Qu'est-ce que l'intelligence artificielle de pointe et comment mettre en œuvre l'intelligence artificielle de pointe

Edge AI est l'abréviation de Edge Artificial Intelligence. C'est la prochaine frontière de développement du système Internet des objets. Alors, qu'est-ce que l'intelligence artificielle de pointe ?

Qu'est-ce que Edge AI

En termes simples, Edge AI fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle sous la forme d'algorithmes d'apprentissage automatique qui s'exécutent directement sur les appareils Edge. L’apprentissage automatique est un vaste domaine qui a fait d’énormes progrès ces dernières années. Il repose sur le principe selon lequel les ordinateurs peuvent améliorer de manière autonome leurs performances sur une tâche donnée en apprenant des données, parfois même au-delà des capacités humaines.

Aujourd'hui, l'apprentissage automatique peut effectuer de nombreuses tâches avancées, notamment, mais sans s'y limiter :

Quantity Vision par ordinateur : classification d'images, détection d'objets, segmentation sémantique.

Quantity Reconnaissance vocale, traitement du langage naturel, chatbots, traduction.

Quantity Système de prévision et de recommandation météo et boursière.

Quantity Détection d'anomalies, maintenance prédictive.

L’apprentissage automatique existe depuis si longtemps. Qu’est-ce qui rend l’IA de pointe si spéciale ? Pour mieux expliquer cela, voyons d’abord ce que signifie réellement l’IA de pointe.

Edge Computing vs Cloud Computing

Essentiellement, l'edge computing et le cloud computing sont tous deux conçus pour faire la même chose, c'est-à-dire traiter des données, exécuter des algorithmes, etc. Cependant, la différence fondamentale entre l’edge computing et le cloud computing réside dans l’endroit où l’informatique a réellement lieu.

Dans l'informatique de pointe, le traitement des informations s'effectue sur site et sur des appareils IoT distribués activement déployés ou en périphérie. Quelques exemples d'appareils de pointe sont les smartphones et divers microcontrôleurs. Cependant, dans le cloud computing, le même traitement des informations a lieu dans un emplacement centralisé, tel qu'un centre de données.

Traditionnellement, le cloud computing a dominé l'espace IoT. Puisqu’ils sont alimentés par des centres de données qui disposent naturellement d’une plus grande puissance de calcul, les appareils IoT en périphérie peuvent simplement transmettre des données locales et conserver leurs caractéristiques clés de faible consommation d’énergie et de prix abordable. Si le cloud computing reste un outil très important et puissant pour l’IoT, l’edge computing a récemment fait l’objet d’une attention croissante pour deux raisons importantes.

Quantity Le matériel sur les appareils Edge devient plus puissant tout en restant compétitif en termes de coûts.

Quantity Les logiciels sont de plus en plus optimisés pour les appareils Edge.

Cette tendance fait d'énormes progrès et il est désormais possible d'exécuter du machine learning sur des appareils informatiques de pointe, alors que le machine learning a longtemps été réservé au cloud computing en raison des exigences informatiques élevées. C'est ainsi qu'est née l'intelligence artificielle de pointe !

Edge AI : amener le cloud à la périphérie pour développer l'Internet des objets

Avec l'IA de pointe, les appareils IoT deviennent de plus en plus intelligents. Grâce au machine learning, les appareils de pointe sont désormais capables de prendre des décisions, de faire des prédictions, de traiter des données complexes et de gérer des solutions.

Par exemple, les appareils Edge IoT peuvent traiter les conditions de fonctionnement et prédire si une machine va mal fonctionner, ce qui permet aux entreprises d'effectuer une maintenance prédictive et d'éviter des pertes et des coûts plus importants en cas de panne complète.

D’un autre côté, les caméras de sécurité équipées d’IA de pointe ne se contenteront plus de capturer des vidéos, mais seront capables de reconnaître les humains et de calculer le trafic piétonnier. Ou encore, grâce à la reconnaissance faciale, il est même possible d'identifier exactement qui a traversé une certaine zone et quand.

À mesure que l'apprentissage automatique évolue, de nombreuses possibilités intéressantes s'étendront désormais également aux appareils de pointe. Mais la clé de ce changement de paradigme est claire, et il existe des raisons pour lesquelles les capacités du cloud computing sont plus marginalisées que jamais.

Avantages de l'intelligence artificielle de pointe

1. Réduire la latence

L'avantage le plus direct du traitement des informations à la périphérie est que les données n'ont plus besoin d'être transmises entre les cloud. Les délais de traitement des données peuvent ainsi être considérablement réduits.

Dans l'exemple précédent de maintenance préventive, les appareils compatibles Edge AI seront en mesure de réagir immédiatement, par exemple en arrêtant les machines endommagées. Si nous utilisons le cloud computing pour exécuter des algorithmes d’apprentissage automatique, nous perdrons au moins une seconde dans la transmission des données vers le cloud. Même si cela ne semble pas important, lorsqu'il s'agit de faire fonctionner des équipements critiques, chaque marge de sécurité réalisable mérite d'être exploitée !

