טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
יעדער סעקטאָר זוכט צו פֿאַרבעסערן זיין אַפּעריישאַנז, פּראָודאַקטיוויטי און זיכערקייַט דורך ימפּלאַמענינג מער אָטאַמיישאַן. קאָמפּיוטער מגילה מוזן זיין ביכולת צו דערקענען פּאַטערנז און דורכפירן דזשאָבס רילייאַבלי און סיקיורלי צו אַרוישעלפן זיי.
אָבער, די וועלט איז אַנסטראַקטשערד, און די ספּעקטרום פון דזשאָבס וואָס יומאַנז ויספירן ענקאַמפּאַסאַז אַ סאָף נומער פון סינעריאָוז וואָס זענען שווער צו אַדאַקוואַטלי אויסדריקן אין מגילה און כּללים.
Edge AI אַדוואַנסיז האָבן געמאכט עס מעגלעך פֿאַר קאָמפּיוטערס און גאַדגעץ צו אַרבעטן מיט די "ינטעלליגענסע" פון מענטש דערקענונג, ראַגאַרדלאַס פון ווו זיי זענען. סמאַרט אַי-ענייבאַלד אַפּפּס לערנען צו טאָן פאַרגלייַכלעך טאַסקס אין אַ פאַרשיידנקייַט פון סיטואַטיאָנס, פּונקט ווי יומאַנז טאָן אין פאַקטיש לעבן.
מיר וועלן נעמען אַ טיף קוק אין Edge AI, זייַן בענעפיץ, נוצן קאַסעס און פיל מער אין דעם פּאָסטן.
וואָס איז Edge AI?
עדזש קאַמפּיוטינג אַלאַוז ניצערס צו האָבן גרינגער אַקסעס צו דאַטן סטאָרידזש און פּראַסעסינג. דעם איז אַטשיווד דורך עקסאַקיוטינג פּראַסעסאַז אויף היגע דעוויסעס אַזאַ ווי לאַפּטאַפּס, IoT דעוויסעס אָדער ספּעשאַלייזד ברעג סערווערס.
די לייטאַנסי און באַנדווידט קאַנסערנז אַז מאל וואָלקן-באזירט אַפּעריישאַנז זענען נישט אַ פּראָבלעם פֿאַר ברעג פאַנגקשאַנז.
עדזש אַי בלענדז קינסטלעך סייכל און ברעג קאַמפּיוטינג (AI). דאָס ינקלודז עקסאַקיוטינג אַי אַלגערידאַמז אויף היגע דעוויסעס מיט פּראַסעסינג מאַכט אין די ברעג.
Edge AI ילימאַנייץ די נויט פֿאַר סיסטעם קאַנעקטיוויטי און ינטאַגריישאַן, אַלאַוינג ניצערס צו פּראָצעס דאַטן אין פאַקטיש-צייט אויף זייער דעוויסעס. כאָטש אַי אַפּעריישאַנז דאַרפֿן אַ פּלאַץ פון קאַמפּיוטיישאַנאַל מאַכט, די מערהייַט פון זיי זענען איצט דורכגעקאָכט אין וואָלקן-באזירט סענטערס.
די כיסאָרן איז אַז סערוויס ינטעראַפּשאַן אָדער היפּש סלאָונאַס קען פּאַסירן רעכט צו קשר אָדער נעץ שוועריקייטן.
דורך ינטאַגרייטינג אַי פּראַסעסאַז אין ברעג קאַמפּיוטינג דעוויסעס, ברעג אַי מנצח די קאַנסערנז. דורך קאַלעקטינג דאַטן און סערווינג יוזערז אָן יבערגעבן מיט אנדערע גשמיות זייטלעך, ניצערס קענען שפּאָרן צייט.
ווי אַזוי אַרבעט Edge AI טעכנאָלאָגיע?
מאשינען דארפן קענען זען, אידענטיפיצירן אביעקטן, אפערירן אויטאמאבילן, באגרייפן רייד, רעדן, באוועגן און אויספירן אנדערע מענטשליכע אויפגאבן. אין סדר צו דופּליקאַט מענטש דערקענונג, אַי ניצט אַ דאַטן סטרוקטור באקאנט ווי אַ טיף נעוראַל נעץ.
