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什么边缘AI& Edge Computing?

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边缘人工智能是人工智能领域最引人注目的新领域之一,其目的是让人们运行AI流程而不必担心隐私或数据传输带来的影响。 边缘人工智能 推动了AI的更大范围和更广泛的使用,让智能设备对输入做出快速反应而无需访问云。虽然这是Edge AI的快速定义,但让我们花点时间通过探索使之成为可能的技术并查看Edge AI的一些用例,更好地了解Edge AI。

什么是边缘计算?

为了真正了解Edge AI,我们需要首先了解Edge计算以及了解的最佳方法 边缘计算 与云计算形成对比。云计算是通过互联网交付计算服务。相反,边缘计算系统未连接到云,而是在本地设备上运行。这些本地设备可以是专用的边缘计算服务器,本地设备, 或物联网(IoT)。使用Edge计算有许多优点。例如,基于Internet /云的计算受到延迟和带宽的限制,而Edge计算不受这些参数的限制。

什么是Edge AI?

现在我们了解了Edge计算 可以看看Edge AI。 Edge AI将人工智能和边缘计算相结合。 AI算法在能够进行边缘计算的设备上运行。这样做的好处是可以实时处理数据,而不必连接到云。

大多数尖端的AI流程都是在云中执行的,因为它们需要大量的计算能力。结果是这些AI流程可能易受停机影响。由于Edge AI系统在边缘计算设备上运行,因此必要的数据操作可以在本地进行,并在建立Internet连接时发送,从而节省了时间。的 深度学习 算法可以在设备本身(数据的原始点)上运行。

由于越来越多的设备在无法访问云的情况下需要使用AI,因此Edge AI变得越来越重要。考虑这几天有多少工厂机器人或多少辆汽车 计算机视觉 算法。在这些情况下,数据传输的滞后时间可能是灾难性的。自动驾驶汽车在检测街道上的物体时不会遭受延迟。由于快速响应时间非常重要,因此设备本身必须具有Edge AI系统,该系统允许其在不依赖云连接的情况下分析和分类图像。

当边缘计算机受托通常在云上执行的信息处理任务时,结果是实时低延迟,实时处理。此外,通过将数据的传输限制在最重要的信息上,可以减少数据量本身,并最大程度地减少通信中断。

边缘AI和物联网

边缘人工智能与5G和物联网(IoT)等其他数字技术相结合。 IoT可以生成供Edge AI系统使用的数据,而5G技术对于Edge AI和IoT的持续发展至关重要。

物联网是指通过互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备都生成数据,这些数据可以馈入Edge AI设备,该设备还可以充当数据的临时存储单元,直到与云同步为止。数据处理方法具有更大的灵活性。

第五代移动网络 5G对于Edge AI和物联网的发展至关重要。 5G能够以高达20Gbps的更高速度传输数据,而4G只能以1Gbps的速度传输数据。 5G还比4G支持更多的并发连接(每平方公里1,000,000对100,000)和更好的延迟速度(1ms对10ms)。与4G相比,这些优势非常重要,因为随着物联网的发展,数据量也将增长,并且传输速度也会受到影响。 5G使更多设备之间可以进行更多交互,其中许多设备都可以配备Edge AI。

边缘人工智能用例

边缘人工智能的用例几乎包括在任何情况下在本地设备上进行数据处理都比通过云进行处理更有效的情况。但是,Edge AI的一些最常见用例包括 自动驾驶汽车, 自主无人机, 面部识别数字助理.

自动驾驶汽车是Edge AI最相关的用例之一。自动驾驶汽车必须不断地扫描周围的环境并评估情况,并根据附近的事件对其轨迹进行校正。在这些情况下,实时数据处理至关重要,因此,其板载Edge AI系统负责数据的存储,处理和分析。边缘AI系统对于将3级和4级(全自动)车辆推向市场是必不可少的。

由于无人驾驶无人机不是由人工驾驶的,因此它们对自动驾驶汽车的要求非常相似。如果无人机在飞行中失去控制或发生故障,则可能坠毁并损坏财产或生命。无人机可能会飞出互联网访问点的范围之外,并且它们必须具有Edge AI功能。 Edge AI系统对于Amazon Prime Air这样的服务必不可少,该服务旨在通过无人机交付包裹。

边缘人工智能的另一个用例是面部识别系统。面部识别系统依靠计算机视觉算法来分析相机收集的数据。即使没有连接到云,为安全等任务而运行的面部识别应用也需要可靠地运行。

数字助理是Edge AI的另一个常见用例。即使Google Assistant,Alexa和Siri等数字助理没有连接到互联网,也必须能够在智能手机和其他数字设备上操作。在设备上处理数据时’无需将其交付到云,这有助于减少流量并确保隐私。

专门从事以下工作的Blogger和程序员 Machine Learning Deep Learning 话题。 Daniel希望帮助他人将AI的力量用于社会公益。