Edge AI ist die Abkürzung für Edge Artificial Intelligence. Es ist die nächste Entwicklungsgrenze des Internets der Dinge. Wie erreicht man Edge Artificial Intelligence? Folgen Sie dem Herausgeber unten. Lassen Sie uns diesen Artikel gemeinsam lesen! #Einfach ausgedrückt bezieht sich Edge AI auf den Einsatz künstlicher Intelligenz in Form von Algorithmen für maschinelles Lernen, die direkt auf Edge-Geräten ausgeführt werden. Maschinelles Lernen ist ein weites Feld, das in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat. Es basiert auf dem Prinzip, dass Computer ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe autonom verbessern können, indem sie aus Daten lernen, manchmal sogar über die menschlichen Fähigkeiten hinaus. Heutzutage kann maschinelles Lernen viele fortgeschrittene Aufgaben ausführen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
● Computer Vision: Bildklassifizierung, Objekterkennung, semantische Segmentierung.
Reduzierte Datenübertragung an externe Standorte bedeutet auch weniger offene Verbindungen und weniger Möglichkeiten für Cyberangriffe. Dies ermöglicht einen sicheren Betrieb von Edge-Geräten und vermeidet mögliches Abfangen oder Datenlecks. Da die Daten außerdem nicht mehr in einer zentralen Cloud gespeichert werden, werden die Folgen eines einzelnen Verstoßes erheblich abgemildert.
Aufgrund der verteilten Natur von Edge Artificial Intelligence und Edge Computing können betriebliche Risiken auch im gesamten Netzwerk verteilt sein. Selbst wenn ein zentraler Cloud-Computer oder Cluster ausfällt, können einzelne Edge-Geräte ihre Funktionalität aufrechterhalten, da der Rechenprozess jetzt unabhängig von der Cloud ist. Dies ist besonders wichtig für kritische IoT-Anwendungen, wie zum Beispiel im Gesundheitswesen.
Während die praktischen Vorteile von Edge-KI offensichtlich sind, sind ihre eigentlichen Auswirkungen möglicherweise schwer zu fassen.
Edge AI stellt die erste Welle der echten Integration von KI in das tägliche Leben dar. Obwohl es die Forschung zu KI und maschinellem Lernen schon seit Jahrzehnten gibt, beginnen wir erst jetzt, ihre praktischen Anwendungen in Verbraucherprodukten zu sehen. Selbstfahrende Autos beispielsweise sind das Ergebnis von Fortschritten in der künstlichen Intelligenz. Edge AI verändert langsam aber sicher die Art und Weise, wie wir mit unserer Umgebung interagieren, in vielerlei Hinsicht.
Der Einsatz und die Entwicklung künstlicher Intelligenz ist nicht mehr nur Forschungseinrichtungen und großen Unternehmen vorbehalten. Da Edge-KI für die Ausführung auf relativ kostengünstigen Edge-Geräten konzipiert ist, ist es für jeden einfacher denn je, die Funktionsweise von KI zu verstehen und ein Gerät zu entwickeln, das für ihn funktioniert.
Noch wichtiger ist, dass Edge AI es Pädagogen auf der ganzen Welt ermöglicht, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf greifbare Weise in das Lernen im Klassenzimmer einzubringen. Beispielsweise indem wir Studierenden praktische Erfahrungen im Umgang mit Edge-Geräten vermitteln.
Es wird oft gesagt, dass das Potenzial von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen nur durch die menschliche Kreativität und Vorstellungskraft begrenzt ist, aber da maschinelles Lernen immer weiter fortgeschritten ist, werden viele Aufgaben, die einst nur menschliche Aufgaben waren, immer weiter gelöst Aufgaben, die schwer zu erledigen sind, werden automatisiert, und unsere inhärenten Vorstellungen von Produktivität und Zweck werden ernsthaft in Frage gestellt.
Obwohl ich nicht sicher sagen kann, was die Zukunft bringen wird, bin ich generell optimistisch, was Edge AI bringen wird, da ich glaube, dass sie uns zu kreativeren und erfüllenderen Jobs führen wird. Beispielsweise können in KI eingebettete Edge-Geräte die PSA in Echtzeit überwachen, einschließlich der Einhaltung von Schutzhelmen in der Arbeitsumgebung, und Sicherheits- und Wartungssignale an jeden senden, der gegen die PSA verstößt. Computer Vision kombiniert mit maschinellem Lernen kann den Prozess zur Überwachung der PSA-Konformität automatisieren.
Ein weiteres Beispiel sind KI-integrierte Kameras, die Engpässe und Engpässe in Städten beseitigen können, die den Verkehr oft behindern. Staus entstehen vor allem durch die Nichtbeachtung bestimmter Faktoren, wie z. B. des Abstands zwischen zwei fahrenden Fahrzeugen, Ampeln, Straßenschildern, Fußgängern an Kreuzungen usw. Intelligente Transportsysteme sind die Hauptanwendungsbereiche von Computer Vision, darunter Fahrzeugklassifizierung, Erkennung von Verkehrsverstößen, Verkehrsflussanalyse, Parkplatzerkennung, Nummernschilderkennung, Fußgängererkennung, Verkehrszeichenerkennung, Kollisionsvermeidung, Überwachung des Straßenzustands usw sowie die Erkennung der Aufmerksamkeitskraft des Fahrers im Auto.
Durch diesen Artikel glaube ich, dass jeder verstanden hat, was künstliche Intelligenz ist und was sie für das Internet der Dinge und sogar die Zukunft der Menschheit bedeutet. Ich hoffe, dass das oben Genannte Ihnen etwas helfen kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist künstliche Edge-Intelligenz und wie implementiert man künstliche Edge-Intelligenz?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!