די DNNs זענען געלערנט צו ריספּאַנד צו זיכער סאָרץ פון פֿראגן דורך געוויזן עטלעכע סאַמפּאַלז פון די קשיא צוזאַמען מיט פּינטלעך ענטפֿערס.
רעכט צו דער גרויס קוואַנטיטי פון דאַטן נויטיק צו באַן אַ פּינטלעך מאָדעל און די פאָדערונג פֿאַר דאַטן סייאַנטיס צו קאָואַפּערייט צו בויען דעם מאָדעל, דעם טריינינג פּראָצעס, באקאנט ווי "טיף לערנען," איז בכלל דורכגעקאָכט אין אַ דאַטן צענטער אָדער די וואָלקן. דער מאָדעל אַנטוויקלט זיך אין אַ "ינפעראַנס מאָטאָר" וואָס קענען ענטפֿערן פאַקטיש-וועלט פּראָבלעמס נאָך טריינד.
די ינפעראַנס מאָטאָר אין עדזש אַי דיפּלוימאַנץ אַרבעט אויף אַ קאָמפּיוטער אָדער מיטל אין אַ ווייַט אָרט, אַזאַ ווי אַ פאַבריק, אַ שפּיטאָל, אַ ויטאָמאָביל, אַ סאַטעליט אָדער אַ מענטש 'ס הויז.
ווען אַי ינקאַונטערז אַן אַרויסגעבן, די פּראָבלעמאַטיק דאַטן זענען אָפט טראַנספערד צו די וואָלקן פֿאַר נאָך טריינינג פון דער אָריגינעל אַי מאָדעל, וואָס יווענטשאַוואַלי ריפּלייסיז די ברעג ינפעראַנס מאָטאָר. אַמאָל ברעג אַי מאָדעלס זענען ימפּלאַמענאַד, זיי נאָר ווערן מער און ווייזער, דאַנק צו דעם באַמערקונגען שלייף.
בענעפיץ
אַי אַלגערידאַמז זענען דער הויפּט וווילטויק אין לאָוקיישאַנז וואָס זענען אָפט געניצט דורך סוף-ניצערס מיט פאַקטיש-וועלט ישוז ווייַל זיי קענען טייַטשן שפּראַך, סייץ, סאָונדס, סענץ, טעמפּעראַטור, פנימער און אנדערע אַנאַלאָג מינים פון אַנסטראַקטשערד אינפֿאָרמאַציע.
רעכט צו קאַנסערנז מיט לייטאַנסי, באַנדווידט און פּריוואַטקייט, עטלעכע אַי אַפּלאַקיישאַנז וואָלט זיין ימפּראַקטאַקאַל אָדער אפילו אוממעגלעך צו ינסטרומענט אין אַ סענטראַלייזד וואָלקן אָדער געשעפט דאַטן צענטער.
די פאלגענדע זענען עטלעכע פון די אַדוואַנטידזשיז פון עדזש אַי:
- פאַקטיש-צייט ינסייץ: ווי ברעג טעכנאָלאָגיע אַנאַליזירט דאַטן לאָוקאַלי אלא ווי אין אַ ווייַט וואָלקן וואָס איז דילייד דורך לאַנג-דיסטאַנסע קאַנעקטיוויטי, עס ריספּאַנדז צו באַניצער ריקוועס אין פאַקטיש צייט.
- ינטעלליגענסע: אַי אַפּלאַקיישאַנז זענען מער שטאַרק און אַדאַפּטאַבאַל ווי בעקאַבאָלעדיק מגילה, וואָס קענען בלויז רעספּאָנד צו ינפּוץ אַז די פּראָגראַמיסט האט פּרעדיקטעד. אַן אַי נעוראַל נעץ, אויף די אנדערע האַנט, איז טריינד נישט צו ענטפֿערן אַ ספּעציפיש קשיא, אָבער גאַנץ צו ענטפֿערן אַ ספּעציפיש סאָרט פון קשיא, אַפֿילו אויב די קשיא זיך איז ראָמאַן. אַפּפּליקאַטיאָנס וואָלט נישט קענען צו פּראָצעס ענדלאַסלי פאַרשידן ינפּוץ אַזאַ ווי טעקסט, גערעדט ווערטער אָדער ווידעא אָן אַי.
