Edge AI ist einer der bemerkenswertesten neuen Bereiche der künstlichen Intelligenz und ermöglicht es Menschen, Prozesse der künstlichen Intelligenz auszuführen, ohne sich um Datenschutz oder Verlangsamungen durch die Datenübertragung sorgen zu müssen. Edge AI macht den Einsatz künstlicher Intelligenz immer umfassender und ermöglicht es intelligenten Geräten, schnell auf Eingaben zu reagieren, ohne auf die Cloud zugreifen zu müssen. Obwohl dies eine kurze Definition von Edge-KI ist, nehmen wir uns einen Moment Zeit, um Edge-KI besser zu verstehen, indem wir einige Anwendungsfälle untersuchen.
Erstens findet Edge AI weit verbreitete Anwendungen in der Gesundheitsbranche. Durch die Integration von Edge-KI in Überwachungsgeräte können beispielsweise die Vitalfunktionen von Patienten genauer überwacht und analysiert und bei Bedarf sofort reagiert werden. Diese Fähigkeit kann die Gesundheitsversorgung effizienter machen und gleichzeitig vertrauliche personenbezogene Daten zuverlässig verarbeiten.
Darüber hinaus lässt sich Edge Artificial Intelligence auch auf Smart Homes anwenden. Durch die Integration künstlicher Intelligenz in Heimgeräte wie intelligente Lautsprecher und Smart-TVs können Benutzer umfassender und bequemer mit intelligenten Geräten interagieren. Durch die Existenz künstlicher Edge-Intelligenz sind diese Geräte nicht mehr auf die Cloud angewiesen Computing ist ein Vergleich mit Cloud Computing. Unter Cloud Computing versteht man die Bereitstellung von Computerdiensten über das Internet. Im Gegensatz dazu stellen Edge-Computing-Systeme keine Verbindung zur Cloud her, sondern laufen auf lokalen Geräten. Bei diesen lokalen Geräten kann es sich um dedizierte Edge-Computing-Server, lokale Geräte oder das Internet der Dinge (IoT) handeln. Der Einsatz von Edge Computing bietet viele Vorteile. Internet-/Cloud-basiertes Computing ist beispielsweise durch Latenz und Bandbreite begrenzt, während Edge Computing nicht durch diese Parameter eingeschränkt ist.
Was ist Edge-KI?
Da wir nun Edge-Computing verstehen, können wir uns mit Edge-KI befassen. Edge AI kombiniert künstliche Intelligenz und Edge Computing. Algorithmen der künstlichen Intelligenz laufen auf Geräten mit Edge-Computing-Funktionen. Dies hat den Vorteil, dass die Daten in Echtzeit verarbeitet werden können, ohne dass eine Verbindung zur Cloud erforderlich ist.
Die meisten hochmodernen Prozesse der künstlichen Intelligenz werden in der Cloud durchgeführt, da sie viel Rechenleistung benötigen. Das Ergebnis ist, dass diese KI-Prozesse anfällig für Ausfallzeiten sind. Da Edge-KI-Systeme auf Edge-Computing-Geräten laufen, können erforderliche Datenoperationen lokal durchgeführt und gesendet werden, wenn eine Internetverbindung hergestellt wird, was Zeit spart. Deep-Learning-Algorithmen können auf dem Gerät selbst (dem Ursprungsort der Daten) ausgeführt werden.
Edge AI wird immer wichtiger, da immer mehr Geräte KI ohne Zugriff auf die Cloud benötigen. Denken Sie darüber nach, wie viele Fabrikroboter oder Autos mittlerweile mit Computer-Vision-Algorithmen ausgestattet sind. In diesem Fall kann die Verzögerungszeit bei der Datenübertragung fatal sein. Da schnelle Reaktionszeiten so wichtig sind, muss das Gerät selbst über ein Edge-KI-System verfügen, das es ihm ermöglicht, Bilder zu analysieren und zu klassifizieren, ohne auf eine Cloud-Verbindung angewiesen zu sein.
Wenn in der Cloud ausgeführte Informationsverarbeitungsaufgaben an Edge-Computer delegiert werden, führt dies zu Echtzeitlatenz und Echtzeitverarbeitung. Darüber hinaus wird durch die Beschränkung der Datenübertragung auf die wichtigsten Informationen das Datenvolumen selbst reduziert und Kommunikationsunterbrechungen minimiert.
