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Que sont l'intelligence artificielle de pointe et l'informatique de pointe ?
Que sont l'intelligence artificielle de pointe et l'informatique de pointe ?
Edge AI est l'un des nouveaux domaines les plus remarquables de l'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs d'exécuter des processus d'intelligence artificielle sans avoir à se soucier de la confidentialité ou des ralentissements causés par la transmission de données. Edge AI rend l’utilisation de l’intelligence artificielle plus large et plus répandue, permettant aux appareils intelligents de répondre rapidement aux entrées sans accéder au cloud. Bien qu’il s’agisse d’une définition rapide de l’IA de pointe, prenons un moment pour mieux comprendre l’IA de pointe en explorant quelques cas d’utilisation. Premièrement, l’IA de pointe a de nombreuses applications dans le secteur de la santé. Par exemple, l’intégration de l’IA de pointe sur les appareils de surveillance permet de surveiller et d’analyser avec plus de précision les signes vitaux des patients et de réagir immédiatement en cas de besoin. Cette capacité peut rendre les soins de santé plus efficaces tout en traitant de manière fiable les données personnelles sensibles. En outre, l’intelligence artificielle de pointe peut également être appliquée aux maisons intelligentes. En intégrant l'intelligence artificielle dans les appareils domestiques, tels que les haut-parleurs intelligents et les téléviseurs intelligents, les utilisateurs peuvent interagir avec les appareils intelligents de manière plus large et plus pratique. L'existence de l'intelligence artificielle de pointe fait que ces appareils n'ont plus besoin de s'appuyer sur le cloud.
Qu'est-ce que l'informatique de pointe ?
Afin de vraiment comprendre l'intelligence artificielle de pointe, nous devons d'abord comprendre l'informatique de pointe, et la meilleure façon de comprendre la technologie de pointe. l'informatique consiste à le comparer avec le cloud computing. Le cloud computing est la fourniture de services informatiques sur Internet. En revanche, les systèmes informatiques de pointe ne se connectent pas au cloud mais fonctionnent sur des appareils locaux. Ces appareils locaux peuvent être des serveurs Edge Computing dédiés, des appareils locaux ou l'Internet des objets (IoT). L’utilisation de l’edge computing présente de nombreux avantages. Par exemple, l’informatique basée sur Internet/cloud est limitée par la latence et la bande passante, tandis que l’informatique de pointe n’est pas limitée par ces paramètres.
Qu'est-ce que l'IA de pointe ?
Maintenant que nous comprenons l'informatique de pointe, nous pouvons nous pencher sur l'IA de pointe. Edge AI combine intelligence artificielle et informatique de pointe. Les algorithmes d’intelligence artificielle s’exécutent sur des appareils dotés de capacités informatiques de pointe. L’avantage est que les données peuvent être traitées en temps réel sans avoir besoin de se connecter au cloud.
La plupart des processus d'intelligence artificielle de pointe sont menés dans le cloud car ils nécessitent beaucoup de puissance de calcul. Le résultat est que ces processus d’IA sont sujets à des temps d’arrêt. Étant donné que les systèmes Edge AI fonctionnent sur des appareils informatiques de pointe, les opérations de données requises peuvent être effectuées localement, envoyées lorsqu'une connexion Internet est établie, ce qui permet de gagner du temps. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent s'exécuter sur l'appareil lui-même (le point d'origine des données).
Edge AI devient de plus en plus important car de plus en plus d'appareils nécessitent une IA sans accès au cloud. Pensez au nombre de robots ou de voitures d’usine qui sont désormais équipés d’algorithmes de vision par ordinateur. Dans ce cas, le délai de transfert des données peut être fatal. Parce que les temps de réponse rapides sont si importants, l'appareil lui-même doit disposer d'un système d'IA de pointe qui lui permet d'analyser et de classer les images sans dépendre d'une connexion cloud.
Lorsque les tâches de traitement de l'information effectuées dans le cloud sont déléguées à des ordinateurs de périphérie, le résultat est une latence en temps réel et un traitement en temps réel. De plus, en limitant le transfert de données aux informations les plus importantes, le volume des données lui-même est réduit et les interruptions de communication sont minimisées.
