KI ist nicht mehr nur Gegenstand von Science-Fiction-Filmen, sie wird in alarmierendem Tempo auf jeden Aspekt des täglichen Lebens angewendet. Von persönlichen Beziehungen bis hin zu Arbeitsprojekten verändert KI nach und nach die Art und Weise, wie wir denken und verhalten.
Ein typisches Feld darunter ist die NextGEN Edge AI-Anwendung (Next Generation Edge Artificial Intelligence). Durch mehrere Modi wie Ranking, Klassifizierung und Design bietet es ein immersives, intuitives und unterhaltsames Benutzererlebnis und spart gleichzeitig Zeit und Geld.
NextGEN Edge AI, auch bekannt als Edge Intelligence oder künstliche Intelligenz der nächsten Generation, kombiniert Edge Computing und künstliche Intelligenztechnologie, um maschinelle Lernaufgaben zu verfolgen und auszuführen. Es nutzt die Rechenleistung und Datenverarbeitungsfunktionen von Edge-Geräten, um eine intelligente Entscheidungsfindung und Analyse zu ermöglichen und so die Abhängigkeit von Cloud Computing zu reduzieren. Durch die Verlagerung der Intelligenz an den Rand beschleunigt NextGEN Edge AI die Reaktionszeiten und verbessert den Datenschutz und die Sicherheit. Es wird in verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle spielen, beispielsweise in der Intelligenz.
Edge-KI-Workflows beinhalten häufig die Nutzung von Daten aus zentralen Rechenzentren (wie Clouds oder Geräten) sowie Daten von Edge-Ressourcen. Cloud-KI ist weiter verbreitet und stützt sich bei der Entwicklung und Ausführung hauptsächlich auf Cloud-Computing-Leistung. Edge AI umfasst Komponenten wie Remote-Geräte, IoT-Geräte und dedizierte Edge-Server. Diese Architektur macht die Datenspeicherung und -berechnung komfortabler und erleichtert Benutzern auch den Zugriff auf Daten.
Da Edge AI KI-Algorithmen mit Edge-Computing-Funktionen auf lokalen Geräten kombiniert, ist es in der Lage, Daten zu verarbeiten und zu analysieren, ohne dass eine Verbindung und Integration erforderlich ist. Dadurch können Benutzer auf Daten aus unterschiedlichen Quellen zugreifen und so Systemausfallzeiten oder Latenzzeiten reduzieren. Daher verbessert Edge AI die Effizienz der Datenverarbeitung durch die Integration von Edge Computing und KI-Prozessen.
Darüber hinaus integriert NextGEN Edge AI den KI-Prozess erfolgreich in eine Basiskomponente, ohne mit physischen Standorten zu interagieren, und bietet so effizienten Support und eine bequeme Benutzerdatenkonstruktion für Benutzeranforderungen.
Wenn es um KI geht, denken wir oft an Maschinen, die Menschen simulieren, um intelligente Fähigkeiten wie Sehen, Sprache, Verhalten, Objekterkennung, autonomes Fahren und Sprachverständnis zu erlangen. Um diese Fähigkeiten zu erreichen, nutzt die KI ein System namens Deep Neural Network (DNN). Bei verschiedenen Trainingsaufgaben generieren diese DNNs viele spezifische Arten von Fragen und liefern Beispiele für entsprechende richtige Antworten.
Deep Learning ist eine Technologie, die eine Schulung in einem Rechenzentrum oder einer Cloud erfordert. Um genaue Modelle zu erhalten, benötigen Datenwissenschaftler häufig die Unterstützung großer Datenmengen und die Zusammenarbeit. Nach dem Training kann das Modell durch eine Inferenzmaschine laufen gelassen werden, um reale Probleme zu lösen. Die Inferenz-Engine führt das trainierte Modell aus und generiert Vorhersagen basierend auf Eingabedaten. Diese Technologie hat ein breites Anwendungsspektrum, beispielsweise Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssysteme. Durch die Kombination von Deep Learning und Inferenz-Engines können wir komplexe Probleme der realen Welt besser verstehen und darauf reagieren.
Typischerweise läuft die Inferenz-Engine beim Einsatz von Edge AI auf Remote-Computern und -Geräten wie Fabriken, Krankenhäusern, Autos, Satelliten oder Häusern. Sobald ein Edge-KI-Modell bereitgestellt wird, erhalten diese Geräte kontinuierlich relevante Informationen. Um mehr Training durchzuführen, sammeln Edge-Geräte häufig große und langwierige Datensätze und senden sie an die Cloud. Sobald die KI auf ein Problem stößt, wird gleichzeitig die Inferenz-Engine am Rand ersetzt, wodurch die Leistungsrückkopplungsschleife erheblich verbessert wird. „Grundlegende Komponenten von Edge AI“ Knoten, an dem Daten gesammelt werden, der Prozess der Durchführung lokaler Berechnungen und der Speicherung von Daten. Daher sind häufig mehrere am Rande des Netzwerks verteilte Prozesse erforderlich, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu verarbeiten.
