هر سکټور هڅه کوي خپل عملیات، تولید، او خوندیتوب د ډیرو اتومات پلي کولو له لارې لوړ کړي. د کمپیوټر پروګرامونه باید د دې وړتیا ولري چې نمونې وپیژني او دندې په معتبر او خوندي توګه ترسره کړي ترڅو د دوی سره مرسته وکړي.
په هرصورت، نړۍ غیر منظمه ده، او د دندو لړۍ چې انسانان یې اجرا کوي د نه ختمیدونکي شمیر سناریو ګانو کې شامل دي چې په برنامو او مقرراتو کې په کافي اندازه بیان کول ګران دي.
د Edge AI پرمختګونو د کمپیوټرونو او ګیجټونو لپاره دا ممکنه کړې چې د انساني ادراک "استقلال" سره کار وکړي، پرته له دې چې دوی چیرته وي. سمارټ AI فعال شوي ایپسونه په مختلف حالتونو کې د پرتلې وړ دندې ترسره کول زده کوي ، لکه څنګه چې انسانان په ریښتیني ژوند کې کوي.
موږ به پدې پوسټ کې د ایج AI ، د هغې ګټې ، د کارولو قضیې او نور ډیر څه ته ژوره کتنه وکړو.
Edge AI څه شی دی؟
څنډه کمپیوټري کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د معلوماتو ذخیره کولو او پروسس کولو ته اسانه لاسرسی ولري. دا په محلي وسیلو لکه لپټاپونو، IoT وسیلو، یا ځانګړي کنډک سرورونو کې د پروسو په اجرا کولو سره ترسره کیږي.
ځنډ او بینډ ویت اندیښنه لري چې ځینې وختونه د کلاوډ میشته عملیات د څنډې دندو لپاره مسله نده.
څنډه AI مخلوط کوي مصنوعي هوښیارتیا او ایج کمپیوټینګ (AI). دا په سیمه کې د پروسس کولو ځواک سره په محلي وسیلو کې د AI الګوریتمونو اجرا کول شامل دي.
Edge AI د سیسټم اتصال او ادغام اړتیا له مینځه وړي ، کاروونکو ته اجازه ورکوي چې په ریښتیني وخت کې د دوی وسیلو کې ډیټا پروسس کړي. که څه هم د AI عملیات خورا کمپیوټري ځواک ته اړتیا لري، ډیری یې اوس په کلاوډ میشته مرکزونو کې ترسره کیږي.
نیمګړتیا دا ده چې د خدماتو مداخله یا د پام وړ سست ممکن د اتصال یا شبکې ستونزو له امله رامینځته شي.
په څنډه کمپیوټري وسیلو کې د AI پروسو مدغم کولو سره ، څنډه AI دا اندیښنې لرې کوي. د نورو فزیکي سایټونو سره د خبرو اترو پرته د معلوماتو راټولولو او کاروونکو ته خدمت کولو سره، کاروونکي کولی شي وخت خوندي کړي.
د ایج AI ټیکنالوژي څنګه کار کوي؟
ماشینونه باید د دې وړتیا ولري چې شیان وګوري، وپیژني، موټر چلوي، د وینا پوهیدل، خبرې کول، حرکت کول، او د انسان په څیر نور کارونه ترسره کوي. د انسان د ادراک د نقل کولو لپاره، AI د ډیټا جوړښت کاروي چې د ژور په نوم پیژندل کیږي نوریال شبکه.
دا DNNs د دقیق ځوابونو سره د دې پوښتنې ډیری نمونې ښودلو سره د ځینې ډولونو پوښتنو ته د ځواب ویلو لپاره تدریس کیږي.
د دقیق ماډل روزلو لپاره د ډیټا لوی مقدار او د ډیټا ساینس پوهانو اړتیا ته اړتیا له امله چې د ماډل په جوړولو کې همکاري وکړي ، دا د روزنې پروسه چې د "ژور زده کړې" په نوم پیژندل کیږي عموما د ډیټا مرکز یا کلاوډ کې ترسره کیږي. ماډل په "انفرانس انجن" کې وده کوي چې کولی شي د روزنې وروسته د ریښتینې نړۍ ستونزې ځواب کړي.
په څنډه کې د AI په ګمارلو کې د انفرنس انجن په لیرې ځای کې په کمپیوټر یا وسیله کار کوي، لکه فابریکه، روغتون، یو موټر، سپوږمکۍ، یا د یو شخص کور.
