“`html
Edge AI: преимущества перед традиционным ИИ
Решения искусственного интеллекта на краю (Edge AI) означает реализацию алгоритмов и моделей ИИ на локальных устройствах, таких как датчики или устройства интернета вещей на периферии сети. Это позволяет немедленно обрабатывать и анализировать данные, снижая зависимость от облачной инфраструктуры. Таким образом, устройства получают возможность быстро и автономно принимать интеллектуальные решения без необходимости данных с удаленных серверов или облачных систем.
Применение Deep Neural Networks в период 5G
Глубокие нейронные сети (DNN) играют важную роль в приложениях ИИ в период 5G. Однако выполнение задач на основе DNN на мобильных устройствах требует больших вычислительных ресурсов. Традиционные облачные DNN-вычисления страдают от значительной задержки в сети широкой зоны, что приводит к плохой производительности в реальном времени и низкому качеству пользовательского опыта.
Преимущества Edge AI
Решения ИИ на краю предоставляют надежный способ развертывания моделей ИИ непосредственно на локальных устройствах. Для этого доступны различные Edge AI-фреймворки, такие как PyTorch Mobile и Tensorflow Lite. Основные преимущества Edge AI:
- Снижение задержки
- Аналитика в реальном времени
- Низкое потребление полосы пропускания
- Повышенная безопасность
- Снижение затрат
Этапы Edge AI-фреймворка
- Разработка модели: разработка модели машинного обучения для необходимой задачи.
- Оптимизация модели: оптимизация модели по размеру и производительности.
- Интеграция фреймворка: интеграция модели в Edge AI-фреймворк.
- Развертывание: развертывание модели на краевых устройствах.
- Вывод: выполнение вывода на краевых устройствах.
- Мониторинг и управление: удаленное мониторинг и управление развернутыми моделями.
Edge AI, Cloud AI и Distributed AI
Сравнение Edge AI, Cloud AI и Distributed AI позволяет определить различия и преимущества каждого подхода в зависимости от конкретных требований и ограничений.
Практические применения Edge AI
Применения решений ИИ на краю включают смартфоны, носимые устройства для мониторинга здоровья, такие как умные часы, и обновления данных о трафике в реальном времени для автономных транспортных средств. Отрасли применяют Edge AI для снижения затрат, автоматизации процессов и улучшения принятия решений, тем самым оптимизируя операции в различных секторах и повышая эффективность и инновации.
Заключение
Edge AI представляет собой трансформационный сдвиг в развертывании ИИ, позволяя осуществлять обработку и анализ данных в реальном времени на локальных устройствах. С преимуществами, такими как снижение задержки, повышенная безопасность и снижение затрат, Edge AI революционизирует различные отрасли, от здравоохранения до транспорта. При использовании фреймворков, таких как PyTorch Mobile и TensorFlow Lite, организации могут использовать мощь ИИ на краю для повышения эффективности, автоматизации и инноваций в своей деятельности.
Источники:
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
