Périphériques technologiques
IA
Améliorez l'intelligence de pointe grâce au déploiement de l'IA
Améliorez l'intelligence de pointe grâce au déploiement de l'IA
Le déploiement de l'IA à la périphérie a le potentiel de libérer de puissantes analyses et traitements en temps réel. Les cas d'utilisation incluent l'automatisation industrielle, la surveillance à distance et les soins de santé.
Le déploiement Edge de l'intelligence artificielle fait référence au déploiement de modèles et d'algorithmes d'intelligence artificielle sur des appareils Edge ou des serveurs locaux au lieu de s'appuyer sur un traitement basé sur le cloud. Cette approche amène les capacités de l'IA au point où les données sont générées, permettant un traitement plus rapide et plus efficace, une analyse en temps réel et une dépendance réduite à la connectivité Internet.
Le concept d’edge computing constitue la base du déploiement de l’intelligence artificielle de pointe. Cela implique l'allocation de ressources et de stockage de données à la périphérie du réseau d'où proviennent les données. Les appareils embarqués tels que les smartphones, les appareils IoT, les caméras et les drones peuvent tous servir de plates-formes pour déployer des modèles d'IA.
Les déploiements Edge permettent une analyse en temps réel des flux de données sans recourir à des connexions cloud ou à des serveurs externes, facilitant ainsi la prise de décision en temps réel. Cette localisation répond aux préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données, car les informations n'ont pas besoin d'être transférées vers le cloud. L'analyse des données des appareils de périphérie eux-mêmes peut réduire le risque d'accès ou de violations potentielles de données.
Les déploiements Edge AI donnent la priorité à la fourniture d'informations ou de résultats agrégés pour minimiser la congestion du réseau et réduire la latence. Il utilise une architecture hybride qui combine des déploiements périphériques et un traitement basé sur le cloud pour créer un système distribué.
Le déploiement Edge permet la personnalisation et les modèles d'IA adaptatifs pour répondre aux besoins des appareils, des applications ou des utilisateurs Edge. Les modèles peuvent être optimisés pour optimiser leurs performances et leur efficacité en fonction des limites du matériel de pointe. De plus, les déploiements en périphérie permettent un apprentissage distribué sur plusieurs appareils en périphérie, ce qui implique des modèles de formation d'IA sans centraliser les données. Cette approche garantit la confidentialité et préserve la formation du modèle tout en exploitant l'ensemble de données.
Avantages du déploiement Edge AI
Les avantages offerts par le déploiement Edge AI en font une option attrayante pour une gamme d'applications dans des secteurs tels que la santé, la fabrication, les transports, la surveillance et les villes intelligentes.
Discutons des avantages du déploiement de l’intelligence artificielle en périphérie.
Prise de décision en temps réel
En traitant les données sur les appareils de pointe, les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent fournir des décisions en temps réel. Cette capacité est importante dans des cas d'utilisation tels que les véhicules, l'automatisation industrielle et la surveillance des infrastructures critiques, où des informations instantanées sont essentielles pour des opérations sûres et efficaces.
Analyse des flux de données
Le déploiement Edge permet une analyse efficace des flux de données. En traitant les données sur les appareils de pointe, les modèles d'IA peuvent fournir des informations et des prédictions. Cela s’avère avantageux dans les applications qui nécessitent une action rapide, telles que la détection des fraudes, la détection des anomalies, la maintenance prédictive et les systèmes de surveillance.
Confidentialité et sécurité
Le déploiement d'Edge AI améliore la confidentialité des données et les mesures de sécurité. Plutôt que de transmettre les données vers le cloud pour traitement, les algorithmes d'IA s'exécutent localement sur les appareils de périphérie. Cela minimise les risques associés à l'exposition des données pendant le transfert et résout les problèmes liés aux réglementations sur la confidentialité des données. Les données critiques restent dans la portée du réseau, augmentant ainsi la sécurité.
Réduire le transfert de données vers le cloud
Le déploiement Edge minimise le besoin d'envoyer de grandes quantités de données vers le cloud. En traitant et en filtrant les données, les déploiements d'IA Edge envoient uniquement des informations pertinentes ou des résultats agrégés. Cette optimisation permet d'utiliser de manière optimale les ressources du réseau, de réduire les coûts de transmission et d'atténuer la congestion du réseau.
Réduire la dépendance à la connexion Internet
Edge AI permet aux applications d'IA de fonctionner hors ligne ou dans des environnements avec des connexions Internet intermittentes. Les modèles d'IA sont déployés directement sur les appareils de périphérie, ce qui leur permet d'effectuer des traitements sans dépendre de la connectivité cloud. Cela garantit que les fonctionnalités d’IA sont toujours accessibles et exécutées même en l’absence de connexion réseau fiable.
Flexibilité et personnalisation
Le déploiement Edge offre la flexibilité nécessaire pour personnaliser et ajuster les modèles d'IA en fonction des appareils Edge, des applications ou des besoins des utilisateurs spécifiques. Les modèles d'IA peuvent être personnalisés pour s'adapter aux contraintes et aux capacités du matériel de pointe. Cette adaptabilité améliore les performances, réduit l’utilisation des ressources et optimise l’efficacité énergétique.
5 Applications pratiques du déploiement de l'IA Edge
Voici quelques applications pratiques où le déploiement de l'IA à la périphérie apporte des avantages.