کله چې AI د یوې مسلې سره مخ کیږي، ستونزه لرونکي ډاټا په مکرر ډول د اصلي AI ماډل اضافي روزنې لپاره بادل ته لیږدول کیږي، کوم چې په پایله کې د څنډه انفرنس انجن بدلوي. یوځل چې د څنډې AI ماډلونه پلي شي ، دوی یوازې د دې فیډبیک لوپ څخه مننه ډیر او هوښیار کیږي.
ګټې
د AI الګوریتمونه په ځانګړي ډول په هغه ځایونو کې ګټور دي چې د پای کاروونکو لخوا د ریښتیني نړۍ مسلو سره تکرار کیږي ځکه چې دوی کولی شي ژبه ، لیدونه ، غږونه ، بویونه ، تودوخې ، مخونه او نور غیر منظم معلومات تشریح کړي.
د ځنډ ، بینډ ویت او محرمیت سره د اندیښنو له امله ، د AI ځینې غوښتنلیکونه به غیر عملي وي یا حتی ناممکن وي چې په مرکزي کلاوډ یا سوداګرۍ ډیټا مرکز کې پلي شي.
د څنډې AI ځینې ګټې په لاندې ډول دي:
- د ریښتیني وخت لیدونه: لکه څنګه چې د څنډې ټیکنالوژي په ځایی ډول ډیټا تحلیلوي نه په لرې بادل کې چې د اوږد واټن ارتباط لخوا ځنډول کیږي ، دا په ریښتیني وخت کې د کارونکي غوښتنو ته ځواب ورکوي.
- استخباراتي: د AI غوښتنلیکونه د دودیزو پروګرامونو په پرتله خورا پیاوړي او د تطبیق وړ دي، کوم چې یوازې هغه معلوماتو ته ځواب ورکولی شي چې پروګرامر یې وړاندوینه کړې. یو AI نوریال شبکهله بلې خوا، روزل شوی نه دی چې یوې ځانګړې پوښتنې ته ځواب ووايي، بلکې د یوې ځانګړې پوښتنې ځواب وي، حتی که پوښتنه پخپله ناول وي. غوښتنلیکونه به ونشي کولی په نه ختمیدونکي ډول مختلف آخذات پروسس کړي لکه متن ، خبرې شوي ټکي ، یا ویډیو پرته له AI.
- محرمیت زیات شوی: AI کولی شي د ریښتیني نړۍ ډیټا مطالعه کړي پرته لدې چې انسان ته یې ښکاره کړي ، د هرچا لپاره د پام وړ محرمیت ته وده ورکوي چې لید ، غږ ، طبي عکس یا نور شخصي معلومات باید مطالعه شي. Edge AI په ځایی توګه د معلوماتو ذخیره کولو او بادل ته یوازې تحلیلونه او لیدونه لیږدولو سره محرمیت نور هم ښه کوي.
- لګښت کم شوی: د کمپیوټینګ ځواک څنډې ته نږدې کولو سره، غوښتنلیکونه لږ انټرنیټ بینډ ویت ته اړتیا لري، چې د شبکې لګښتونو کې د پام وړ سپما سبب کیږي.
- دوامداره پرمختګ: لکه څنګه چې د AI ماډلونه په ډیرو معلوماتو کې روزل کیږي، دوی ډیر دقیق کیږي. کله چې یو څنډه AI غوښتنلیک د ډیټا سره مخ کیږي چې دا نشي کولی دقیق یا په ډاډ سره اداره کړي ، دا ډیری وختونه دا اپلوډ کوي ترڅو AI بیرته وروزل شي او له هغې څخه زده کړه وکړي. د پایلې په توګه، څومره چې یو ماډل په څنډه کې په تولید کې وي، هغومره به دقیق وي.
Edge AI د کارولو قضیې
صنعتي ماشینونه او د مصرف کونکي وسایل د څنډه AI بازار دوه اصلي برخې دي. د مظاهرې ازموینې په برخو کې پرمختګ ښیې لکه د تجهیزاتو تنظیم کول او اصلاح کول او د مسلکي کارګر مهارتونو اتومات کول.
