ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
കൂടുതൽ ഓട്ടോമേഷൻ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ ഓരോ മേഖലയും അതിന്റെ പ്രവർത്തനങ്ങളും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും സുരക്ഷയും വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും അവയെ സഹായിക്കുന്നതിന് ജോലികൾ വിശ്വസനീയമായും സുരക്ഷിതമായും നിർവഹിക്കാനും കഴിയണം.
എന്നിരുന്നാലും, ലോകം ഘടനാരഹിതമാണ്, കൂടാതെ മനുഷ്യർ നടപ്പിലാക്കുന്ന ജോലികളുടെ സ്പെക്ട്രം പ്രോഗ്രാമുകളിലും നിയമങ്ങളിലും വേണ്ടത്ര പ്രകടിപ്പിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ള അനന്തമായ നിരവധി സാഹചര്യങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
എഡ്ജ് AI മുന്നേറ്റങ്ങൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകളും ഗാഡ്ജെറ്റുകളും എവിടെയായിരുന്നാലും മനുഷ്യന്റെ അറിവിന്റെ "ഇന്റലിജൻസ്" ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കി. സ്മാർട്ട് AI- പ്രാപ്തമാക്കിയ ആപ്പുകൾ മനുഷ്യർ യഥാർത്ഥ ജീവിതത്തിൽ ചെയ്യുന്നതുപോലെ, വിവിധ സാഹചര്യങ്ങളിൽ താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്ന ജോലികൾ ചെയ്യാൻ പഠിക്കുന്നു.
Edge AI, അതിന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ, ഉപയോഗ കേസുകൾ എന്നിവയും മറ്റും ഈ പോസ്റ്റിൽ ഞങ്ങൾ ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കും.
എന്താണ് എഡ്ജ് AI?
എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഡാറ്റ സംഭരണത്തിലേക്കും പ്രോസസ്സിംഗിലേക്കും എളുപ്പത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു. ലാപ്ടോപ്പുകൾ, IoT ഉപകരണങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ പ്രത്യേക എഡ്ജ് സെർവറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രാദേശിക ഉപകരണങ്ങളിൽ പ്രോസസുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയാണ് ഇത് സാധ്യമാകുന്നത്.
ലേറ്റൻസിയും ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും ചിലപ്പോൾ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത പ്രവർത്തനങ്ങൾ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നത് എഡ്ജ് ഫംഗ്ഷനുകൾക്ക് ഒരു പ്രശ്നമല്ല.
എഡ്ജ് AI മിശ്രിതങ്ങൾ നിർമ്മിത ബുദ്ധി എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗും (AI). എഡ്ജിൽ പ്രോസസ്സിംഗ് പവർ ഉള്ള ലോക്കൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ AI അൽഗോരിതം എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്നത് ഇത് അർത്ഥമാക്കുന്നു.
എഡ്ജ് AI സിസ്റ്റം കണക്റ്റിവിറ്റിയുടെയും സംയോജനത്തിന്റെയും ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു, ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ ഉപകരണങ്ങളിൽ തത്സമയം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു. AI പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് വളരെയധികം കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ ആവശ്യമാണെങ്കിലും, അവയിൽ ഭൂരിഭാഗവും ഇപ്പോൾ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത കേന്ദ്രങ്ങളിലാണ് നടത്തുന്നത്.
കണക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ നെറ്റ്വർക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ കാരണം സേവന തടസ്സമോ ഗണ്യമായ മന്ദതയോ സംഭവിക്കാം എന്നതാണ് പോരായ്മ.
എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉപകരണങ്ങളിലേക്ക് AI പ്രക്രിയകളെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, എഡ്ജ് AI ഈ ആശങ്കകളെ മറികടക്കുന്നു. മറ്റ് ഫിസിക്കൽ സൈറ്റുകളുമായി ആശയവിനിമയം നടത്താതെ തന്നെ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സേവനം നൽകുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സമയം ലാഭിക്കാൻ കഴിയും.
