人工知能 (AI) の急速な発展は、私たちの生活と働き方を大きく変えました。ただし、従来の AI アプリケーションは多くの場合、クラウド コンピューティング センターの強力なコンピューティング リソースに依存しており、場合によっては、長い遅延、データ プライバシーの問題、ネットワーク接続への依存を引き起こす可能性があります。エッジ人工知能アーキテクチャの出現は、これらの問題を解決し、デバイス側に AI を導入し、デバイスにインテリジェントな意思決定と分析機能を提供して、より多くのシナリオでリアルタイムとプライバシー保護を実現することを目的としています
エッジ人工知能は、デバイス側に人工知能モデルとアルゴリズムを展開する新興テクノロジー アーキテクチャです。センサー、カメラ、スマートフォン、IoT デバイスなどを使用すると、これらのデバイスが自律的にデータを処理および分析できるようになり、クラウド コンピューティングへの依存が軽減されます。このアーキテクチャには次の重要な意味があります。 1. 応答速度の向上: エッジ人工知能により、デバイスは処理のためにデータをクラウドに送信せずにローカルでデータを処理できるため、遅延が大幅に短縮され、応答速度が向上します。 2. プライバシー保護の向上: データはクラウドに送信されるのではなくデバイス上で処理されるため、エッジ人工知能アーキテクチャはユーザーのプライバシーをより適切に保護し、データ漏洩のリスクを軽減します。 3. 帯域幅リソースの節約:エッジ人工知能はデバイス側でデータ処理と分析を実行でき、重要な情報のみをクラウドに送信することで、大量のデータ送信を回避し、帯域幅リソースを節約します。 4. システムの安定性の向上: エッジ人工知能アーキテクチャは、人工知能モデルとアルゴリズムをデバイス側に展開し、デバイスがデータ処理と意思決定を独立して実行できるようにし、ネットワーク接続が不安定または中断された場合でも、システムは引き続き動作できます。通常は。 。 5. エッジ コンピューティングの開発の促進: エッジ人工知能の出現により、エッジ コンピューティングの開発が促進され、コンピューティング機能がクラウドからデバイスまで拡張され、より多くのアプリケーション シナリオと可能性があらゆる階層に提供されています。 つまり、エッジ人工知能アーキテクチャの出現は、応答速度の向上、プライバシーの保護、リソースの節約、システムの安定性の向上、エッジコンピューティングの開発の促進にとって非常に重要です。
低遅延処理: エッジ人工知能はデバイス側でリアルタイムにデータを処理できるため、クラウドへのデータ送信とその逆のデータ送信の遅延が軽減され、リアルタイム性の高いアプリケーションに特に適しています。スマートシティ交通管理、工業生産などの要件エッジ人工知能を実現するには、が必要です。 完全なアーキテクチャには、次の主要コンポーネントが含まれます。
エッジ デバイス: これには、さまざまな種類のセンサー、カメラ、端末デバイス、データを収集し、ローカルの人工知能モデルを実行できます。
ローカル人工知能モデル: さまざまなアプリケーション シナリオ向けに設計および最適化された人工知能モデル。データ処理、分析、意思決定のためにデバイス側で実行できます。IoT と 5G テクノロジーの急速な発展により、エッジ人工知能の可能性は非常に広がります。エッジ人工知能は、スマート交通、スマートファクトリー、スマートヘルスケアなどの将来の分野でより大きな役割を果たすことが期待されます。同時に、ハードウェア テクノロジーの進歩に伴い、デバイスのコンピューティング能力は向上し続け、より複雑な人工知能モデルをエッジ デバイスに展開できるようになり、それによってより豊富なアプリケーション シナリオが実現されます。エッジ人工知能アーキテクチャの継続的な進化により、より多くのインテリジェンス、効率性、プライバシー保護の新時代がもたらされます
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