د AI فعال کیمرې سره د مصرف کونکي ګیجټونه چې په اوتومات ډول د عکس موضوعات کشف کوي هم پرمختګ کوي. د مصرف کونکي وسیلې بازار وړاندوینه کیږي چې د 2021 څخه وروسته به په ډراماتیک ډول وده وکړي ، د دې حقیقت له امله چې د وسیلو شمیر د صنعتي تجهیزاتو شمیر څخه ډیر دی. موږ لاندې د AI کارولو ځینې مشهورې قضیې لیست کړي دي:
- خودمختاره ډرون - ډرون د خبرونو له مخې، د ریموټ الوتنې ازموینې ترسره کولو پرمهال کنټرول له لاسه ورکړ او ورک شو. د بې پیلوټه الوتکې پیلوټ د ډرون په الوتنه کې ښکیل نه دی. دوی له لرې څخه شیان څاري او یوازې ډرون کاروي کله چې دا خورا اړین وي. د ایمیزون پریم ایر ، د ډرون تحویلي سوداګرۍ چې د توکو تحویلولو لپاره د ځان چلولو ډرون رامینځته کوي ، د دې خورا مشهور مثال دی.
- د ځان چلولو موټرې – د د څنډې کمپیوټینګ خورا په زړه پوری کارول د ځان چلولو موټرې دي. د ځان چلولو موټرې باید په ډیری حاالتو کې د وضعیت سمدستي ارزونه وکړي، کوم چې د ریښتیني وخت ډیټا پروسس کولو ته اړتیا لري. د جاپان د سړک ترافیک قانون او د سړک ترانسپورت وسایطو قانون د دسمبر په 2019 کې تعدیل شو ، چې په سړک کې د 3 درجې ځان چلولو موټرو ترلاسه کول اسانه کوي. د خوندیتوب اړتیاوې چې خودمختاره موټرې باید پوره کړي، او همدارنګه هغه ځایونه چې دوی یې چلولی شي، د دوی په منځ کې دي. د پایلې په توګه، موټر جوړونکي د ځان چلولو وسایط رامینځته کوي چې دا اړتیاوې پوره کوي. ټیوټا، د بیلګې په توګه، TRI-P4 د بشپړ اتوماتیک (کچه 4) سره د خپل رفتار له لارې اچوي.
- سمارټ فونونه - دا د څنډه AI ګیجټ دی چې موږ ټول ورسره اشنا یو. سری او ګوګل اسسټنټ ، کوم چې د دوی غږ ځواک کولو لپاره څنډه AI ګماري کارن برسیر، په سمارټ فونونو کې د څنډې AI مثالی مثالونه دي. په وسیلې کې AI کلاوډ ته د وسیلې ډیټا لیږلو اړتیا له مینځه وړي ځکه چې پروسس په وسیله (څنډه) کې ترسره کیږي. دا د محرمیت ساتلو کې مرسته کوي پداسې حال کې چې ترافیک کموي.
- تفریح - مجازی حقیقت، وده شوي واقعیت، او د تفریح لپاره مخلوط حقیقت غوښتنلیکونه د مجازی واقعیت شیشې ته د ویډیو موادو سټینګ کول شامل دي. د پای وسیلې ته نږدې د شیشې څخه تر څنډې سرورونو ته د پروسس کولو آوټ سورس کولو سره ، د داسې شیشو اندازه کم کیدی شي. مایکروسافټ، د بیلګې په توګه، یوازې د هولو لینس پرانستل، یو هولوګرافیک کمپیوټر چې په سر ګیر کې نصب شوی چې کاروونکو ته اجازه ورکوي چې وده شوي واقعیت تجربه کړي. مایکروسافټ پلان لري چې هولو لینس وکاروي د دودیز کمپیوټري ، ډیټا تحلیل ، طبي عکس اخیستنې ، او د لوبې کولو په برخه کې غوښتنلیکونه چمتو کول.
- د مخ پیژندنه - مخ د پیژندنې سیسټمونه د څارنې کیمرې کې پرمختګ دی چې کولی شي د دوی د مخونو پراساس اشخاص پیژندل زده کړي. د AI کیمرې ماډل چې په ریښتیني وخت کې د مخ ځانګړتیاو ارزولو لپاره د څنډه AI کمپیوټر تخنیکونه کاروي. دا کولی شي مخونه په ګړندۍ او دقیق ډول کشف کړي ، دا د بازار موندنې وسیلو لپاره مثالی کوي چې ځینې ځانګړتیاوې په نښه کوي لکه عمر ، او همدارنګه د وسیلو خلاصولو لپاره د مخ پیژندنه.