എഡ്ജ് AI സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
യന്ത്രങ്ങൾക്ക് വസ്തുക്കളെ കാണാനും തിരിച്ചറിയാനും വാഹനങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും സംസാരം മനസ്സിലാക്കാനും സംസാരിക്കാനും ചലിക്കാനും മറ്റ് മനുഷ്യരെപ്പോലെയുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യാനും കഴിയണം. മനുഷ്യന്റെ അറിവ് തനിപ്പകർപ്പാക്കാൻ, AI ഒരു ഡീപ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ഘടന ഉപയോഗിക്കുന്നു ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്.
കൃത്യമായ മറുപടികൾക്കൊപ്പം ആ ചോദ്യത്തിന്റെ നിരവധി സാമ്പിളുകൾ കാണിച്ചുകൊണ്ട് ചില തരത്തിലുള്ള ചോദ്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കാൻ ഈ DNN-കളെ പഠിപ്പിക്കുന്നു.
ഒരു കൃത്യമായ മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും മോഡൽ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ സഹകരിക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകതയും കാരണം, "ഡീപ് ലേണിംഗ്" എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഈ പരിശീലന പ്രക്രിയ സാധാരണയായി ഒരു ഡാറ്റാ സെന്ററിലോ ക്ലൗഡിലോ നടത്തപ്പെടുന്നു. പരിശീലനം ലഭിച്ചതിന് ശേഷം യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാൻ കഴിയുന്ന ഒരു "അനുമാന എഞ്ചിൻ" ആയി മോഡൽ വികസിക്കുന്നു.
എഡ്ജ് AI വിന്യാസങ്ങളിലെ അനുമാന എഞ്ചിൻ ഒരു ഫാക്ടറി, ആശുപത്രി, ഓട്ടോമൊബൈൽ, ഉപഗ്രഹം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വ്യക്തിയുടെ വീട് പോലെയുള്ള ഒരു വിദൂര സ്ഥലത്തെ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിലോ ഉപകരണത്തിലോ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
AI ഒരു പ്രശ്നം നേരിടുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ AI മോഡലിന്റെ അധിക പരിശീലനത്തിനായി പ്രശ്നകരമായ ഡാറ്റ ഇടയ്ക്കിടെ ക്ലൗഡിലേക്ക് കൈമാറ്റം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒടുവിൽ എഡ്ജ് അനുമാന എഞ്ചിനെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു. എഡ്ജ് AI മോഡലുകൾ നടപ്പിലാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഈ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പിന് നന്ദി, അവ കൂടുതൽ ബുദ്ധിപരമാവുകയാണ്.
ആനുകൂല്യങ്ങൾ
യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്നങ്ങളുള്ള അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾ പതിവായി വരുന്ന സ്ഥലങ്ങളിൽ AI അൽഗോരിതങ്ങൾ പ്രത്യേകിച്ചും പ്രയോജനകരമാണ്, കാരണം അവർക്ക് ഭാഷ, കാഴ്ചകൾ, ശബ്ദങ്ങൾ, സുഗന്ധങ്ങൾ, താപനില, മുഖങ്ങൾ, മറ്റ് അനലോഗ് തരത്തിലുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ എന്നിവ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയും.
ലേറ്റൻസി, ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, സ്വകാര്യത എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ആശങ്കകൾ കാരണം, ചില AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ക്ലൗഡിലോ ബിസിനസ് ഡാറ്റാ സെന്ററിലോ നടപ്പിലാക്കുന്നത് അപ്രായോഗികമോ അസാധ്യമോ ആയിരിക്കും.
എഡ്ജ് AI-യുടെ ചില ഗുണങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:
- തത്സമയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ: എഡ്ജ് ടെക്നോളജി, ദീർഘദൂര കണക്റ്റിവിറ്റി മൂലം കാലതാമസം നേരിടുന്ന ഒരു വിദൂര ക്ലൗഡിലേക്കാൾ പ്രാദേശികമായി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനാൽ, അത് തത്സമയം ഉപയോക്തൃ അഭ്യർത്ഥനകളോട് പ്രതികരിക്കുന്നു.
