ШІ на мяжы: набліжэнне інтэлекту да машын

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Ліпеня 29, 2022

Кароткі агляд

У эпоху штучнага інтэлекту (ШІ) і вялікіх аб'ёмаў даных крайні ІІ становіцца важнай тэхналогіяй. Гэта дазваляе паскорыць прыняцце рашэнняў шляхам апрацоўкі даных без падлучэння да інтэрнэту. Edge AI адчуў значны рост, вырашаючы праблемы падключэння, прыватнасці і бяспекі, прыносячы карысць такім галінам, як ахова здароўя, рознічны гандаль і Інтэрнэт рэчаў (IoT).

ШІ на мяжы кантэксту

У эпоху штучнага інтэлекту (AI) і вялікіх даных усё больш апрацоўкі выконваецца ў воблаку. Гэтая парадыгма мае сэнс для пэўных тыпаў даных, такіх як невялікія фрагменты тэксту, але ламаецца, калі справа даходзіць да вялікіх набораў даных — тут і ўваходзіць памежны AI. Пагранічны AI адносіцца да класа архітэктуры машыннага навучання (ML), у якім Алгарытмы AI працуюць лакальна на прыладах (на мяжы сеткі). Прылада, якая выкарыстоўвае краявы штучны інтэлект, не павінна быць падключана да Інтэрнэту, каб працаваць карэктна і можа апрацоўваць даныя і прымаць рашэнні без падлучэння да сеткі. Гэтая магчымасць становіцца ўсё больш важнай у сучасных праграмах штучнага інтэлекту. 

Напрыклад, у выпадку, калі дзіця трапляе на траекторыю самакіравальнага транспартнага сродку, традыцыйныя вылічэнні будуць бачыць, што транспартны сродак перадае сітуацыю на цэнтральны воблачны сервер і чакае, пакуль воблачны мэйнфрэйм ​​верне інструкцыю спыніцца або збочыць, каб пазбегнуць дзіця. Гэтая перадача можа заняць больш часу, чым час рэакцыі, неабходны для абароны дзіцяці. Аднак, калі б транспартны сродак мог апрацоўваць сітуацыю з дапамогай бартавога камп'ютара, час яго рэакцыі быў бы значна больш хуткім, што палепшыла б вынікі бяспекі для ўсіх удзельнікаў.

Эпоха AI абумоўлена ростам патрэбы апрацоўваць вялікія аб'ёмы даных. Кансультацыйная кампанія Deloitte падлічыла, што ў 750 годзе было прададзена больш за 2020 мільёнаў чыпаў AI, якія выконваюць або паскараюць аперацыі машыннага навучання на прыладзе, а не ў аддаленым цэнтры апрацоўкі дадзеных, што прынесла 2.6 мільярда долараў даходу. Тэхнічная даследчая кампанія Gartner прагназуе, што да 50 года больш за 2022 працэнтаў даных, якія ствараюцца і апрацоўваюцца ў прадпрыемствах, будуць адбывацца па-за цэнтрам апрацоўкі дадзеных і воблакам. Больш за тое, краявы штучны інтэлект істотна паляпшае штучны інтэлект воблачных вылічэнняў, ухіляючы патрэбу ў тэхналогіях пасярэднікаў. Тым не менш, застаюцца праблемы, такія як праблемы з захаваннем прыватнасці даных, выкліканыя захоўваннем даных у адным цэнтралізаваным месцы (а менавіта ў прыладзе).

Разбуральнае ўздзеянне

Перавагі edge AI разнастайныя. Па-першае, краявы AI можа дапамагчы пераадолець дрэннае падключэнне да сеткі. Ён таксама можа палепшыць канфідэнцыяльнасць і бяспеку, захоўваючы дадзеныя лакальна, і можа дапамагчы знізіць выдаткі, пазбягаючы неабходнасці перадачы вялікіх аб'ёмаў даных праз Інтэрнэт. Edge AI таксама становіцца ўсё больш важным для прамысловага прымянення. Напрыклад, энергетычная кампанія General Electric (GE) выкарыстоўвае краявы штучны інтэлект для павышэння эфектыўнасці сваіх ветравых турбін. Кампанія распрацавала сістэму штучнага інтэлекту, якая можа выяўляць няспраўнасці турбін і прадказваць, калі ім спатрэбіцца абслугоўванне. Гэта прымяненне прывяло да значнага скарачэння часу прастою турбіны.