5G او Edge AI
د لوړې ودې په ساحو کې د 5G لپاره حیاتي اړتیا لکه په بشپړ ډول د ځان چلولو موټرې ، د ریښتیني وخت مجازی واقعیت تجربې ، او د ماموریت مهم غوښتنلیکونه په څنډه کمپیوټري او Edge AI کې ډیر نوښت رامینځته کوي.
5G د راتلونکي نسل ګرځنده شبکه ده کوم چې د خدماتو کیفیت د پام وړ لوړولو په لټه کې دي، لکه د غوره ټرپټ او د ځنډ کمول - د موجوده 10G شبکو په پرتله 5x ګړندي ډیټا نرخونه ورکوي.
په خپل موټر چلولو موټرو کې د ریښتیني وخت پاکټ تحویلي په پام کې ونیسئ ، کوم چې له 10 ms څخه لږ د پای څخه تر پای پورې ځنډ غوښتنه کوي ترڅو د ګړندي ډیټا لیږد او د وسیلې دننه محلي محاسبې اړتیا تعریف کړي.
د بادل لاسرسي لپاره لږترلږه له پای څخه تر پای پورې ځنډ د 80 ms څخه لوی دی ، کوم چې د ډیری ریښتیني نړۍ غوښتنلیکونو لپاره د منلو وړ ندي. څنډه کمپیوټري د 5G غوښتنلیکونو فرعي ملی ثانوي اړتیاوې پوره کوي پداسې حال کې چې د انرژي مصرف 30-40٪ کموي، په پایله کې د بادل لاسرسي په پرتله تر 5x کم انرژي مصرف کیږي.
د ایج کمپیوټینګ او 5G د شبکې سرعت ته وده ورکوي ، د مختلف ریښتیني وخت AI غوښتنلیکونو پلي کولو او پلي کولو ته اجازه ورکوي ، لکه د AI پراساس ریښتیني وخت ویډیو تحلیلونه ، کوم چې د ټیټ ځنډ ډیټا لیږد تکیه کوي.
راتلونکي
ایج AI ډیر مشهور کیږي، او په ساحه کې د پام وړ پانګه اچونه شوې. د مثال په توګه، د 2020 په جنوري کې، اعلان شو چې ایپل د سیټل میشته AI شرکت Xnor.ai پیرودلو لپاره 200 ملیون ډالر ورکړي.
د Edge پروسس کول د Xnor.ai د AI ټیکنالوژۍ لخوا کارول کیږي ترڅو د کارونکي سمارټ فون کې ډاټا پروسس کړي. په سمارټ فونونو کې د جوړ شوي AI سره، موږ باید د غږ پروسس کولو، د مخ پیژندنې ټیکنالوژۍ، او محرمیت کې د پرمختګ تمه وکړو.
د 5G په معرفي کولو سره، موږ کولی شو په ټوله نړۍ کې د ایډ AI خدماتو لپاره د ټیټ نرخونو او ډیرې غوښتنې تمه وکړو.
پایله
لکه څنګه چې خلک په خپلو ګرځنده وسیلو کې ډیر وخت تیروي ، ډیر سوداګرۍ او پراختیا کونکي د Edge ټیکنالوژۍ پلي کولو ارزښت ګوري ترڅو ګړندي ، ډیر اغیزمن خدمت وړاندې کړي پداسې حال کې چې د ګټې حد زیاتیږي.
د تصدۍ په کچه د AI پراساس خدماتو شرایطو کې ، په بیله بیا د مصرف کونکي راحت او خوښۍ ، دا به د امکاناتو بشپړ نوي کائنات خلاص کړي.
لوی شرکتونو لکه ایمیزون او ګوګل د دوی د ایج AI سیسټمونو په پراختیا کې ملیونونه پانګونه کړې ، پدې توګه رهبري کول او پدې ټیکنالوژیو کې پانګه اچونه د سیالۍ پاتې کیدو یوازینۍ لار ده.
له بلې خوا د IoT وسیلو لپاره د غوښتنې زیاتوالی به د 5G شبکې او ایج کمپیوټري په پراخه کچه کارول کیږي.
یو ځواب ورکړئ ووځي