- ബുദ്ധി: AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പരമ്പരാഗത പ്രോഗ്രാമുകളേക്കാൾ ശക്തവും അനുയോജ്യവുമാണ്, പ്രോഗ്രാമർ പ്രവചിച്ച ഇൻപുട്ടുകളോട് മാത്രമേ പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയൂ. ഒരു AI ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക്മറുവശത്ത്, ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാനല്ല, മറിച്ച് ഒരു പ്രത്യേക ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാനാണ് പരിശീലിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്, ചോദ്യം തന്നെ നോവലാണെങ്കിൽ പോലും. AI ഇല്ലാതെ ടെക്സ്റ്റ്, സംസാരിക്കുന്ന വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വീഡിയോ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിവിധ ഇൻപുട്ടുകൾ അനന്തമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കഴിയില്ല.
- സ്വകാര്യത വർദ്ധിപ്പിച്ചു: AI-ക്ക് യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റ ഒരു മനുഷ്യനുമായി ഒരിക്കലും വെളിപ്പെടുത്താതെ തന്നെ അത് പഠിക്കാൻ കഴിയും, ലുക്ക്, വോയ്സ്, മെഡിക്കൽ ഇമേജ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ എന്നിവ പഠിക്കേണ്ട ആർക്കും സ്വകാര്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഡാറ്റ പ്രാദേശികമായി സംഭരിക്കുകയും വിശകലനങ്ങളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ക്ലൗഡിലേക്ക് കൈമാറുകയും ചെയ്തുകൊണ്ട് എഡ്ജ് AI സ്വകാര്യത കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
- ചെലവ് കുറച്ചു: കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയെ അരികിലേക്ക് അടുപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കുറഞ്ഞ ഇന്റർനെറ്റ് ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ആവശ്യമാണ്, ഇത് നെറ്റ്വർക്കിംഗ് ചെലവുകളിൽ ഗണ്യമായ ലാഭമുണ്ടാക്കുന്നു.
- സ്ഥിരമായ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ: AI മോഡലുകൾ കൂടുതൽ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നതിനാൽ, അവ കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാകുന്നു. ഒരു എഡ്ജ് AI ആപ്ലിക്കേഷന് കൃത്യമായും ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയാത്ത ഡാറ്റ നേരിടുമ്പോൾ, അത് പലപ്പോഴും അത് അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ AI-ക്ക് വീണ്ടും പരിശീലിക്കാനും അതിൽ നിന്ന് പഠിക്കാനും കഴിയും. തൽഫലമായി, ഒരു മോഡൽ അരികിൽ ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്ന ദൈർഘ്യമേറിയതാണ്, അത് കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതായിരിക്കും.
എഡ്ജ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ
വ്യാവസായിക യന്ത്രങ്ങളും ഉപഭോക്തൃ ഗാഡ്ജെറ്റുകളും എഡ്ജ് AI വിപണിയിലെ രണ്ട് പ്രധാന വിഭാഗങ്ങളാണ്. ഉപകരണങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണം, ഒപ്റ്റിമൈസ്, വൈദഗ്ധ്യമുള്ള തൊഴിൽ വൈദഗ്ധ്യം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ മേഖലകളിൽ പ്രകടന പരിശോധനകൾ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു.
