни случаи на употреба на ВИ на работ:
- Автономни дронови - беспилотни летала губеле контрола и исчезнувале додека вршеле тестови за летање на далечина, според вестите. Пилотот на автономен дрон не е вклучен во летањето на дронот. Тие ги следат работите оддалеку и го користат дронот само кога тоа е апсолутно неопходно. Амазон Прајм Ер, бизнис за испорака на дронови што развива самоуправувачки дронови за испорака на предмети, е најпознат пример за ова.
- Самоуправувачки автомобили - The највозбудливата употреба на рабните пресметки се автомобилите кои самостојно управуваат. Самоуправувачките автомобили мора веднаш да ги проценат ситуациите во многу околности, што бара обработка на податоците во реално време. Јапонскиот Закон за патен сообраќај и Законот за возила за патен транспорт беа ревидирани во декември 2019 година, со што беше поедноставно да се добијат возила со самоуправување на ниво 3 на патиштата. Безбедносните барања што мора да ги исполнуваат автономните автомобили, како и локациите на кои можат да возат, се меѓу нив. Како резултат на тоа, производителите на автомобили развиваат самоуправувачки возила кои ги исполнуваат овие барања. Тојота, на пример, го става TRI-P4 во своите чекори со целосна автоматизација (ниво 4).
- Паметни телефони - ова е врвниот гаџет за вештачка интелигенција со кој на сите ни е најпознат. Siri и Google Assistant, кои користат Edge AI за да го напојуваат нивниот глас кориснички интерфејси, се идеални примероци на edge AI на паметните телефони. Вештачката интелигенција на уредот ја елиминира потребата да се испраќаат податоци од уредот до облакот бидејќи обработката се одвива на уредот (работ). Ова помага да се заштити приватноста, а истовремено да се намали сообраќајот.
- Забава - Виртуелна реалноста, проширената реалност и апликациите за забава со мешана реалност вклучуваат проследување видео материјал до очила за виртуелна реалност. Со аутсорсирање на обработката од очилата на серверите на работ во близина на крајниот уред, големината на таквите очила може да се минимизира. Мајкрософт, на пример, штотуку го претстави HoloLens, холографски компјутер вграден во покривка за глава што им овозможува на корисниците да искусат проширена реалност. Мајкрософт планира да користи HoloLens да обезбеди конвенционални компјутери, анализа на податоци, медицински слики и апликации за игри на работ.
- Препознавање на лице – Лице системите за препознавање се напредок во камерите за надзор кои можат да научат да препознаваат поединци врз основа на нивните лица. Модул за камера со вештачка интелигенција што користи компјутерски техники на работ со вештачка интелигенција за да ги процени карактеристиките на лицето во реално време. Може да детектира лица брзо и прецизно, што го прави идеален за маркетинг алатки кои таргетираат одредени особини како возраста, како и препознавање на лица за отклучување уреди.
5G и Edge AI
Виталното барање за 5G во области со висок раст, како што се целосно самоуправувачки автомобили, искуства со виртуелна реалност во реално време и апликации кои се критични за мисијата поттикнуваат повеќе иновации во рабното пресметување и Edge AI.
5G е следната генерација на мобилна мрежа кој се стреми значително да го подобри квалитетот на услугата, како што се подобра пропусност и намалена латентност - давајќи 10 пати побрзи стапки на податоци од постоечките 5G мрежи.
Размислете за испорака на пакети во реално време кај автомобилите со самоуправување, што бара доцнење од крај до крај од помалку од 10 ms за да се цени барањето за брз пренос на податоци и локално пресметување на уредот.
Минималното доцнење од крај до крај за пристап во облак е поголемо од 80 ms, што е неприфатливо за многу апликации од реалниот свет. Еџ компјутери ги задоволува барањата од под милисекунди на апликациите 5G додека ја намалува потрошувачката на енергија за 30-40%, што резултира со до 5x помала потрошувачка на енергија во споредба со пристапот во облак.
Edge computing и 5G ја зголемуваат брзината на мрежата, овозможувајќи имплементација и распоредување на различни апликации за вештачка интелигенција во реално време, како што е видео аналитика во реално време базирана на вештачка интелигенција, која се потпира на пренос на податоци со мала латентност.
Иднина
Edge AI станува се попопуларен, а на терен се направени значителни инвестиции. На пример, во јануари 2020 година, беше објавено дека Apple платил 200 милиони долари за купување на фирмата за вештачка интелигенција Xnor.ai со седиште во Сиетл.
Обработката на рабовите се користи од технологијата за вештачка интелигенција на Xnor.ai за обработка на податоци на паметниот телефон на корисникот. Со вградената вештачка интелигенција на паметните телефони, треба да очекуваме подобрувања во обработката на гласот, технологијата за препознавање лице и приватноста.
Со воведувањето на 5G, можеме да очекуваме пониски цени и поголема побарувачка за edge AI услуги низ целиот свет.
Заклучок
Како што луѓето трошат повеќе време на своите мобилни уреди, повеќе бизниси и програмери ја гледаат вредноста на имплементацијата на Edge технологијата за да се обезбеди побрза и поефикасна услуга додека ги зголемува профитните маржи.
Во однос на услугите базирани на вештачка интелигенција на ниво на претпријатие, како и удобноста и среќата на потрошувачите, ова ќе отвори сосема нов универзум на можности.
Големите фирми како Amazon и Google имаат инвестирано милиони во развојот на нивните Edge AI системи, со што го преземаат водството и инвестирањето во овие технологии е единствениот начин да се остане конкурентен.
Зголемената побарувачка за IoT уреди, од друга страна, ќе направи 5G мрежите и Edge Computing да се користат пошироко.
Оставете Одговор