2. Réduisez les besoins et les coûts en matière de bande passante

Transporté entre les appareils IoT de pointe Avec moins de données, les besoins en bande passante du réseau sont réduits et les coûts sont donc réduits.

Prenons la tâche de classification d'images comme exemple. En raison du recours au cloud computing, l’image entière doit être envoyée pour traitement en ligne. Mais si vous utilisez plutôt l’edge computing, vous n’avez plus besoin d’envoyer ces données. Au lieu de cela, nous pouvons simplement envoyer le résultat traité, qui est généralement plusieurs ordres de grandeur plus petit que l’image originale. Si nous multiplions cet effet par le nombre d’appareils IoT sur le réseau, cela pourrait être des milliers, voire plus.

3. Amélioration de la sécurité des données

La transmission réduite des données vers des emplacements externes signifie également moins de connexions ouvertes et moins de possibilités de cyberattaques. Cela permet aux appareils périphériques de fonctionner en toute sécurité, évitant ainsi toute interception ou fuite de données potentielle. De plus, étant donné que les données ne sont plus stockées dans un cloud centralisé, les conséquences d’une seule violation sont grandement atténuées.

4. Améliorer la fiabilité

En raison de la nature distribuée de l'intelligence artificielle de pointe et de l'informatique de pointe, les risques opérationnels peuvent également être répartis sur l'ensemble du réseau. Essentiellement, même en cas de panne de l'ordinateur ou du cluster cloud centralisé, les appareils périphériques individuels sont capables de conserver leurs fonctionnalités car le processus informatique est désormais indépendant du cloud ! Ceci est particulièrement important pour les applications IoT critiques, telles que les soins de santé.

Pourquoi l'IA de pointe est importante

Bien que les avantages pratiques de l'IA de pointe soient évidents, son impact intrinsèque peut être plus insaisissable.

Edge AI change notre façon de vivre

Edge AI représente la première vague de véritable intégration de l'IA dans la vie quotidienne. Alors que la recherche sur l’IA et l’apprentissage automatique existe depuis des décennies, nous commençons seulement maintenant à voir leurs applications pratiques dans les produits de consommation. Les voitures autonomes, par exemple, sont le produit des progrès de l’intelligence artificielle de pointe. Edge AI change lentement mais sûrement la façon dont nous interagissons avec notre environnement de plusieurs manières.

L'intelligence artificielle Edge rend l'intelligence artificielle abordable pour le grand public

L'utilisation et le développement de l'intelligence artificielle ne sont plus exclusifs aux instituts de recherche et aux grandes entreprises. Étant donné que l’IA de pointe est conçue pour fonctionner sur des appareils de pointe relativement abordables, il est plus facile que jamais pour quiconque de comprendre le fonctionnement de l’IA et d’en développer une qui lui convient.

Plus important encore, l’IA de pointe permet aux enseignants du monde entier d’intégrer de manière tangible l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans l’apprentissage en classe. Par exemple, en offrant aux étudiants une expérience pratique de l’utilisation d’appareils de pointe.

Edge AI remet en question notre façon de penser

On dit souvent que le potentiel de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique n'est limité que par la créativité et l'imagination humaines, mais à mesure que l'apprentissage automatique devient de plus en plus avancé, de nombreuses tâches qui n'étaient autrefois que des tâches humaines les tâches difficiles à réaliser deviendront automatisées et nos concepts inhérents de productivité et d’objectif seront sérieusement remis en question.

Bien que je ne puisse pas dire avec certitude ce que l’avenir nous réserve, je suis généralement optimiste quant à l’avantage que l’IA apportera, car je pense qu’elle nous poussera vers des emplois plus créatifs et épanouissants. Par exemple, les appareils de pointe intégrés à l'IA peuvent surveiller les EPI en temps réel, y compris la conformité des casques de sécurité dans l'environnement de travail, et envoyer des signaux de sécurité et de maintenance à toute personne qui enfreint l'EPI. La vision par ordinateur combinée à l'apprentissage automatique peut automatiser le processus de surveillance de la conformité des EPI.

Un autre exemple est celui des caméras intégrées à l'IA qui peuvent atténuer les goulots d'étranglement et les points d'étranglement dans les villes qui gênent souvent la circulation. Les embouteillages se produisent principalement en raison de la négligence de certains facteurs, tels que la distance entre deux véhicules en mouvement, les feux de circulation, les panneaux de signalisation, les piétons aux intersections, etc. Les systèmes de transport intelligents sont les principaux domaines d'application de la vision par ordinateur, notamment la classification des véhicules, la détection des infractions au code de la route, l'analyse du flux de circulation, la détection des parkings, la reconnaissance des plaques d'immatriculation, la détection des piétons, la détection des panneaux de signalisation, l'évitement des collisions, la surveillance de l'état des routes, etc. ainsi que la détection de la force d'attention du conducteur dans la voiture.

Grâce à cet article, je pense que tout le monde a compris ce qu'est l'intelligence artificielle et ce qu'elle signifie pour l'Internet des objets et même pour l'avenir de l'humanité. J'espère que ce qui précède pourra vous aider.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!