차세대 Edge AI 적용에 관한 예비연구-일체 포함-php.cn

下一代Edge AI的应用初探

AI는 더 이상 공상과학 영화의 주제가 아니라 놀라운 속도로 일상 생활의 모든 측면에 적용되고 있습니다. 개인적인 관계부터 업무 프로젝트까지, AI는 우리가 생각하고 행동하는 방식을 점차 변화시키고 있습니다.

그 중 대표적인 분야가 NextGEN Edge AI(차세대 엣지 인공지능) 애플리케이션이다. 순위, 분류, 디자인 등 다양한 모드를 통해 몰입감 있고 직관적이며 재미있는 사용자 경험을 제공하는 동시에 시간과 비용을 절약합니다.

NextGEN Edge AI란 무엇인가요?

에지 인텔리전스 또는 차세대 인공지능이라고도 알려진 NextGEN Edge AI는 엣지 컴퓨팅과 인공지능 기술을 결합하여 머신러닝 작업을 추적하고 수행합니다. 엣지 장치의 컴퓨팅 성능과 데이터 처리 기능을 활용하여 지능적인 의사 결정 및 분석을 달성하고 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄입니다. NextGEN Edge AI는 인텔리전스를 엣지에 적용하여 응답 시간을 가속화하고 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 향상시킵니다. 지능과 같은 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다.

Edge AI 워크플로우에는 중앙 집중식 데이터 센터(클라우드 또는 장치 등)의 데이터와 엣지 리소스의 데이터를 사용하는 경우가 많습니다. 클라우드 AI가 더 일반적이며 개발 및 실행을 위해 주로 클라우드 컴퓨팅 성능에 의존합니다. Edge AI에는 원격 장치, IoT 장치 및 전용 엣지 서버와 같은 구성 요소가 포함됩니다. 이 아키텍처를 사용하면 데이터 저장 및 계산이 더욱 편리해지고 사용자가 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

Edge AI는 AI 알고리즘과 로컬 장치의 엣지 컴퓨팅 기능을 결합하기 때문에 연결 및 통합을 유지하지 않고도 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 서로 다른 소스의 데이터에 액세스할 수 있으므로 시스템 가동 중지 시간이나 대기 시간이 줄어듭니다. 따라서 Edge AI는 엣지 컴퓨팅과 AI 프로세스를 통합하여 데이터 처리 효율성을 향상시킵니다.

또한 NextGEN Edge AI는 물리적 위치와 상호 작용하지 않고 AI 프로세스를 기본 구성 요소에 성공적으로 통합하여 사용자 요구에 맞는 효율적인 지원과 편리한 사용자 데이터 구축을 제공합니다.

Edge AI는 어떻게 작동하나요?

AI라고 하면 우리는 시각, 언어, 행동, 사물 인식, 자율 주행, 언어 이해 등 지능적인 기술을 달성하기 위해 인간을 시뮬레이션하는 기계를 자주 떠올립니다. 이러한 기술을 달성하기 위해 AI는 심층 신경망(DNN)이라는 시스템을 사용합니다. 다양한 교육 작업이 주어지면 이러한 DNN은 다양한 특정 유형의 질문을 생성하고 이에 해당하는 정답의 예를 제공합니다.

딥 러닝은 데이터센터나 클라우드에서 훈련이 필요한 기술입니다. 정확한 모델을 얻으려면 데이터 과학자가 대량의 데이터와 협업의 지원이 필요한 경우가 많습니다. 일단 훈련되면 모델은 추론 엔진을 통해 실행되어 실제 문제를 해결할 수 있습니다. 추론 엔진은 훈련된 모델을 실행하고 입력 데이터를 기반으로 예측을 생성합니다. 이 기술은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 광범위한 응용 분야를 갖고 있습니다. 딥러닝과 추론 엔진의 결합을 통해 우리는 복잡한 현실 문제를 더 잘 이해하고 대응할 수 있습니다.

일반적으로 Edge AI를 배포할 때 추론 엔진은 공장, 병원, 자동차, 위성 또는 집과 같은 원격 컴퓨터 및 장치에서 실행됩니다. Edge AI 모델이 배포되면 이러한 장치는 지속적으로 관련 정보를 얻습니다. 더 많은 훈련을 수행하기 위해 엣지 장치는 크고 지루한 데이터 세트를 수집하여 클라우드로 보내는 경우가 많습니다. 동시에 AI가 문제에 직면하면 엣지의 추론 엔진이 교체되어 성능 피드백 루프가 크게 향상됩니다.

Edge AI의 기본 구성 요소

다음 두 가지 지능형 구성 요소는 일반적으로 Edge AI 분야에서 연구의 초점입니다. 데이터가 수집되는 노드, 로컬 계산을 수행하고 데이터를 저장하는 프로세스입니다. 따라서 데이터를 수집, 분석 및 처리하기 위해 네트워크 가장자리에 분산된 여러 프로세스가 필요한 경우가 많습니다.