KI kann erweiterte Analysefähigkeiten mit Automatisierung kombinieren, sodass Maschinen die kognitiven Ebenen des Menschen nachahmen können, um Sprache zu verstehen und Probleme zu lösen und sogar funktionsfähigere Edge-Geräte zu entwickeln.
In den letzten Jahren hat der Einsatz von Edge-KI-Anwendungen neue Geschäftsmöglichkeiten und Innovationen für verschiedene Branchen gebracht. Viele Branchen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen und Energie, nutzen die Kernfunktionen von Edge-KI-Anwendungen. Lassen Sie uns im Folgenden zwei typische Branchenanwendungen diskutieren:
Die Energiebranche ist oft durch hohe Nachfrage und Instabilität gekennzeichnet. Dies wird nicht nur direkte oder indirekte Auswirkungen auf andere Branchen haben, sondern die dadurch verursachten potenziellen Versorgungsrisiken werden auch die Gesundheit und das Wohlergehen der gesamten Menschheit beeinträchtigen.
Edge AI kann komplexe Modelle auf der Grundlage historischer Daten, Wettereigenschaften und anderer Informationen erstellen und Energieerzeugung, -verteilung, -verwaltung und -überwachung durch intelligente Vorhersagen koordinieren.
Moderne Gesundheitseinrichtungen und medizinisches Fachpersonal können dieses ultimative Ziel der Gesundheitsbranche erreichen, indem sie die Lebenserwartung und den Lebensstandard der Patienten durch den Einsatz von Edge AI verbessern. Gleichzeitig können Mediziner durch den Einsatz von KI-gestützten Edge-Geräten auch Fernoperationen durchführen und die täglichen physiologischen Aktivitäten der Patienten überwachen. Vorteile von Edge AI , sodass Sie nicht auf übermäßige Antworten warten müssen, um mit der Cloud zu kommunizieren.
Mit Edge AI können Sprach-, Video- und High-Fidelity-Sensordaten mit weniger Bandbreite und damit verbundenen Kosten über Mobilfunknetze gesendet werden.
Die lokale Verarbeitung verringert das Risiko, dass sensible Daten während der Übertragung abgefangen oder in der Cloud gespeichert werden.
KI kann lokal ausgeführt werden, selbst wenn das Netzwerk oder der Cloud-Dienst ausfällt. Dies hat offensichtliche Vorteile in Anwendungsszenarien wie autonomem Fahren und Industrierobotern.
In den meisten Fällen kann der Energieverbrauch für die Ausführung von KI-Aufgaben auf dem Gerät geringer sein als der Energieverbrauch für das Senden von Daten an die Cloud, was natürlich die Akkulaufzeit verlängert.
Heutzutage können fast alle Edge-KI-Anwendungen auf Verbrauchergeräten wie Smartphones, tragbaren Geräten und Smart-Home-Geräten ausgeführt werden. Edge AI hat sich zu einem aufstrebenden Bereich entwickelt, der ein schnelles Wachstum verzeichnet. Laut der Prognose von LF Edge wird die durchschnittliche Wachstumsrate von Edge-Geräten bis 2028 40 % erreichen. Gleichzeitig wird erwartet, dass sich die KI am Rande von Unternehmen in den nächsten Jahren mit der Ausweitung bargeldloser Kassen, intelligenter Krankenhäuser, Städte und Lieferketten beschleunigen wird.
Darüber hinaus ist auch das damit verbundene Joint Deep Learning eine vielversprechende Technologie. Es kann nicht nur den Trainingsprozess verbessern, indem die entsprechende Teilmenge der Originaldaten in die Cloud hochgeladen wird, sondern auch das KI-Training lokal auf dem Edge-Gerät aktualisieren. Beachten Sie, dass es hier nicht darum geht, das Modell manuell zu aktualisieren, sondern darum, die Updates in die Cloud hochzuladen, um den Datenschutz und die Sicherheit von Edge AI zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sie als Edge-KI-Anwendung der nächsten Generation, die Edge-Computing und KI kombiniert, zweifellos eine Möglichkeit für IoT-Geräte ist, hochwertige, verwertbare Sensordaten zu erhalten und Zeit und Energie zu sparen. Kraftvoller Weg. Durch kontinuierliche Verbesserungen werden die Geräteeffizienz und die Netzwerkbandbreite verbessert und gleichzeitig der Datenschutz und die Sicherheit verbessert. Daher kann die nächste Generation von Edge AI in verschiedenen Branchen umfassend eingesetzt werden.
Einführung des Übersetzers
Julian Chen, 51CTO-Community-Redakteur, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Umsetzung von IT-Projekten, ist gut im Management und der Kontrolle interner und externer Ressourcen und Risiken und konzentriert sich auf die Verbreitung von Netzwerk- und Informationssicherheit Wissen und Erfahrung.
Link: https://dzone.com/articles/the-next-generation- KI-Anwendung-was-ist-das-und.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine vorläufige Studie zur Anwendung von Edge AI der nächsten Generation. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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