KI op die rand: bring intelligensie nader aan masjiene

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Julie 29, 2022

Insig opsomming

In die era van kunsmatige intelligensie (KI) en groot data, kom edge AI na vore as 'n deurslaggewende tegnologie. Dit maak vinniger besluitneming moontlik deur data te verwerk sonder om op 'n internetverbinding staat te maak. Edge AI het aansienlike groei gesien, wat kwessies van konnektiwiteit, privaatheid en sekuriteit aanspreek, wat nywerhede soos gesondheidsorg, kleinhandel en die Internet van Dinge (IoT) bevoordeel.

KI aan die rand konteks

In die era van kunsmatige intelligensie (KI) en groot data word al hoe meer verwerking in die wolk gedoen. Hierdie paradigma maak sin vir sekere tipes data, soos klein stukkies teks, maar breek af wanneer dit by groter datastelle kom—dit is waar edge AI inkom. Edge AI verwys na 'n klas van masjienleer (ML) argitektuur waarin KI-algoritmes word plaaslik op toestelle (aan die rand van die netwerk) bedryf. 'n Toestel wat edge AI gebruik, hoef nie aanlyn gekoppel te wees om korrek te funksioneer nie en kan data verwerk en oordeel vel sonder 'n netwerkverbinding. Hierdie vermoë word toenemend noodsaaklik in vandag se KI-toepassings. 

Byvoorbeeld, in 'n scenario waar 'n kind in die pad van 'n selfbesturende voertuig instap, sal tradisionele rekenaars sien dat die voertuig die situasie na 'n sentrale wolkbediener oordra en wag vir die wolk-hoofraam om die instruksie om te stop of uit te swaai om te vermy. die kind. Hierdie oordrag kan langer neem as die reaksietyd wat nodig is om die kind te beskerm. As die voertuig egter die situasie met 'n aanboordrekenaar kon verwerk, sou sy reaksietyd aansienlik vinniger wees, wat die veiligheidsuitkomste vir alle betrokkenes verbeter.

Die era van die rand KI word gedryf deur die toenemende behoefte om groter volumes data te verwerk. Die konsultasiefirma Deloitte het beraam dat meer as 750 miljoen rand KI-skyfies wat masjienleerbewerkings op die toestel uitvoer of bespoedig eerder as in 'n afgeleë datasentrum in 2020 verkoop is, wat $2.6 miljard se inkomste genereer het. Tegnologie-navorsingsfirma Gartner voorspel dat meer as 50 persent van data wat in besighede geskep en verwerk word teen 2022 buite die datasentrum en wolk sal plaasvind. Boonop verbeter edge AI baie op wolkrekenaar-KI deur die behoefte aan middelmantegnologie uit te skakel. Tog bly daar uitdagings, soos kwessies oor die nakoming van dataprivaatheid wat veroorsaak word deur die stoor van data op een gesentraliseerde plek (naamlik die toestel).

Ontwrigtende impak

Die voordele van edge AI is uiteenlopend. Vir een, edge AI kan help om swak netwerkverbinding te oorkom. Dit kan ook privaatheid en sekuriteit verbeter deur data plaaslik te hou, en dit kan help om koste te verminder deur die behoefte te vermy om groot hoeveelhede data oor die internet oor te dra. Edge AI word ook al hoe belangriker vir industriële toepassings. Byvoorbeeld, die energiemaatskappy General Electric (GE) gebruik edge AI om die doeltreffendheid van sy windturbines te verbeter. Die maatskappy het ’n KI-stelsel ontwikkel wat turbinefoute kan opspoor en kan voorspel wanneer hulle instandhouding sal benodig. Hierdie toepassing het gelei tot 'n aansienlike vermindering in turbine-stilstand.

Nog 'n algemene gebruik vir KI aan die rand is gesigsherkenning. Deur kameras met KI-vermoëns aan die rand van die netwerk te installeer, kan besighede skares soek vir mense van belang of toegang tot 'n fasiliteit beheer deur slegs gemagtigde personeel toe te laat. Slim kleinhandel is nog 'n algemene toepassing vir AI/ML in randrekenaars. Deur KI te gebruik om kliëntediensgesprekke te ontleed, kan kleinhandelaars patrone herken wat tot suksesvolle uitkomste lei en produkte voorstel wat die kliëntervaring verhoog. Daarbenewens kan KI verwante items of dienste aan kliënte aanbeveel op grond van hul persoonlike eienskappe.

Gesondheidsorg is nog 'n bedryf wat voordeel trek uit edge AI. Dokters kan nou KI gebruik vir voorspellende diagnoses gebaseer op pasiëntgeskiedenis, en KI kan ook beelde analiseer om na te gaan vir afwykings soos gewasse. Laastens trek die Internet of Things (IoT) die meeste voordeel uit edge AI, veral vir vervaardigingsondernemings wat intydse opdaterings benodig om produksiekettingfoute en -verval reg te stel. 

Implikasies van rand AI 

Wyer implikasies van edge AI kan die volgende insluit: 

• Vinnige ontwikkelings in natuurlike taalverwerking (NLP) ML, wat lei tot beter kliëntreaksies vir oproepsentrums, meer intuïtiewe sekuriteit (KI wat gebreekte glas en geweerskote kan opspoor), en regsassistente wat verskeie dokumente kan hersien en verbind.
• Maatskappye wat edge AI gebruik om intydse inligting oor produkte te verskaf, selfs sonder verpakking, soos skoonheidsmiddels, voedingsfeite, vervaldatums, ens. Verbruikers kan die produk self skandeer (sonder QR-kodes), en al die besonderhede sal verskaf word.
• Gefedereerde leer word gebruik om randtoestelle op te lei deur plaaslike data te gebruik, om te verseker dat persoonlike inligting nooit die toestel verlaat nie, wat lei tot beter dataprivaatheidsbeskerming.
• Slimfone en ander persoonlike toestelle het moontlik langer batterylewe en vinniger werkverrigting.
• Nuwe wetgewing wat reguleer hoe en watter data kan en nie op plaaslike toestelle gestoor kan word deur gebruik te maak van edge AI nie.
• ’n Groeiende verbruikersverwagting dat al die produkte wat hulle koop op een of ander manier “slim” moet word. Toekomstige generasies kan items sonder enige berekeningselement as "gebreek" beskou.

Vrae om te oorweeg

• Het jy interaksie gehad met KI by die voorpunt-tegnologie in jou werkplek?
• Hoe anders kan toestelle wat sonder aanlynverbindings kan werk, kliënte beter bedien?