ചിത്ര വിഷയങ്ങൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തുന്ന AI- പ്രാപ്തമാക്കിയ ക്യാമറകളുള്ള ഉപഭോക്തൃ ഗാഡ്ജെറ്റുകളും പുരോഗമിക്കുന്നു. വ്യാവസായിക ഉപകരണങ്ങളുടെ എണ്ണത്തേക്കാൾ ഉപകരണങ്ങളുടെ എണ്ണം കൂടുതലാണെന്ന വസ്തുത കാരണം, ഉപഭോക്തൃ ഉപകരണ വിപണി 2021 മുതൽ നാടകീയമായി വളരുമെന്ന് പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു. ചില ജനപ്രിയ എഡ്ജ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾ ഞങ്ങൾ ചുവടെ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്:
- സ്വയംഭരണ ഡ്രോണുകൾ - ഡ്രോണുകൾ റിമോട്ട് ഫ്ലയിംഗ് ടെസ്റ്റുകൾ നടത്തുന്നതിനിടയിൽ നിയന്ത്രണം നഷ്ടപ്പെടുകയും അപ്രത്യക്ഷമാവുകയും ചെയ്തുവെന്ന് വാർത്തകൾ പറയുന്നു. ഒരു സ്വയംഭരണ ഡ്രോണിന്റെ പൈലറ്റ് ഡ്രോണിന്റെ പറക്കലിൽ ഉൾപ്പെടുന്നില്ല. അവർ ദൂരെയുള്ള കാര്യങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ പുലർത്തുകയും അത്യന്താപേക്ഷിതമായപ്പോൾ മാത്രം ഡ്രോൺ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ആമസോൺ പ്രൈം എയർ, ഡ്രോൺ ഡെലിവറി ബിസിനസ്സാണ്, ഇനങ്ങൾ ഡെലിവറി ചെയ്യുന്നതിനായി സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് ഡ്രോണുകൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നത് ഇതിന്റെ ഏറ്റവും അറിയപ്പെടുന്ന ഉദാഹരണമാണ്.
- സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ - ദി എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ ഏറ്റവും ആവേശകരമായ ഉപയോഗം സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകളാണ്. സ്വയം-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ തത്സമയ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യമായി വരുന്ന പല സാഹചര്യങ്ങളിലെയും സാഹചര്യങ്ങളെ ഉടനടി വിലയിരുത്തണം. ജപ്പാനിലെ റോഡ് ട്രാഫിക് ആക്ടും റോഡ് ട്രാൻസ്പോർട്ടേഷൻ വെഹിക്കിൾ നിയമവും 2019 ഡിസംബറിൽ പരിഷ്കരിച്ചു, ഇത് ലെവൽ 3 സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് വാഹനങ്ങൾ നിരത്തിലിറക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കി. ഓട്ടോണമസ് കാറുകൾ പാലിക്കേണ്ട സുരക്ഷാ ആവശ്യകതകളും അവയ്ക്ക് ഓടിക്കാൻ കഴിയുന്ന സ്ഥലങ്ങളും അവയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. തൽഫലമായി, ഈ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്ന സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് വാഹനങ്ങൾ വാഹന നിർമ്മാതാക്കൾ വികസിപ്പിക്കുന്നു. ടൊയോട്ട, ഉദാഹരണത്തിന്, പൂർണ്ണമായ ഓട്ടോമേഷൻ (ലെവൽ 4) ഉപയോഗിച്ച് TRI-P4-നെ അതിന്റെ വേഗതയിൽ എത്തിക്കുന്നു.