- פּריוואַטקייט ינקרעאַסעד: AI קענען לערנען פאַקטיש-וועלט דאַטן אָן טאָמיד יקספּאָוזינג עס צו אַ מענטש, באטייטיק בוסטינג פּריוואַטקייט פֿאַר ווער עס יז וועמענס קוק, קול, מעדיציניש בילד אָדער אנדערע פערזענלעכע אינפֿאָרמאַציע מוזן זיין געלערנט. Edge AI ימפּרוווז פּריוואַטקייט אפילו ווייַטער דורך סטאָרינג דאַטן לאָוקאַלי און טראַנספערינג בלויז אַנאַליסיס און ינסייץ צו די וואָלקן.
- קאָסטן רידוסט: דורך מאָווינג קאַמפּיוטינג מאַכט נעענטער צו דעם ברעג, אַפּלאַקיישאַנז דאַרפן ווייניקער אינטערנעט באַנדווידט, ריזאַלטינג אין באַטייטיק סייווינגז אין נעטוואָרקינג הוצאות.
- קאָנסיסטענט פֿאַרבעסערונג: ווי אַי מאָדעלס זענען טריינד אויף מער דאַטן, זיי ווערן מער פּינטלעך. ווען אַ עדזש אַי אַפּלאַקיישאַן ינקאַונטערז דאַטן וואָס עס איז ניט ביכולת צו שעפּן גענוי אָדער קאַנפאַדאַנטלי, עס אָפט ופּלאָאַדעד עס אַזוי אַז די אַי קענען ריטריין און לערנען פון עס. ווי אַ רעזולטאַט, די מער אַ מאָדעל איז אין פּראָדוקציע בייַ די ברעג, די מער פּינטלעך עס וועט זיין.
Edge AI נוצן קאַסעס
ינדאַסטרי מאַשינערי און קאַנסומער גאַדזשאַץ זענען די צוויי הויפּט סעגמאַנץ פון די ברעג אַי מאַרק. דעמאַנסטריישאַן טעסץ ווייַזן פֿאַרבעסערונג אין געביטן אַזאַ ווי רעגיאַלייטינג און אָפּטימיזינג ויסריכט און אָטאַמייטינג באָקע אַרבעט סקילז.
קאָנסומער גאַדגעץ מיט אַי-ינייבאַלד קאַמעראַס וואָס אויטאָמאַטיש דעטעקט בילד סאַבדזשעקץ זענען אויך פּראָגרעס. די קאַנסומער מיטל מאַרק איז פּרעדיקטעד צו וואַקסן דראַמאַטיקלי פֿון 2021 אַנווערדז, רעכט צו דעם פאַקט אַז די נומער פון דעוויסעס איז גרעסער ווי די נומער פון ינדאַסטרי עקוויפּמענט. מיר האָבן ליסטעד עטלעכע פאָלקס ברעג אַי נוצן קאַסעס אונטן:
- אָטאַנאַמאַס דראָנעס - דראָנעס האָבן פאַרלאָרן קאָנטראָל און פאַרשווונדן בשעת דורכפירונג ווייַט פליענדיק טעסץ, לויט די נייַעס. דער פּילאָט פון אַן אָטאַנאַמאַס דראָון איז נישט ינוואַלווד אין די פליענדיק פון די דראָון. זיי האַלטן אַן אויג אויף טינגז פון ווייַטן און נוצן די דראָון בלויז ווען עס איז לעגאַמרע יקערדיק. Amazon Prime Air, אַ דראָון עקספּרעס געשעפט וואָס איז דעוועלאָפּינג זיך-דרייווינג דראָנעס צו צושטעלן זאכן, איז די מערסט באַוווסט ביישפּיל פון דעם.
