Преимущества Edge AI перед традиционным AI

«`html

Edge AI: преимущества перед традиционным ИИ

Искусственный интеллект на краю сети (Edge AI) предполагает реализацию алгоритмов и моделей ИИ на локальных устройствах, таких как датчики или устройства Интернета вещей (IoT), на периферии сети. Это позволяет немедленно обрабатывать и анализировать данные, снижая зависимость от облачной инфраструктуры. В результате устройства получают возможность быстро и автономно принимать интеллектуальные решения без необходимости получения данных из удаленных серверов или облачных систем.

Глубокие нейронные сети (DNN) в эпоху 5G

Глубокие нейронные сети (DNN) играют ключевую роль в применении ИИ в эпоху 5G. Однако выполнение задач на основе DNN на мобильных устройствах требует больших вычислительных ресурсов. Традиционная облачно-помогаемая вывод DNN страдает от значительной задержки в сети широкой зоны, что приводит к плохой производительности в реальном времени и низкому качеству пользовательского опыта.

Преимущества Edge AI

Edge AI предоставляет надежный способ развертывания моделей ИИ непосредственно на локальных устройствах. Существуют различные фреймворки Edge AI, такие как PyTorch Mobile и Tensorflow Lite. Основные преимущества Edge AI:

• Снижение задержки
• Аналитика в реальном времени
• Низкое потребление пропускной способности
• Улучшенная безопасность
• Снижение затрат

Этапы фреймворка Edge AI

1. Разработка модели: разработка модели машинного обучения для желаемой задачи.

2. Оптимизация модели: оптимизация модели по размеру и производительности.

3. Интеграция фреймворка: интеграция модели в фреймворк Edge AI.

4. Развертывание: развертывание модели на устройствах Edge.

5. Вывод: выполнение вывода на устройствах Edge.

6. Мониторинг и управление: удаленный мониторинг и управление развернутыми моделями.

Сравнение Edge AI, Cloud AI и Distributed AI

Edge AI позволяет принимать локализованные решения, снижая зависимость от передачи данных в центральные места. Однако развертывание в различных местах создает вызовы, такие как гравитация данных и ограничения ресурсов. Distributed AI решает эти проблемы путем координации выполнения задач через несколько агентов и сред. Edge AI обрабатывает данные ближе к их источнику, предлагая более низкую задержку и снижение требований к пропускной способности. В отличие от этого, облачный ИИ обеспечивает большую вычислительную мощность, но включает передачу данных на внешние серверы, возникают вопросы безопасности. Каждый подход имеет свои преимущества в зависимости от конкретных требований и ограничений.

Применение Edge AI

Приложения Edge AI включают смартфоны, носимые устройства для мониторинга здоровья, такие как умные часы, и обновления данных о трафике в реальном времени для автономных транспортных средств. Промышленность применяет Edge AI для снижения затрат, автоматизации процессов и улучшения принятия решений. Он оптимизирует операции в различных секторах, способствуя эффективности и инновациям.

Заключение

Edge AI представляет собой трансформационный сдвиг в развертывании ИИ, обеспечивая непосредственную обработку и анализ в реальном времени на локальных устройствах. С преимуществами, такими как снижение задержки, улучшенная безопасность и снижение затрат, Edge AI революционизирует различные отрасли, от здравоохранения до транспорта. Используя фреймворки, такие как PyTorch Mobile и TensorFlow Lite, организации могут использовать мощь ИИ на краю для повышения эффективности, автоматизации и инноваций в своей деятельности.

Источники:

• arxiv.org
• ibm.com
• researchgate.net

Если вы хотите узнать больше о применении Edge AI в маркетинге или нуждаетесь в консультации по выбору подходящего ИИ-решения, свяжитесь с нами через наш Telegram канал.

Познакомьтесь с нашим ИИ-ассистентом для продаж на sailes.ru, который умеет автоматически обрабатывать запросы клиентов, создавать маркетинговый контент и уменьшать нагрузку на вашу команду.

«`

Полезные ссылки:

Мы в Telegram @itinai — бесплатная консультация

Телеграм сообщество —  @itinairu