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什么边缘ai.& Edge Computing?

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Edge AI.是人工智能最受欢迎的新部门之一,它旨在让人们运行AI流程,而无需关注由于数据传输导致的隐私或放缓。Edge AI.可以更大,更广泛地使用AI,让智能设备快速地对输入进行反应而无需访问云。虽然这是Edge AI的快速定义,但是让我们花点时间通过探索实现它的技术,并看到边缘AI的一些用例来更好地了解Edge AI。

什么是边缘计算?

为了真正理解Edge AI,我们需要先了解优势计算,以及理解的最佳方式边缘计算是与云计算造影。云计算是通过互联网提供计算服务。相比之下,边缘计算系统未连接到云,而不是在本地设备上运行。这些本地设备可以是专用边缘计算服务器,本地设备,或者是物联网(物联网)。使用边缘计算有许多优点。例如,基于Internet /云的计算受延迟和带宽的限制,而边缘计算不受这些参数的限制。

什么是Edge Ai?

现在我们了解优势计算我们可以看看边缘ai。边缘AI结合了人工智能和边缘计算。 AI算法在能够进行边缘计算的设备上运行。这样的优点是可以实时处理数据,而无需连接到云。

大多数切削刃AI进程在云中执行了大量计算能力。结果是这些AI进程可以容易受到停机。由于边缘AI系统在边缘计算设备上运行,因此可以在本地出现必要的数据操作,当建立Internet连接时,可以在互联网连接时发送。这深度学习算法可以在设备本身上操作,数据的起源点。

由于越来越多的设备需要在他们无法访问云的情况下使用AI,因此Edge AI越来越重要。考虑有多少工厂机器人或这些日子有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。在街道上的物体时,自驾车不能遭受延迟。由于快速响应时间非常重要,因此设备本身必须具有边缘AI系统,允许它分析和分类图像而不依赖于云连接。

当Edge计算机委托通常在云上进行的信息处理任务时,结果是实时低延迟,实时处理。另外,通过将数据传输到最重要的信息,可以减少数据量本身,并且可以最小化通信中断。

Edge AI.和物联网

Edge AI.网格与其他数字技术,如5G和物联网(IOT)。 IOT可以生成边缘AI系统的数据,以利用,而5G技术对于边缘AI和IOT的持续进步至关重要。

事物互联网是指通过互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备生成数据,可以将其馈入到EDGE AI设备中,这也可以充当数据的临时存储单元,直到它与云同步。数据处理方法允许更大的灵活性。

第五代移动网络,5G,对于开发Edge AI和物联网来说至关重要。 5G能够以高达20Gbps的速度转移数据,而4G能够以1Gbps提供数据。 5G还支持比4G更多的同步连接(每平方公里,每平方公里,每平方千米,速度为100,000),更好的延迟速度(1ms与10ms)。这些优点超过4g是重要的,因为随着物流物联网的增长,数据量也会增长,并且电动速度受到影响。 5G在更广泛的设备之间实现更多的相互作用,其中许多可以配备边缘AI。

使用Edge AI的案例

Edge AI.的用例仅包括任何实例,其中数据处理将在本地设备上更有效地完成,而不是通过云完成。但是,边缘AI的一些最常见的用例包括自驾, 自主无人机, 面部识别, 和数字助理.

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扫描周围环境并评估情况,根据附近的事件对其轨迹进行校正。实时数据处理对于这些情况至关重要,因此,它们的板载边缘AI系统负责数据存储,操作和分析。 EDGE AI系统必须为市场带来3级和4级(完全自主)车辆。

由于人类运营商并非驾驶自主无人机,所以它们对自动驾驶汽车的要求非常相似。如果无人机在飞行时失去控制或故障,则可能会崩溃和损害财产或生命。无人机可能远离Internet接入点的范围,它们必须具有边缘AI功能。 Edge AI系统对于亚马逊主要空气等服务将是不可或缺的,旨在通过无人机送封装。

边缘AI的另一个用例是面部识别系统。面部识别系统依赖于计算机视觉算法,分析相机收集的数据。对于像安全性的任务的目的操作的面部识别应用程序即使它们未连接到云,也需要可靠地运行。

数字助手是Edge AI的另一个常用用例。谷歌助手,Alexa和Siri等数字助理必须能够在智能手机和其他数字设备上运行,即使它们没有连接到互联网。当数据在设备上处理数据时’S无需将其交付给云,这有助于减少流量并确保隐私。

Blogger和Programmer有专业的机器学习深度学习话题。丹尼尔希望帮助别人利用AI的力量来社交。