ما هو الذكاء الاصطناعي للحافة؟

يجمع الذكاء الاصطناعي Edge (Edge AI) بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتطورة لإنشاء تدفقات عمل AI التي تمتد من مراكز البيانات المركزية إلى حافة شبكة.

جدول المحتويات

فهم الذكاء الاصطناعي الحافة

بينما يتم تطوير معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتشغيلها بالكامل داخل نطاق سحابة، تدعم شركة edge AI عمليات سير العمل التي تمتد من مراكز البيانات المركزية في سحابة إلى نقاط النهاية التي يمكن أن تشمل أجهزة مستخدم مختلفة.

تجمع Edge AI بين الحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي لتمكين الحوسبة وتخزين البيانات لتكون بالقرب من نقطة الطلب قدر الإمكان. ينتج عن هذا فوائد عديدة:

انخفاض استهلاك النطاق الترددي.
كمون أقل.
قيود أقل على الوزن والحجم.
توافر عالية.
تحسين الأمن.
تحسن نموذج دقة.
تحليلات الوقت الفعلي و
انخفاض التكاليف (مقارنة بـ سحابةمنظمة العفو الدولية).

لتقديم هذه الفوائد ، تدير Edge AI خوارزميات التعلم الآلي على حافة شبكة بحيث يمكن معالجة المعلومات والبيانات في أجهزة إنترنت الأشياء مباشرة. لا يتطلب Edge AI مركز بيانات خاصًا أو مركزيًا سحابة إمكانية الحوسبة ويمكن حتى تشغيلها على وحدات المعالجة المركزية الحالية والميكروكونترولر الأقل قدرة (MCUs).

كيف تعمل تقنية Edge AI؟

يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنية الأعصاب العميقة شبكة (DNN) هياكل لتكرار الإدراك البشري والذكاء. تم تدريب هذه الشبكات للإجابة على أسئلة محددة من خلال التعرض لأشكال مختلفة من السؤال والإجابات الصحيحة.

التدريب أ نموذج بهذه الطريقة تتطلب كميات هائلة من البيانات التي غالبًا ما يتم تخزينها في مركز البيانات أو في سحابة، وعملية التدريب وتكوين نموذج يتطلب أحيانًا التعاون بين علماء البيانات. مرة واحدة في نموذج تم تدريبه ، وأصبح محركًا للاستدلال يمكنه الإجابة على أسئلة العالم الحقيقي.

باستخدام edge AI ، يعمل محرك التداخل على جهاز إنترنت الأشياء. عندما يحدد الذكاء الاصطناعي مشكلة ما ، يتم تحميل البيانات إلى ملف سحابة لمزيد من تدريب نموذج. نموذج ثم يستبدل محرك الاستدلال الأقل دقة على الحافة ، مما يؤدي إلى إنشاء حلقة تغذية مرتدة حيث يوجد حافة الذكاء الاصطناعي نموذج (وبالتالي الجهاز) يصبح أكثر ذكاءً بمرور الوقت.

عند حدوث هذه العملية ، لا يوجد تدخل بشري.

حالات استخدام Edge AI

يمكن العثور على Edge AI في أي ملفات العالمية، ولكن إليك بعض حالات الاستخدام الشائعة.

تصنيع

يتم استخدام Edge AI في التصنيع للسماح بما هو أفضل مراقبة على الأصول الهامة وكذلك لدمج الصيانة التنبؤية في العمليات. في الحالة الأخيرة ، يمكن لبيانات المستشعر أن تتنبأ بموعد فشل الجهاز ويمكنه التنبيه إدارة إلى الحقيقة.

المركبات ذاتية القيادة

تعد قدرة Edge AI على معالجة البيانات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية لاستمرارية المركبات المستقلة. هذه المركبات لا يمكن الاعتماد عليها سحابةالذكاء الاصطناعي المستند إلى الذكاء الاصطناعي لأنه قد يستغرق ثوانٍ حتى تتم معالجة البيانات.

على الطريق وخاصة فيما يتعلق بتجنب الاصطدام ، قد تكون هذه الثواني القليلة هي الفرق بينهما حياة والموت للراكب.

ترفيه

Edge AI مفيد أيضًا في سياق VR, ARوالواقع المختلط. حجم VR يمكن تقليل النظارات التي تبث محتوى الفيديو عن طريق نقل القدرة الحسابية إلى خوادم الحافة الموجودة بالقرب من الجهاز.

عدسة HoloLens من Microsoft 2 هو AR سماعة رأس مزودة بجهاز كمبيوتر ثلاثي الأبعاد يستخدمه العملاء حاليًا في التصنيع والهندسة والبناء والتعليم والرعاية الصحية لزيادة الكفاءة وتقليل التكاليف.

حافة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي اللامركزي

قد يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي المتطور في تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر لامركزية.

في الواقع ، الخطر الأساسي للذكاء الاصطناعي الكبير العالمية هو تطوير نظام مركزي للغاية. يحدث هذا ، خاصةً إذا تمكنت نماذج الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى بيانات المستخدمين ، في أي وقت ، مع تبرير تقديم تجربة في الوقت الفعلي وشديدة الشخصية.

بدلاً من ذلك ، باستخدام Edge الاصطناعي للذكاء ، يمكن تقديم تجربة مخصصة للغاية على حافة شبكة، مثل الذكاء الاصطناعي نموذج، يصل فقط إلى بيانات المستخدم أثناء التنقل ، من خلال الجهاز ، مع البيانات التي لا تغادر الجهاز أبدًا ، وبالتالي تمكين الذكاء الاصطناعي نموذج لتقديم تجارب سياقية مخصصة للغاية.

يستمتع المستخدم بهذه التجارب ، في حين أن البيانات لا تغادر جهاز المستخدم أبدًا ، وبالتالي تكون أكثر تركيزًا على الخصوصية.

مع هذا النوع من ملفات شبكة، سيحتاج اللاعبون المركزيون إلى الاهتمام فقط بالتدريب المسبق للجيل الكبير نموذج ونظام التحقق من الهوية ، الذي يركز على الخصوصية.

الوجبات الرئيسية

يجمع الذكاء الاصطناعي Edge (edge AI) بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتطورة لإنشاء تدفقات عمل AI التي تمتد من مراكز البيانات المركزية إلى حافة شبكة.
بينما يتم تطوير معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتشغيلها بالكامل داخل نطاق سحابة، تدعم شركة edge AI عمليات سير العمل التي تمتد من مراكز البيانات المركزية إلى نقاط النهاية التي تشمل أجهزة مستخدم مختلفة.
تدير Edge AI خوارزميات التعلم الآلي على حافة شبكة بحيث يمكن معالجة المعلومات والبيانات في أجهزة إنترنت الأشياء مباشرة. هذا يخلق العديد من الفوائد مثل تقليل زمن الوصول والخصوصية المحسنة وتقليل استهلاك النطاق الترددي.

قراءة التالي: تاريخ OpenAI, نماذج أعمال الذكاء الاصطناعي, AI اقتصـاد.