- זיך דרייווינג קאַרס - די די מערסט יקסייטינג נוצן פון ברעג קאַמפּיוטינג איז זיך-דרייווינג אָטאַמאָובילז. זיך-דרייווינג קאַרס מוזן מאַכן גלייך יוואַליויישאַנז פון סיטואַטיאָנס אין פילע צושטאנדן, וואָס דאַרף פאַקטיש-צייט דאַטן פּראַסעסינג. יאַפּאַן ס וועג פאַרקער אקט און וועג טראַנספּאָרטאַטיאָן פאָרמיטל געזעץ זענען ריווייזד אין דעצעמבער 2019, מאכן עס סימפּלער צו באַקומען מדרגה 3 זיך-דרייווינג וועהיקלעס אויף די וועג. צווישן זיי זענען די זיכערקייט באדערפענישן וואָס אָטאַנאַמאַס קאַרס מוזן טרעפן, ווי אויך די לאָוקיישאַנז אין וואָס זיי קענען פאָר. ווי אַ רעזולטאַט, אָטאָומייקערז אַנטוויקלען זיך-דרייווינג וועהיקלעס וואָס טרעפן די רעקווירעמענץ. טאָיאָטאַ, פֿאַר בייַשפּיל, איז פּאַטינג די TRI-P4 דורך זיין פּייסיז מיט גאַנץ אָטאַמיישאַן (מדרגה 4).
- סמאַרטפאָנעס - דאָס איז דער ברעג אַי האַמצאָע מיט וואָס מיר זענען אַלע מערסט באַקאַנט. Siri און Google Assistant, וואָס נוצן אַי צו מאַכט זייער קול באַניצער ינטערפייסיז, זענען ידעאַל קאַסעס פון ברעג אַי אויף סמאַרטפאָנעס. אַי אויף די מיטל ילימאַנייץ די נויט צו שיקן מיטל דאַטן צו די וואָלקן ווייַל פּראַסעסינג נעמט אָרט אויף די מיטל (ברעג). דאָס העלפּס צו באַשיצן פּריוואַטקייט און אויך רעדוצירן פאַרקער.
- פֿאַרווייַלונג - ווירטואַל רעאַליטעט, אַגרעסד פאַקט און געמישט פאַקט אַפּלאַקיישאַנז פֿאַר פאַרווייַלונג אַרייַננעמען סטרימינג ווידעא מאַטעריאַל צו ווירטואַל פאַקט ברילן. דורך אַוצאָרסינג פּראַסעסינג פון די ברילן צו ברעג סערווערס לעבן די סוף מיטל, די גרייס פון אַזאַ ברילן קענען זיין מינאַמייזד. מייקראָסאָפֿט, פֿאַר בייַשפּיל, פּונקט אַנוויילד HoloLens, אַ כאַלאַגראַפיק קאָמפּיוטער פיטאַד אין אַ כעדגיר וואָס אַלאַוז ניצערס צו דערפאַרונג אַ פאַרגרעסערן פאַקט. מייקראָסאָפֿט פּלאַנז צו נוצן די HoloLens צו צושטעלן קאַנווענשאַנאַל קאַמפּיוטינג, דאַטן אַנאַליסיס, מעדיציניש ימידזשינג און גיימינג-אין-דעם-ברעג אַפּלאַקיישאַנז.
- פאַסיאַל דערקענונג - פאַסיאַל דערקענונג סיסטעמען זענען אַ העכערונג אין סערוויילאַנס קאַמעראַס וואָס קענען לערנען צו דערקענען מענטשן באזירט אויף זייער פנימער. אַי אַפּאַראַט מאָדולע וואָס ניצט ברעג אַי קאָמפּיוטער טעקניקס צו אַססעסס פּנים קעראַקטעריסטיקס אין פאַקטיש-צייט. עס קענען דיטעקט פנימער געשווינד און גענוי, מאכן עס ידעאַל פֿאַר פֿאַרקויף מכשירים וואָס צילן זיכער טרייץ אַזאַ ווי עלטער, ווי געזונט ווי פאַסיאַל דערקענונג פֿאַר אַנלאַקינג דעוויסעס.
5G & Edge AI
די וויטאַל פאָדערונג פֿאַר 5G אין הויך-גראָוט געביטן אַזאַ ווי גאָר זיך-דרייווינג קאַרס, פאַקטיש-צייט ווירטואַל פאַקט יקספּיריאַנסיז און מיסיע-קריטיש אַפּלאַקיישאַנז דרייווז מער כידעש אין ברעג קאַמפּיוטינג און עדזש אַי.
5G איז דער ווייַטער-דור סעליאַלער נעץ וואָס זוכט צו באטייטיק פֿאַרבעסערן דינסט קוואַליטעט, אַזאַ ווי בעסער טרופּוט און רידוסט לייטאַנסי - געבן 10 קס פאַסטער דאַטן רייץ ווי יגזיסטינג 5G נעטוואָרקס.