Edge AI und IoT
Edge AI wird mit anderen digitalen Technologien wie 5G und dem Internet der Dinge (IoT) kombiniert. Das IoT kann Daten zur Nutzung durch Edge-KI-Systeme generieren, und die 5G-Technologie ist für die weitere Entwicklung von Edge-KI und IoT von entscheidender Bedeutung.
Das Internet der Dinge bezieht sich auf verschiedene intelligente Geräte, die über das Internet miteinander verbunden sind. Alle diese Geräte erzeugen Daten, die in ein Edge-KI-Gerät eingespeist werden können, das auch als temporäre Speichereinheit für die Daten dient, bis sie mit der Cloud synchronisiert werden. Diese Art der Datenverarbeitung ermöglicht eine größere Flexibilität.
5G, das Mobilfunknetz der fünften Generation, ist entscheidend für die Entwicklung von Edge-Computing-Intelligenz und dem Internet der Dinge. 5G kann Daten mit höheren Geschwindigkeiten übertragen, bis zu 20 Gbit/s, während 4G nur Daten mit 1 Gbit/s übertragen kann. 5G unterstützt auch gleichzeitige Verbindungen (1.000.000 pro Quadratkilometer) und ermöglicht so bessere Latenzgeschwindigkeiten (1 ms bis 10 ms).
Diese Vorteile gegenüber 4G sind wichtig, da mit der Entwicklung des Internets der Dinge die Datenmenge zunehmen und die Übertragungsgeschwindigkeiten beeinträchtigt werden. 5G ermöglicht mehr Interaktionen zwischen einer größeren Auswahl an Geräten, von denen viele mit Edge-Computing-Intelligenz ausgestattet werden können.
ANWENDUNGSFÄLLE FÜR EDGE AI
Anwendungsfälle für Edge AI umfassen fast alle Situationen, in denen die Datenverarbeitung auf einem lokalen Gerät effizienter erfolgen kann als über die Cloud. Zu den häufigsten Anwendungsfällen für Edge-KI gehören jedoch selbstfahrende Autos, autonome Drohnen, Gesichtserkennung und digitale Assistenten.
Selbstfahrende Autos sind einer der relevantesten Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz am Rande. Selbstfahrende Autos müssen ständig ihre Umgebung scannen, die Situation beurteilen und ihre Flugbahn auf der Grundlage von Ereignissen in der Nähe korrigieren. In diesen Situationen ist die Datenverarbeitung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung. Daher ist das integrierte Edge-KI-System für die Datenspeicherung, -manipulation und -analyse verantwortlich. Edge-KI-Systeme sind notwendig, um Fahrzeuge der Stufen 3 und 4 (vollautonom) auf den Markt zu bringen.
Da autonome Drohnen nicht von menschlichen Bedienern geflogen werden, sind ihre Anforderungen an selbstfahrende Autos sehr ähnlich. Wenn eine Drohne während des Fluges die Kontrolle verliert oder eine Fehlfunktion aufweist, könnte sie abstürzen und Sach- oder Lebensschäden verursachen. Drohnen dürfen außerhalb der Reichweite von Internet-Zugangspunkten fliegen und müssen über Edge-KI-Fähigkeiten verfügen. Für Dienste wie Amazon Prime Air, die darauf abzielen, Pakete über Drohnen auszuliefern, werden Edge-KI-Systeme ein wesentlicher Bestandteil sein.
Ein weiterer Anwendungsfall für Edge AI sind Gesichtserkennungssysteme. Gesichtserkennungssysteme basieren auf Computer-Vision-Algorithmen, um die von Kameras erfassten Daten zu analysieren. Gesichtserkennungsanwendungen, die beispielsweise für Sicherheitsaufgaben eingesetzt werden, müssen auch dann zuverlässig laufen, wenn keine Verbindung zur Cloud besteht.
Digitale Assistenten sind ein weiterer häufiger Anwendungsfall für Edge AI. Digitale Assistenten wie Google Assistant, Alexa und Siri müssen auf Smartphones und anderen digitalen Geräten auch ohne Internetverbindung lauffähig sein. Wenn Daten auf dem Gerät verarbeitet werden, müssen sie nicht in die Cloud übertragen werden, was dazu beiträgt, den Datenverkehr zu reduzieren und den Datenschutz zu gewährleisten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind Edge Artificial Intelligence und Edge Computing?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