1. Voitures autonomes
Le déploiement de l'intelligence artificielle à la périphérie est crucial pour les voitures autonomes, car il permet un traitement et une prise de décision en temps réel pour une navigation sûre. L’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle sur les appareils embarqués peut contribuer à permettre la perception en temps réel, la reconnaissance d’objets et l’évitement des collisions. Cela réduit la latence et améliore la réactivité en temps réel.
2. Automatisation industrielle
Le déploiement de l'intelligence artificielle à la périphérie est largement utilisé dans l'automatisation industrielle pour réaliser une analyse et un contrôle en temps réel. Equiper les appareils de pointe de modèles d'IA peut aider à optimiser les processus de fabrication, à détecter les anomalies, à prédire les pannes d'équipement et à permettre la maintenance. Cela augmente l'efficacité, réduit les temps d'arrêt et réduit les coûts.
3. Surveillance à distance
Le déploiement de l'intelligence artificielle à la périphérie peut surveiller les infrastructures et les sites distants. Dans les oléoducs et gazoducs, par exemple, les appareils de pointe équipés d’IA peuvent effectuer une analyse en temps réel des données des capteurs pour détecter les fuites, les anomalies ou les menaces pour la sécurité. De même, dans les scénarios de surveillance environnementale, les appareils de pointe peuvent analyser les données des capteurs pour suivre les niveaux de qualité de l'air, les conditions météorologiques et les catastrophes naturelles.
4. Santé
Le déploiement de l'IA à la périphérie est précieux dans les environnements de soins de santé, tels que les applications de surveillance à distance des patients, les diagnostics en temps réel et les soins de santé personnalisés. Les appareils Edge, tels que les capteurs médicaux, peuvent analyser directement les informations provenant de l'appareil lui-même. Cela permet d’identifier toute anomalie de santé et de partager les informations avec les professionnels de la santé en temps opportun. Par conséquent, il facilite les interventions de soins de santé et réduit la dépendance à une connectivité cloud constante.
5. Systèmes de surveillance
Le déploiement de l'intelligence artificielle sur les appareils de pointe est également précieux pour les systèmes de surveillance, car il peut améliorer la détection et la réponse aux menaces en temps réel. Équiper les appareils de pointe de modèles d'IA peut analyser les flux vidéo localement pour identifier l'activité et déclencher des alertes ou des actions. Cela élimine le besoin de diffuser des vidéos vers le cloud. Cela peut améliorer l’efficience et l’efficacité globales du système de surveillance.
Gestion efficace des données dans les déploiements Edge AI
La gestion des données joue un rôle essentiel dans les déploiements Edge car elle garantit l'efficacité du traitement, réduit l'utilisation de la bande passante et maintient la sécurité et la confidentialité des données. Voici un aperçu de l'importance de la gestion des données dans les déploiements Edge et de la manière dont les appareils Edge gèrent des tâches telles que le stockage, la synchronisation et la sécurité des données.
Prétraitement des données
Les appareils Edge reçoivent souvent des données bruyantes provenant de capteurs ou d'appareils IoT. Des techniques telles que la suppression du bruit, le nettoyage des données et la standardisation contribuent à améliorer la qualité de l’analyse des données. Ces méthodes optimisent non seulement l’utilisation de la bande passante, mais augmentent également l’efficacité des analyses ultérieures.
Filtrage des données
Les appareils Edge peuvent effectuer un filtrage initial des données pour extraire des informations ou détecter des événements d'intérêt. En faisant cela, vous vous assurez que seules les données précieuses ou importantes sont transférées vers le cloud ou le serveur local. Cela permet de réduire le trafic réseau et de minimiser la latence.
Données agrégées
Utilise des techniques d'agrégation à la périphérie pour compresser des ensembles de données en représentations compactes. Ces représentations agrégées fournissent un format qui peut être transmis au cloud pour analyse ou stocké localement en fonction des besoins en bande passante.
Données de stockage
Les appareils Edge doivent gérer le stockage pour les opérations temporaires ou hors ligne, car leur capacité de stockage peut être limitée par rapport aux serveurs cloud. Par conséquent, une gestion efficace du stockage des données devient essentielle dans les scénarios Edge.
Synchroniser les données
Dans les situations où les appareils périphériques ont une connectivité réseau limitée ou fonctionnent hors ligne, la synchronisation des données est cruciale. Les appareils Edge synchronisent leurs données avec des serveurs cloud ou locaux chaque fois qu'ils établissent une connexion.
Protégez vos données
Des mesures de sécurité complètes sont essentielles pour les déploiements en périphérie afin de protéger les informations. Les appareils Edge utilisent des protocoles de cryptage, de contrôle d'accès et de sécurité pour sécuriser les données pendant la transmission et le stockage.
Protéger la confidentialité des données
La confidentialité des données dans les scénarios de déploiement en périphérie est très importante, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations sensibles ou personnelles. Les appareils Edge doivent se conformer aux réglementations en matière de confidentialité et mettre en œuvre des méthodes telles que l'anonymisation des données et la confidentialité différentielle pour protéger les identités individuelles et maintenir la confidentialité des données.
Libérer le potentiel des déploiements de l'IA Edge
Dans l'ensemble, le déploiement de l'IA à la périphérie promet de stimuler l'innovation, d'augmenter l'efficacité et de permettre une prise de décision en temps réel dans tous les secteurs. À mesure que la recherche et la technologie progressent dans ce domaine, on s’attend à ce que l’application de l’intelligence artificielle révolutionne. Cette transformation peut permettre aux organisations d'exploiter leurs données tout en garantissant la confidentialité, la sécurité et une intégration transparente avec l'infrastructure existante.
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!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
