AI導入によるエッジインテリジェンスの強化
人工知能をエッジに導入すると、強力なリアルタイム分析と処理が可能になる可能性があります。ユースケースには、産業オートメーション、遠隔監視、ヘルスケアが含まれます。
人工知能のエッジ展開とは、クラウドベースの処理に依存するのではなく、人工知能のモデルとアルゴリズムをエッジ デバイスまたはローカル サーバーに展開することを指します。このアプローチにより、データが生成される時点で AI 機能が導入され、より高速かつ効率的な処理、リアルタイム分析が可能になり、インターネット接続への依存度が軽減されます。
エッジ コンピューティングの概念は、エッジ人工知能導入の基礎を形成します。これには、データの発信元であるネットワークのエッジにリソースとデータ ストレージを割り当てることが含まれます。スマートフォン、IoT デバイス、カメラ、ドローンなどの組み込みデバイスはすべて、AI モデルを展開するためのプラットフォームとして機能します。
エッジ導入により、クラウド接続や外部サーバーに依存せずにデータ ストリームのリアルタイム分析が可能になり、リアルタイムの意思決定が容易になります。このローカリゼーションにより、情報をクラウドに転送する必要がないため、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念に対処できます。エッジデバイス自体からのデータを分析することで、アクセスや潜在的なデータ侵害のリスクを軽減できます。
エッジ AI の導入では、ネットワークの輻輳を最小限に抑え、遅延を削減するために、洞察や集約された結果の提供を優先します。エッジ展開とクラウドベースの処理を組み合わせたハイブリッド アーキテクチャを使用して、分散システムを作成します。
エッジ展開により、エッジ デバイス、アプリケーション、またはユーザーのニーズを満たすカスタマイズと適応型 AI モデルが可能になります。モデルは、エッジ ハードウェアの制限に基づいてパフォーマンスと効率を最適化するように調整できます。さらに、エッジ展開により、データを一元管理せずに AI トレーニング モデルを含む複数のエッジ デバイスにわたる分散学習が可能になります。このアプローチにより、プライバシーが確保され、データセットを活用しながらモデルのトレーニングが維持されます。
エッジ AI 導入のメリット
エッジ AI 導入のメリットにより、医療、製造、輸送、監視、スマート シティなどの業界のさまざまなアプリケーションにとって魅力的なものとなり、選択が迫られます。
人工知能エッジ導入の利点について説明しましょう。
リアルタイムの意思決定
エッジ デバイスでデータを処理することにより、人工知能アルゴリズムはリアルタイムの意思決定を行うことができます。この機能は、車両、産業オートメーション、重要なインフラストラクチャの監視などのユースケースで重要であり、安全で効率的な運用には即時の洞察が不可欠です。
データ フロー分析
エッジ展開により、データ フローの効率的な分析が可能になります。エッジ デバイスでデータを処理することにより、AI モデルは洞察と予測を提供できます。これは、不正行為検出、異常検出、予知保全、監視システムなど、迅速な対応が必要なアプリケーションで有利であることがわかります。
プライバシーとセキュリティ
エッジ AI の導入により、データのプライバシーとセキュリティ対策が強化されます。 AI アルゴリズムは、処理のためにデータをクラウドに送信するのではなく、エッジ デバイス上でローカルに実行されます。これにより、転送中のデータ漏洩に関連するリスクが最小限に抑えられ、データ プライバシー規制に関連する問題が解決されます。重要なデータはネットワークの範囲内に留まり、セキュリティが向上します。
クラウドへのデータ送信の削減
エッジ展開により、大量のデータをクラウドに送信する必要性が最小限に抑えられます。 AI エッジ導入では、データを処理およびフィルタリングすることにより、関連する洞察または集計結果のみが送信されます。この最適化により、ネットワーク リソースを最適に利用し、送信コストを削減し、ネットワークの輻輳を緩和することができます。
インターネット接続への依存を軽減
Edge AI を使用すると、AI アプリケーションがオフラインまたは断続的なインターネット接続のある環境で動作できるようになります。 AI モデルはエッジ デバイスに直接展開されるため、クラウド接続に依存せずに処理を実行できます。これにより、信頼できるネットワーク接続が存在しない場合でも、AI 機能にアクセスして実行できることが保証されます。
柔軟性とカスタマイズ
エッジ展開では、特定のエッジ デバイス、アプリケーション、またはユーザーのニーズに基づいて AI モデルをカスタマイズおよび調整する柔軟性が提供されます。 AI モデルは、エッジ ハードウェアの制約と機能に合わせてカスタマイズできます。この適応性により、パフォーマンスが向上し、リソースの使用量が削減され、エネルギー効率が最適化されます。
5 エッジでの人工知能の導入の実際的なアプリケーション
ここでは、エッジでの人工知能の導入がメリットをもたらすいくつかの実際的なアプリケーションを紹介します。
1. 自動運転車
エッジに人工知能を導入することは、安全なナビゲーションのためのリアルタイムの処理と意思決定を可能にするため、自動運転車にとって非常に重要です。車載デバイスで人工知能アルゴリズムを使用すると、リアルタイムの認識、物体認識、衝突回避が可能になります。これにより、レイテンシが短縮され、リアルタイムの応答性が向上します。
2. 産業オートメーション
エッジでの人工知能の展開は、リアルタイムの分析と制御を実現するために工場オートメーションで広く使用されています。エッジデバイスに AI モデルを装備すると、製造プロセスの最適化、異常の検出、機器の故障の予測、メンテナンスの可能化に役立ちます。これにより、効率が向上し、ダウンタイムが短縮され、コストが節約されます。
3. リモート監視
エッジに人工知能を導入すると、インフラストラクチャと遠隔地を監視できます。たとえば、石油やガスのパイプラインでは、AI を搭載したエッジ デバイスがセンサー データのリアルタイム分析を実行して、漏洩、異常、安全上の脅威を検出できます。同様に、環境監視シナリオでは、エッジ デバイスはセンサー データを分析して、大気質レベル、気象パターン、自然災害事象を追跡できます。
4. ヘルスケア
人工知能をエッジに導入することは、遠隔患者監視アプリケーション、リアルタイム診断、パーソナライズされたヘルスケアなどのヘルスケア環境に価値をもたらします。医療センサーなどのエッジ デバイスは、デバイス自体からの情報を直接分析できます。これにより、あらゆる健康異常を特定し、タイムリーに医療専門家と洞察を共有できるようになります。したがって、医療介入が容易になり、クラウドへの常時接続への依存が軽減されます。
5. 監視システム
人工知能をエッジ デバイスに導入することは、リアルタイムの脅威の検出と対応を強化できるため、監視システムにとっても有益です。エッジ デバイスに AI モデルを装備すると、ビデオ フィードをローカルで分析してアクティビティを特定し、アラートやアクションをトリガーできます。これにより、ビデオをクラウドにストリーミングする必要がなくなります。これにより、監視システム全体の効率と有効性が向上します。
エッジ人工知能導入における効率的なデータ管理
データ管理は、処理効率を確保し、帯域幅の使用量を削減し、データのセキュリティとプライバシーを維持するため、エッジ導入において重要な役割を果たします。ここでは、エッジ展開におけるデータ管理の重要性と、エッジ デバイスがデータ ストレージ、同期、セキュリティなどのタスクをどのように処理するかについて見ていきます。
データの前処理
エッジ デバイスは、センサーや IoT デバイスからノイズの多いデータを受信することがよくあります。ノイズ除去、データ クリーニング、標準化などの技術は、データ分析の品質の向上に役立ちます。これらの方法は、帯域幅の使用を最適化するだけでなく、その後の分析の効率も向上します。
データのフィルタリング
エッジ デバイスは、初期データ フィルタリングを実行して、情報を抽出したり、関心のあるイベントを検出したりできます。こうすることで、価値のあるデータまたは重要なデータのみがクラウドまたはローカル サーバーに転送されるようになります。これにより、ネットワーク トラフィックが削減され、遅延が最小限に抑えられます。
集計データ
エッジで集計手法を採用して、データ セットをコンパクトな表現に圧縮します。これらの集約された表現は、帯域幅の要件に応じて分析のためにクラウドに送信したり、ローカルに保存したりできる形式を提供します。
データの保存
エッジ デバイスは、クラウド サーバーと比較してストレージ容量が制限されている可能性があるため、一時的またはオフライン操作のためにストレージを管理する必要があります。したがって、エッジ シナリオではデータ ストレージの効果的な管理が重要になります。
データの同期
データの同期は、エッジ デバイスのネットワーク接続が制限されている場合やオフラインで動作している状況では重要です。エッジ デバイスは、接続を確立するたびにデータをクラウドまたはローカル サーバーと同期します。
データ セキュリティの保護
エッジ展開で情報を保護するには、包括的なセキュリティ対策が重要です。エッジ デバイスは、暗号化、アクセス制御、セキュリティ プロトコルを採用して、送信中および保存中のデータの安全性を保ちます。
データ プライバシーの保護
エッジ展開シナリオにおけるデータ プライバシーは、特に機密情報や個人情報を扱う場合には非常に重要です。エッジ デバイスは、個人のアイデンティティを保護し、データの機密性を維持するために、プライバシー規制を遵守し、データの匿名化や差分プライバシーなどの方法を実装する必要があります。
エッジ AI 導入の可能性を解き放つ
全体として、エッジに AI を導入すると、イノベーションが促進され、効率が向上し、業界全体でリアルタイムの意思決定が可能になることが約束されています。この分野の研究と技術が進歩するにつれて、人工知能の応用には革命が起こることが期待されています。この変革により、組織はプライバシー、セキュリティ、既存のインフラストラクチャとのシームレスな統合を実現しながら、データを活用できるようになります。
以上がAI導入によるエッジインテリジェンスの強化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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