באַטראַכטן פאַקטיש-צייט פּאַקאַט עקספּרעס אין זיך-דרייווינג אָטאַמאָובילז, וואָס פאָדערן אַ סוף-צו-סוף פאַרהאַלטן פון ווייניקער ווי 10 מיז צו אָפּשאַצן די פאָדערונג פֿאַר גיך דאַטן אַריבערפירן און היגע קאַמפּיוטיישאַן אויף די מיטל.
די מינימאַל סוף-צו-סוף פאַרהאַלטן פֿאַר וואָלקן אַקסעס איז גרעסער ווי 80 מס, וואָס איז אַנאַקסעפּטאַבאַל פֿאַר פילע פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז. עדזש קאַמפּיוטינג טרעפן די סאַב-מיליסעקאַנד רעקווירעמענץ פון 5G אַפּלאַקיישאַנז בשעת רידוסינג ענערגיע באַניץ מיט 30-40%, ריזאַלטינג אין אַרויף צו 5 קס ווייניקער ענערגיע קאַנסאַמשאַן קאַמפּערד מיט וואָלקן אַקסעס.
עדזש קאַמפּיוטינג און 5G בוסט נעץ גיכקייַט, אַלאַוינג די ימפּלאַמענטיישאַן און דיפּלוימאַנט פון פאַרשידן פאַקטיש-צייט אַי אַפּלאַקיישאַנז, אַזאַ ווי אַי-באזירט פאַקטיש-צייט ווידעא אַנאַליטיקס, וואָס פאַרלאָזנ זיך נידעריק לייטאַנסי דאַטן אַריבערפירן.
צוקונפט
עדזש אַי איז שיין מער פאָלקס, און באַטייטיק ינוועסטמאַנץ האָבן שוין געמאכט אין דעם פעלד. צום ביישפּיל, אין יאנואר 2020, עס איז געווען מודיע אַז עפּל באַצאָלט $ 200 מיליאָן צו קויפן די Seattle-באזירט אַי פירמע Xnor.ai.
עדזש פּראַסעסינג איז געניצט דורך Xnor.ai ס אַי טעכנאָלאָגיע צו פּראַסעסינג דאַטן אויף די באַניצער 'ס סמאַרטפאָנע. מיט אַ געבויט-אין אַי אויף סמאַרטפאָנעס, מיר זאָל דערוואַרטן ימפּרווומאַנץ אין קול פּראַסעסינג, פאַסיאַל דערקענונג טעכנאָלאָגיע און פּריוואַטקייט.
מיט די הקדמה פון 5G, מיר קענען דערוואַרטן נידעריקער פּרייסאַז און מער פאָדערונג פֿאַר ברעג אַי באַדינונגס איבער דער וועלט.
סאָף
ווי מענטשן פאַרברענגען מער צייט אויף זייער רירעוודיק דעוויסעס, מער געשעפטן און דעוועלאָפּערס זען די ווערט פון ימפּלאַמענינג Edge טעכנאָלאָגיע צו צושטעלן פאַסטער, מער עפעקטיוו דינסט און ינקריסינג נוץ מאַרדזשאַנז.
אין טערמינען פון פאַרנעמונג-מדרגה אַי-באזירט באַדינונגס, ווי געזונט ווי קאַנסומער טרייסט און גליק, דאָס וועט עפענען אַ גאַנץ נייַ אַלוועלט פון פּאַסאַבילאַטיז.
גרויס פירמס ווי אַמאַזאָן און Google האָבן ינוועסטאַד מיליאַנז אין דער אַנטוויקלונג פון זייער עדזש אַי סיסטעמען, אַזוי גענומען די פירן און ינוועסטינג אין די טעקנאַלאַדזשיז איז דער בלויז וועג צו בלייַבן קאַמפּעטיטיוו.
געוואקסן פאָדערונג פֿאַר IoT דעוויסעס, אויף די אנדערע האַנט, וועט מאַכן 5G נעטוואָרקס און עדזש קאַמפּיוטינג מער וויידלי געניצט.
לאָזן אַ ענטפֿערן