Яшчэ адно распаўсюджанае выкарыстанне штучнага інтэлекту на мяжы - гэта распазнаванне твараў. Усталяваўшы камеры з магчымасцямі штучнага інтэлекту на краі сеткі, прадпрыемствы могуць сканаваць натоўпы ў пошуках цікавых людзей або кантраляваць доступ да аб'екта, дазваляючы толькі ўпаўнаважанаму персаналу. Разумны рознічны гандаль - яшчэ адно распаўсюджанае прымяненне штучнага інтэлекту / мл у краявых вылічэннях. Выкарыстоўваючы штучны інтэлект для аналізу размоў у абслугоўванні кліентаў, рознічныя гандляры могуць распазнаваць заканамернасці, якія прыводзяць да паспяховых вынікаў, і прапаноўваць прадукты, якія паляпшаюць уражанні ад кліентаў. Акрамя таго, штучны інтэлект можа рэкамендаваць кліентам звязаныя тавары або паслугі на аснове іх асабістых характарыстык.

Ахова здароўя - гэта яшчэ адна галіна, якая атрымлівае выгаду ад edge AI. Зараз лекары могуць выкарыстоўваць штучны інтэлект для прагназавання дыягназаў на аснове гісторыі пацыента, а штучны інтэлект таксама можа аналізаваць выявы для праверкі анамалій, такіх як пухліны. Нарэшце, Інтэрнэт рэчаў (IoT) атрымлівае найбольшую карысць ад краявога штучнага інтэлекту, асабліва для вытворчых кампаній, якім патрэбныя абнаўленні ў рэжыме рэальнага часу для выпраўлення памылак і збояў у вытворчай ланцужку. 

Наступствы edge AI 

Больш шырокія наступствы краявога штучнага інтэлекту могуць уключаць: 

• Імклівыя распрацоўкі ў галіне апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) ML, што прывяло да лепшага адказу кліентаў для кол-цэнтраў, больш інтуітыўна зразумелай бяспекі (AI можа выяўляць разбітае шкло і стрэлы), а таксама юрыдычных памочнікаў, якія могуць праглядаць і злучаць некалькі дакументаў.
• Кампаніі, якія выкарыстоўваюць edge AI, каб прадастаўляць у рэжыме рэальнага часу інфармацыю аб прадуктах нават без упакоўкі, напрыклад, пра касметыку, харчовую каштоўнасць, тэрміны прыдатнасці і г. д. Спажыўцы могуць сканаваць прадукт самастойна (без QR-кодаў), і ўсе падрабязнасці будуць прадастаўлены.
• Федэратыўнае навучанне выкарыстоўваецца для навучання краявых прылад з выкарыстаннем лакальных даных, гарантуючы, што асабістая інфармацыя ніколі не пакідае прыладу, што прыводзіць да лепшай абароны прыватнасці даных.
• Смартфоны і іншыя персанальныя прылады, якія патэнцыйна маюць больш працяглы тэрмін службы батарэі і высокую прадукцыйнасць.
• Новае заканадаўства, якое рэгулюе, як і якія даныя можна, а што нельга захоўваць на лакальных прыладах з дапамогай edge AI.
• Растуць чаканні спажыўцоў, што ўсе прадукты, якія яны купляюць, павінны стаць нейкім чынам «разумнымі». Будучыя пакаленні могуць разглядаць элементы без якіх-небудзь вылічальных элементаў як «зламаныя».

Пытанні для разгляду

• Ці ўзаемадзейнічалі вы з ІІ на перадавых тэхналогіях на сваім працоўным месцы?
• Як інакш прылады, якія могуць працаваць без інтэрнэт-злучэнняў, могуць лепш абслугоўваць кліентаў?