Edge AI et IoT
Edge AI est combiné à d'autres technologies numériques telles que la 5G et l'Internet des objets (IoT). L’IoT peut générer des données destinées à être utilisées par les systèmes d’IA de pointe, et la technologie 5G est essentielle au développement continu de l’IA de pointe et de l’IoT.
L'Internet des objets fait référence à divers appareils intelligents connectés les uns aux autres via Internet. Tous ces appareils génèrent des données qui peuvent être introduites dans un appareil d'IA de pointe, qui sert également d'unité de stockage temporaire pour les données jusqu'à leur synchronisation avec le cloud. Cette méthode de traitement des données permet une plus grande flexibilité.
Le réseau mobile 5G de cinquième génération est crucial pour le développement de l’intelligence informatique de pointe et de l’Internet des objets. La 5G peut transmettre des données à des vitesses plus élevées, jusqu'à 20 Gbit/s, tandis que la 4G ne peut transmettre des données qu'à 1 Gbit/s. La 5G prend également en charge les connexions simultanées (1 000 000 par kilomètre carré) prenant en charge de meilleures vitesses de latence (1 ms à 10 ms). Ces avantages par rapport à la 4G sont importants car à mesure que l’Internet des objets se développe, la quantité de données va augmenter et les vitesses de transmission seront affectées. La 5G permet davantage d’interactions entre un plus large éventail d’appareils, dont beaucoup peuvent être équipés d’une intelligence informatique de pointe.
CAS D'UTILISATION POUR EDGE AI
Les cas d'utilisation pour Edge AI incluent presque toutes les situations dans lesquelles le traitement des données peut être effectué plus efficacement sur un appareil local que via le cloud. Cependant, certains des cas d’utilisation les plus courants de l’IA de pointe incluent les voitures autonomes, les drones autonomes, la reconnaissance faciale et les assistants numériques.
Les voitures autonomes sont l’un des cas d’utilisation les plus pertinents de l’intelligence artificielle de pointe. Les voitures autonomes doivent constamment scanner leur environnement et évaluer la situation, en corrigeant leur trajectoire en fonction des événements à proximité. Le traitement des données en temps réel est essentiel dans ces situations, c'est pourquoi son système d'IA de pointe intégré est responsable du stockage, de la manipulation et de l'analyse des données. Les systèmes Edge AI sont nécessaires pour commercialiser des véhicules de niveau 3 et 4 (entièrement autonomes).
Étant donné que les drones autonomes ne sont pas pilotés par des opérateurs humains, leurs exigences en matière de voitures autonomes sont très similaires. Si un drone perd le contrôle ou présente un dysfonctionnement pendant le vol, il pourrait s'écraser et causer des dommages matériels ou mortels. Les drones peuvent voler au-delà de la portée des points d’accès Internet et ils doivent disposer de capacités d’IA de pointe. Pour des services comme Amazon Prime Air, qui vise à livrer des colis via des drones, les systèmes d'IA de pointe feront partie intégrante.
Un autre cas d’utilisation de l’IA de pointe concerne les systèmes de reconnaissance faciale. Les systèmes de reconnaissance faciale s'appuient sur des algorithmes de vision par ordinateur pour analyser les données collectées par les caméras. Les applications de reconnaissance faciale utilisées pour des tâches telles que la sécurité doivent fonctionner de manière fiable même lorsqu'elles ne sont pas connectées au cloud.
Les assistants numériques sont un autre cas d’utilisation courant de l’IA de pointe. Les assistants numériques comme Google Assistant, Alexa et Siri doivent pouvoir fonctionner sur les smartphones et autres appareils numériques même lorsqu'ils ne sont pas connectés à Internet. Lorsque les données sont traitées sur l'appareil, elles n'ont pas besoin d'être transférées vers le cloud, ce qui contribue à réduire le trafic et à garantir la confidentialité.
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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.
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
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.
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
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
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