AI

AI는 향상된 분석 기능과 자동화를 결합하여 기계가 인간의 인지 수준을 모방하여 언어를 이해하고 문제를 해결하며 더 많은 기능을 갖춘 엣지 장치를 만들 수 있도록 해줍니다.

다양한 산업에 걸친 Edge AI 애플리케이션

최근 몇 년간 Edge AI 애플리케이션의 사용은 다양한 산업에 새로운 비즈니스 기회와 혁신을 가져왔습니다. 제조, 의료, 에너지 등 많은 산업에서 Edge AI 애플리케이션의 핵심 기능을 사용하고 있습니다. 아래에서는 두 가지 일반적인 산업 응용 분야에 대해 논의하겠습니다.

스마트 에너지: 지능형 예측

에너지 산업은 종종 높은 수요와 불안정성을 특징으로 합니다. 이는 다른 산업에 직간접적으로 영향을 미칠 뿐만 아니라 이로 인한 잠재적인 공급 위협도 전체 인류의 건강과 복지를 파괴할 것입니다.

Edge AI는 과거 데이터, 날씨 특성 및 기타 정보를 기반으로 복잡한 모델을 생성하고 지능형 예측을 통해 에너지 생성, 분배, 관리 및 모니터링을 조정할 수 있습니다.

헬스케어 분야의 Edge AI: AI 지원 솔루션

현대 의료 기관과 의료 전문가는 Edge AI를 사용하여 환자의 기대 수명과 생활 수준을 개선함으로써 의료 산업의 궁극적인 목표를 달성할 수 있습니다. 동시에 의료 전문가는 AI 기반 엣지 디바이스를 사용하여 원격 수술을 수행하고 환자의 일상 생리 활동을 모니터링할 수도 있습니다.

Edge AI의 장점

일반적인 클라우드 기반 AI와 비교하여 Edge AI는 다음과 같은 장점이 있습니다. , 클라우드와 통신하기 위해 과도한 응답을 기다릴 필요가 없습니다.

낮은 대역폭 요구 사항 및 비용

Edge AI를 사용하면 음성, 비디오 및 고성능 센서 데이터를 모두 더 적은 대역폭과 관련 비용으로 셀룰러 네트워크를 통해 전송할 수 있습니다.

향상된 데이터 보안

현지화된 처리로 중요한 데이터가 전송 중에 가로채거나 클라우드에 저장될 위험이 줄어듭니다.

향상된 신뢰성/자율 기술

AI는 네트워크나 클라우드 서비스에 장애가 발생하더라도 로컬에서 실행될 수 있습니다. 이는 자율 주행 및 산업용 로봇과 같은 응용 시나리오에서 분명한 이점을 가지고 있습니다.

전력 절감

대부분의 경우, 기기에서 AI 작업을 수행하는 데 드는 에너지 소비는 클라우드로 데이터를 보내는 데 드는 에너지 소비보다 낮을 수 있으며, 이는 물론 배터리 수명을 연장시킵니다.

엣지 기술의 미래

현재 거의 모든 Edge AI 애플리케이션은 스마트폰, 웨어러블 기기, 스마트 가전제품 등 소비자 기기에서 실행될 수 있습니다. Edge AI는 급속한 성장을 경험하고 있는 신흥 분야로 자리 잡았습니다. LF Edge의 예측에 따르면 2028년까지 엣지 장치의 복합 성장률은 40%에 도달할 것입니다. 동시에, 무현금 체크아웃, 스마트 병원, 도시, 공급망의 확장으로 기업 엣지의 AI는 향후 몇 년 내에 가속화될 것으로 예상됩니다.

오늘날 대부분의 Edge AI 알고리즘은 장치를 통해 표시된 데이터에 대해 직접 로컬 추론을 수행할 수 있습니다. 장치 근처에 있는 센서 모음의 데이터를 사용하여 향후 더욱 정교한 추론 도구를 개발하고 해당 Edge AI 오케스트레이션을 지속적으로 개선할 수 있을 것입니다.

또한, 관련 공동 딥러닝도 유망한 기술입니다. 원본 데이터의 해당 하위 집합을 클라우드에 업로드하여 훈련 프로세스를 개선할 수 있을 뿐만 아니라 엣지 장치에서 로컬로 AI 훈련을 업데이트할 수도 있습니다. 이는 모델을 수동으로 업데이트하는 것이 아니라 업데이트를 클라우드에 업로드하여 Edge AI의 개인 정보 보호 및 보안을 향상시키는 것입니다.

요약

요약하자면, 엣지 컴퓨팅과 AI를 결합한 차세대 Edge AI 애플리케이션으로서 IoT 기기가 실행 가능한 고품질 센서 데이터를 얻고 시간과 에너지를 절약할 수 있는 방법임은 의심할 여지가 없습니다. 강력한 방법. 지속적인 개선을 통해 장치 효율성과 네트워크 대역폭을 향상시키는 동시에 데이터 개인 정보 보호 및 보안 상태도 개선합니다. 따라서 차세대 Edge AI는 다양한 산업에 폭넓게 적용될 수 있습니다.