Was ist künstliche Edge-Intelligenz und wie implementiert man künstliche Edge-Intelligenz?

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.

● Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Chatbots, Übersetzung.

● Wetter- und Börsenvorhersage- und Empfehlungssystem.

● Anomalieerkennung, vorausschauende Wartung.

Maschinelles Lernen gibt es also schon so lange. Was macht Edge AI plötzlich so besonders? Um das besser zu erklären, schauen wir uns zunächst an, was genau der Edge in Edge AI ist. Was ist die Bedeutung?

Edge Computing und Cloud Computing

Edge Computing und Cloud Computing sind im Wesentlichen darauf ausgelegt, dasselbe zu tun, nämlich Daten zu verarbeiten, Algorithmen auszuführen usw. Der grundlegende Unterschied zwischen Edge Computing und Cloud Computing besteht jedoch darin, wo die Datenverarbeitung tatsächlich stattfindet.

Beim Edge Computing erfolgt die Informationsverarbeitung vor Ort und auf verteilten IoT-Geräten, die aktiv im Einsatz sind oder sich am Edge befinden. Einige Beispiele für Edge-Geräte sind Smartphones und verschiedene Mikrocontroller. Beim Cloud Computing erfolgt die Informationsverarbeitung jedoch an einem zentralen Ort, beispielsweise einem Rechenzentrum.

Traditionell dominiert Cloud Computing den IoT-Bereich. Da es von Rechenzentren betrieben wird, die von Natur aus über eine größere Rechenleistung verfügen, können IoT-Geräte am Rande einfach lokale Daten übertragen und dabei ihre Hauptmerkmale wie geringen Stromverbrauch und Erschwinglichkeit beibehalten. Während Cloud Computing nach wie vor ein sehr wichtiges und leistungsstarkes Werkzeug für das IoT bleibt, hat Edge Computing in letzter Zeit aus zwei wichtigen Gründen zunehmende Aufmerksamkeit erhalten.

● Hardware auf Edge-Geräten wird leistungsfähiger und bleibt gleichzeitig kostengünstig.

● Software wird zunehmend für Edge-Geräte optimiert.

Dieser Trend macht große Fortschritte und es ist jetzt möglich, maschinelles Lernen auf Edge-Computing-Geräten auszuführen, während maschinelles Lernen aufgrund hoher Computeranforderungen lange Zeit dem Cloud-Computing vorbehalten war! geboren.

Edge Artificial Intelligence: Die Cloud an den Edge bringen, um das Internet der Dinge zu erweitern

Mit Edge Artificial Intelligence werden IoT-Geräte immer intelligenter. Durch maschinelles Lernen sind modernste Geräte heute in der Lage, Entscheidungen zu treffen, Vorhersagen zu treffen, komplexe Daten zu verarbeiten und Lösungen zu verwalten.

Edge-IoT-Geräte können beispielsweise Betriebszustände verarbeiten und vorhersagen, ob eine Maschine ausfällt, was es Unternehmen ermöglicht, vorausschauende Wartung durchzuführen und bei einem Totalausfall größere Verluste und Kosten zu vermeiden.

Andererseits werden mit Edge-KI ausgestattete Überwachungskameras nicht mehr nur Videos aufnehmen, sondern auch Menschen erkennen und den Fußgängerverkehr berechnen können. Mit der Gesichtserkennung ist es sogar möglich, genau zu erkennen, wer wann einen bestimmten Bereich passiert hat.

Mit dem Fortschritt des maschinellen Lernens werden sich viele spannende Möglichkeiten nun auch auf Edge-Geräte erstrecken. Der Schlüssel zu diesem Paradigmenwechsel ist jedoch klar, und es gibt Gründe, warum Cloud-Computing-Funktionen mehr denn je an den Rand gedrängt werden.

Vorteile der künstlichen Edge-Intelligenz

1. Latenz reduzieren

Der unmittelbarste Vorteil der Verarbeitung von Informationen am Edge besteht darin, dass dies nicht erforderlich ist Wechseln Sie nicht mehr zwischen Clouds. Übertragen Sie Daten. Dadurch können Verzögerungen bei der Datenverarbeitung deutlich reduziert werden.

Im vorherigen Beispiel der vorbeugenden Wartung können Edge-KI-fähige Geräte sofort reagieren, beispielsweise durch das Abschalten beschädigter Maschinen. Wenn wir Cloud Computing nutzen, um maschinelle Lernalgorithmen auszuführen, verlieren wir mindestens eine Sekunde bei der Datenübertragung in die Cloud. Auch wenn es vielleicht nicht wichtig klingt, lohnt es sich, beim Betrieb kritischer Geräte jeden erreichbaren Sicherheitsspielraum auszunutzen! Je weniger Daten zwischen Edge-IoT-Geräten übertragen werden, desto geringer sind die Anforderungen an die Netzwerkbandbreite und desto geringer sind die Kosten.

Nehmen Sie als Beispiel die Bildklassifizierungsaufgabe. Aufgrund der Abhängigkeit von Cloud Computing muss das gesamte Bild zur Online-Verarbeitung gesendet werden. Wenn Sie jedoch stattdessen Edge Computing nutzen, müssen Sie diese Daten nicht mehr senden. Stattdessen können wir einfach das verarbeitete Ergebnis senden, das normalerweise mehrere Größenordnungen kleiner ist als das Originalbild. Wenn wir diesen Effekt mit der Anzahl der IoT-Geräte im Netzwerk multiplizieren, könnten es Tausende oder mehr sein.

3. Verbesserte Datensicherheit

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.

4. Verbessern Sie die Zuverlässigkeit

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.

Warum Edge-KI wichtig ist

Während die praktischen Vorteile von Edge-KI offensichtlich sind, sind ihre eigentlichen Auswirkungen möglicherweise schwer zu fassen.

Edge AI verändert die Art und Weise, wie wir leben

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.

Edge Artificial Intelligence macht künstliche Intelligenz für die Menschen erschwinglich

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.

Edge AI fordert unsere Denkweise heraus

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.

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