- സ്മാർട്ട്ഫോണുകൾ - ഇത് നമുക്കെല്ലാവർക്കും പരിചിതമായ എഡ്ജ് AI ഗാഡ്ജെറ്റാണ്. സിരിയും ഗൂഗിൾ അസിസ്റ്റന്റും അവരുടെ ശബ്ദത്തിന് ശക്തി പകരാൻ എഡ്ജ് എഐ ഉപയോഗിക്കുന്നു ഉപയോക്തൃ ഇന്റർഫേസുകൾ, സ്മാർട്ട്ഫോണുകളിലെ എഡ്ജ് AI യുടെ അനുയോജ്യമായ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്. ഉപകരണത്തിൽ (എഡ്ജ്) പ്രോസസ്സിംഗ് നടക്കുന്നതിനാൽ ഉപകരണ ഡാറ്റ ക്ലൗഡിലേക്ക് അയയ്ക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത ഓൺ-ഡിവൈസ് AI ഇല്ലാതാക്കുന്നു. ട്രാഫിക് കുറയ്ക്കുന്നതിനൊപ്പം സ്വകാര്യത സംരക്ഷിക്കാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
- വിനോദം - വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി, ഓഗ്മെന്റഡ് റിയാലിറ്റി, വിനോദത്തിനായുള്ള മിക്സഡ് റിയാലിറ്റി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിൽ വിർച്വൽ റിയാലിറ്റി ഗ്ലാസുകളിലേക്ക് വീഡിയോ മെറ്റീരിയൽ സ്ട്രീമിംഗ് ഉൾപ്പെടുന്നു. അവസാന ഉപകരണത്തിന് സമീപമുള്ള എഡ്ജ് സെർവറുകളിലേക്ക് ഗ്ലാസുകളിൽ നിന്ന് ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് പ്രോസസ്സിംഗ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അത്തരം ഗ്ലാസുകളുടെ വലുപ്പം കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ശിരോവസ്ത്രത്തിൽ ഘടിപ്പിച്ച ഹോളോഗ്രാഫിക് കമ്പ്യൂട്ടറായ ഹോളോലെൻസ്, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വർദ്ധിപ്പിച്ച യാഥാർത്ഥ്യം അനുഭവിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. HoloLens ഉപയോഗിക്കാൻ Microsoft പദ്ധതിയിടുന്നു പരമ്പരാഗത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, ഡാറ്റ വിശകലനം, മെഡിക്കൽ ഇമേജിംഗ്, ഗെയിമിംഗ്-അറ്റ്-ദി-എഡ്ജ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ നൽകുന്നതിന്.
- മുഖം തിരിച്ചറിയൽ - മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങൾ നിരീക്ഷണ ക്യാമറകളിലെ പുരോഗതിയാണ്, അത് വ്യക്തികളെ അവരുടെ മുഖത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തിരിച്ചറിയാൻ പഠിക്കുന്നു. മുഖത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ തത്സമയം വിലയിരുത്താൻ എഡ്ജ് AI കമ്പ്യൂട്ടർ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI ക്യാമറ മൊഡ്യൂൾ. ഇതിന് വേഗത്തിലും കൃത്യമായും മുഖങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും, പ്രായം പോലുള്ള ചില സ്വഭാവവിശേഷതകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്ന മാർക്കറ്റിംഗ് ടൂളുകൾക്കും ഉപകരണങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മുഖം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഇത് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
5G & എഡ്ജ് AI
പൂർണ്ണമായും സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ, തത്സമയ വെർച്വൽ റിയാലിറ്റി അനുഭവങ്ങൾ, മിഷൻ-ക്രിട്ടിക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഉയർന്ന വളർച്ചാ മേഖലകളിൽ 5G-യുടെ സുപ്രധാന ആവശ്യകത എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിലും എഡ്ജ് AI-യിലും കൂടുതൽ നൂതനത്വം നൽകുന്നു.
അടുത്ത തലമുറ സെല്ലുലാർ നെറ്റ്വർക്കാണ് 5G നിലവിലുള്ള 10G നെറ്റ്വർക്കുകളേക്കാൾ 5 മടങ്ങ് വേഗതയേറിയ ഡാറ്റാ നിരക്കുകൾ നൽകുന്ന, മെച്ചപ്പെട്ട ത്രൂപുട്ട്, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി എന്നിവ പോലുള്ള സേവന നിലവാരം ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് ഓട്ടോമൊബൈലുകളിൽ തത്സമയ പാക്കറ്റ് ഡെലിവറി പരിഗണിക്കുക, ഇത് ദ്രുത ഡാറ്റാ കൈമാറ്റത്തിനും പ്രാദേശിക ഉപകരണ കണക്കുകൂട്ടലിനുമുള്ള ആവശ്യകതയെ അഭിനന്ദിക്കാൻ 10 എംഎസിൽ താഴെയുള്ള എൻഡ്-ടു-എൻഡ് കാലതാമസം ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
ക്ലൗഡ് ആക്സസിനുള്ള ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് കാലതാമസം 80 എം.എസിനേക്കാൾ വലുതാണ്, ഇത് പല യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും അസ്വീകാര്യമാണ്. എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് 5G ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ സബ്-മില്ലിസെക്കൻഡ് ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്നു, അതേസമയം ഊർജ്ജ ഉപയോഗം 30-40% കുറയ്ക്കുന്നു, ഇത് ക്ലൗഡ് ആക്സസിനെ അപേക്ഷിച്ച് 5 മടങ്ങ് ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം വരെ കുറയുന്നു.
എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗും 5G ബൂസ്റ്റ് നെറ്റ്വർക്ക് വേഗതയും, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി ഡാറ്റാ കൈമാറ്റത്തെ ആശ്രയിക്കുന്ന AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തത്സമയ വീഡിയോ അനലിറ്റിക്സ് പോലുള്ള വിവിധ തത്സമയ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും വിന്യാസം ചെയ്യുന്നതിനും അനുവദിക്കുന്നു.
ഭാവി
എഡ്ജ് AI കൂടുതൽ ജനപ്രിയമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്, കൂടാതെ ഈ മേഖലയിൽ കാര്യമായ നിക്ഷേപം നടത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന്, 2020 ജനുവരിയിൽ, സിയാറ്റിൽ ആസ്ഥാനമായുള്ള AI സ്ഥാപനമായ Xnor.ai വാങ്ങാൻ ആപ്പിൾ 200 മില്യൺ ഡോളർ നൽകിയതായി പ്രഖ്യാപിച്ചു.
ഉപയോക്താവിന്റെ സ്മാർട്ട്ഫോണിലെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് Xnor.ai-യുടെ AI സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് എഡ്ജ് പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. സ്മാർട്ട്ഫോണുകളിൽ ബിൽറ്റ്-ഇൻ AI ഉപയോഗിച്ച്, വോയ്സ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഫേഷ്യൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ടെക്നോളജി, സ്വകാര്യത എന്നിവയിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ പ്രതീക്ഷിക്കാം.
5G അവതരിപ്പിക്കുന്നതോടെ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള എഡ്ജ് AI സേവനങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ വിലയും കൂടുതൽ ഡിമാൻഡും നമുക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കാം.
തീരുമാനം
ആളുകൾ അവരുടെ മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങളിൽ കൂടുതൽ സമയം ചിലവഴിക്കുന്നതിനാൽ, കൂടുതൽ ബിസിനസുകളും ഡെവലപ്പർമാരും ലാഭവിഹിതം വർധിപ്പിക്കുന്നതിനിടയിൽ വേഗതയേറിയതും കാര്യക്ഷമവുമായ സേവനം നൽകുന്നതിന് എഡ്ജ് സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന്റെ മൂല്യം കാണുന്നു.
എന്റർപ്രൈസ്-ലെവൽ AI- അധിഷ്ഠിത സേവനങ്ങളുടെ കാര്യത്തിൽ, ഉപഭോക്തൃ സുഖവും സന്തോഷവും, ഇത് സാധ്യതകളുടെ ഒരു പുതിയ പ്രപഞ്ചം തുറക്കും.
ആമസോണും ഗൂഗിളും പോലുള്ള വൻകിട സ്ഥാപനങ്ങൾ അവരുടെ എഡ്ജ് എഐ സിസ്റ്റങ്ങളുടെ വികസനത്തിനായി ദശലക്ഷക്കണക്കിന് നിക്ഷേപിച്ചിട്ടുണ്ട്, അതിനാൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളിൽ മുൻകൈ എടുക്കുകയും നിക്ഷേപിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് മത്സരാധിഷ്ഠിതമായി തുടരാനുള്ള ഏക മാർഗം.
മറുവശത്ത്, IoT ഉപകരണങ്ങളുടെ വർദ്ധിച്ച ആവശ്യം, 5G നെറ്റ്വർക്കുകളും എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗും കൂടുതൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കും.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക