엣지 인공지능의 활용과 가치는 '엣지'가 아니다
Edge AI에는 오늘날 얼굴 인식, 자율 주행 자동차, 웨어러블 의료 기기, 스마트폰을 통해 액세스하는 실시간 교통 업데이트 등 다양한 애플리케이션이 있습니다. 사실에 따르면 엣지 컴퓨팅을 통해 인공 지능 장치는 처리를 위해 대량의 데이터를 클라우드 플랫폼으로 전송할 필요 없이 미래를 더 잘 예측하고 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며, 이는 차세대 인공 지능에 무한한 가능성을 제공합니다.
많은 기업들이 코로나19 전염병으로 인한 노동력 부족, 인플레이션, 공급망 불확실성 등 다양한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능의 결합을 고려하고 있습니다.
인공지능은 일반적으로 클라우드 플랫폼에 배포되며, 클라우드 플랫폼에서는 대량의 데이터를 처리하고 많은 양의 컴퓨팅 리소스를 소비할 수 있습니다. 하지만 데이터가 모두 클라우드 플랫폼에 저장되고 처리될 필요는 없습니다. 이에 반해 엣지 인공지능은 스마트폰, 노트북, 웨어러블 기기, IoT 기기, 차량 등 스마트 기기의 데이터를 보다 안정적이고, 빠르고, 안전하게 처리하고 신속하게 의사결정을 촉진할 수 있습니다. 이 기술은 의심할 여지 없이 네트워크 연결이 거의 또는 전혀 없는 지역에서 운영되는 비즈니스에 가장 적합한 옵션입니다.
엣지 컴퓨팅의 가치는 지연 시간 단축에만 국한되지 않습니다.
현재 전 세계 수십억 개의 IoT 장치(예: 휴대폰, 스마트 TV, 자동차, 컴퓨터, 카메라)가 대량의 데이터를 수집하고 처리하고 있습니다. 이러한 고무적인 수치는 엄청난 강점을 가져오지만 동시에 새로운 취약점도 드러냅니다. Edge AI는 이러한 장치의 데이터를 신속하게 처리하여 처리를 위해 클라우드 플랫폼으로 전송되는 데이터의 양을 줄입니다. 또한 데이터가 로컬에서 생성되고 처리되므로 보안과 개인 정보 보호가 강화되고 침입을 효과적으로 방지할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅이 가져오는 또 다른 중요한 이점은 실시간 분석입니다. 이는 많은 사용 사례에서 분명하며 많은 기업의 채택 증가의 주요 동인입니다. 이는 데이터가 클라우드로 전송되는 대신 로컬 하드웨어 또는 근처 서버에서 처리, 분석 및 저장되는 이점을 제공합니다. 또한 엣지 컴퓨팅 게이트웨이는 엣지 장치가 계산과 관련된 데이터 양만 전송하므로 대역폭을 줄여 클라우드 플랫폼으로 전송되는 대역폭이 과부하되지 않도록 보장합니다.
에지 인공지능 컴퓨팅의 적용이 점점 더 광범위해지고 있습니다
에지 인공지능은 비교적 새로운 기술임에도 불구하고 다양한 수직적 비즈니스 분야에서 영향력이 커지고 있습니다. 최근 많은 주목을 받고 있는 '인더스트리 4.0'은 생산라인의 다양한 단계에서 인공지능과 분석을 활용해 운영 방식을 바꾸고 있다. 엣지에 AI 기술을 적용하면 기계가 정보에 입각한 결정을 내리고, 부품 고장을 모니터링하고, 생산 과정에서 이상 현상을 찾아낼 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 의료 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 컴퓨터 비전과 다른 센서의 정보를 사용하여 병동 및 환자 상태를 자율적으로 모니터링할 수 있습니다. 의료 전문가는 인공 지능을 사용하여 영상 검사 중에 심혈관 이상을 감지하고 뼈의 정렬 불량, 조직 손상 및 골절을 감지하여 치료 선택을 하거나 수술을 수행할 수 있습니다.
이 기술은 자동차 산업에도 도움이 되는 것으로 밝혀졌습니다. 오늘날 자동차 제조업체는 모든 유형의 차량에서 수집한 방대한 양의 데이터를 사용하여 도로 위의 물체를 식별하고 감지함으로써 승객의 안전과 편안함을 향상시키고 있습니다. 엣지 AI 컴퓨팅으로 구현되는 데이터의 실시간 처리는 보행자나 다른 차량과의 충돌을 방지하는 데 도움이 됩니다.
기술 혁신은 지능적인 에너지 예측, 제조 분야의 미래 예측, 소매 분야의 가상 비서 등 다양한 분야에서 비즈니스 개발을 주도하고 있습니다. 스마트 카트, 스마트 체크아웃 시스템과 같은 자율 쇼핑 시스템을 통해 소매업체는 내장된 비전을 활용하여 소비자 경험을 개선할 수 있습니다. 또한 건설 및 건설 산업에서 비디오 분석 솔루션의 채택이 증가하고 있으며 주류 시장 플레이어는 더 많은 수익 창출 기회에 직면하고 있습니다.
엣지 AI 컴퓨팅에 대한 투자가 계속 증가하고 있습니다.
경쟁에서 앞서가는 유일한 방법은 적극적으로 기술에 투자하는 것입니다. Edge AI는 Google, IBM, Amazon과 같은 거대 기술 기업이 엣지 컴퓨팅 장치 개발에 막대한 투자를 하고 있을 정도로 매우 중요합니다.
중국 기업도 매우 활발하게 활동하고 있습니다. 최근 엣지 컴퓨팅 특허 출원 건수는 이 분야에서 중국의 빠른 혁신을 입증합니다. 5G의 급속한 대중화와 스마트 그리드, 지능형 커넥티드 카 등의 애플리케이션 시나리오 추구가 이 분야의 혁신을 주도하고 있습니다. 많은 중급 AI 프로세서 스타트업들이 최첨단 AI 하드웨어 시장에 진출하기 위해 자금을 모으고 있습니다.
이 분야의 기업가 정신과 혁신은 국제적으로도 본격화되고 있습니다. 예를 들어, 네덜란드 칩 제조업체인 Axelera AI B.V.는 데이터 센터 외부 또는 네트워크 가장자리에서 인공 지능 애플리케이션을 지원하는 칩을 개발하기 위해 초기 자금 조달 라운드에서 2,700만 달러를 모금했습니다. Spot AI라는 또 다른 회사도 최근 더 스마트한 감시 카메라 기술을 개발하기 위해 4천만 달러를 모금했습니다.
이 모든 것은 시작에 불과합니다. IoT 장치의 확장, 5G 기술의 대중화, 병렬 컴퓨팅의 개선 및 신경망의 상업적 성숙은 최첨단 인공 지능 및 기계 학습 인프라 구축을 촉진할 것입니다.
결론적으로 엣지 AI는 아직 초기 단계이지만 향후 개발 및 잠재적 활용은 무한합니다. 기업은 최첨단 인공 지능을 다양한 운영 및 유지 관리 프로세스에 통합하고 실시간 데이터 분석 애플리케이션에서 비즈니스 가치를 실현하여 비용을 절감하고 품질과 효율성을 향상시키는 동시에 보안 및 개인 정보 보호를 강화하고 네트워크 지연을 줄일 수 있습니다. 대역폭 비용을 절감할 수 있습니다.
위 내용은 엣지 인공지능의 활용과 가치는 '엣지'가 아니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

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