Edge AI fait passer l'IoT et l'edge computing au niveau supérieur.
Alors que les industries s'efforcent d'accroître l'automatisation, l'efficacité et la sécurité, l'intelligence artificielle de pointe est devenue la technologie la plus demandée. De l'agriculture à la conduite en passant par les soins de santé, cela peut apporter des changements positifs et ouvrir des portes à des milliers de nouvelles possibilités.
Edge AI aide les applications à reconnaître les modèles et à effectuer en toute sécurité des tâches répétitives. Continuez à lire pour en savoir plus sur cette technologie tendance.
What Is Edge AI?
Edge AI est la technologie qui implique l'informatique de pointe et l'intelligence artificielle. Ainsi, ce concept dépend en grande partie de l'informatique de pointe. Il s'agit de déployer des applications d'intelligence artificielle dans des appareils périphériques afin que Intelligence artificielle peut fonctionner à la périphérie du réseau.
Avec l'aide d'Internet, la périphérie peut être littéralement n'importe où. Il peut s'agir de feux de circulation, de magasins de détail, d'hôpitaux, de téléphones, etc. Quel que soit l'emplacement, l'IA de périphérie peut effectuer un calcul autonome et partager des données avec d'autres appareils IoT. Ainsi, il fonctionne essentiellement et prend des décisions localement sans déplacer les données vers le cloud ou un serveur distant.
How Does Edge AI Work?
Supposons qu'une machine doive fonctionner comme un être humain et effectuer des tâches telles que l'identification d'objets, parler avec un langage naturel, conduire une voiture ou comprendre la parole. Dans ce cas, il doit reproduire l'intelligence humaine.
Ici, l'IA reproduit la cognition humaine à l'aide du réseau neuronal profond (DNN) - qui est une structure de données. Ces réseaux reçoivent une formation à travers des milliers de questions sur un sujet particulier et leurs réponses correctes. Ainsi, ils deviennent capables de répondre à ce type de question.
Ces modèles peuvent s'exécuter directement à la périphérie d'un réseau donné sur l'IA de périphérie. La périphérie est généralement située près du système où les données sont générées.
Ceux-ci peuvent collecter et traiter les données de l'appareil tout en surveillant son comportement en même temps. Par conséquent, l'appareil peut corriger les problèmes, prendre des décisions et faire des prédictions.
Advantages of Edge AI
Traitement des données en temps réel
La périphérie du réseau est l'endroit où les capteurs et Appareils IoT sont placés. Le plus grand avantage de cette technologie est qu'elle rend la périphérie capable d'exécuter un calcul haute performance. Avec cette technologie, les applications d'IA exécutent DL et Algorithmes ML pour traiter instantanément les données de terrain.
Confidentialité et sécurité
Étant donné que la plupart des opérations d'intelligence artificielle en périphérie ont lieu sur un appareil en périphérie, moins de données sont envoyées aux emplacements externes. Cela signifie qu'il y a moins de risques de détournement de données et que la confidentialité est préservée. Même lorsqu'il doit envoyer les données vers le cloud, toutes les données redondantes et inutiles sont ignorées du processus.
Réduction des coûts de bande passante et de cloud
Coïncidant avec le point précédent, l'IA de périphérie utilise moins de bande passante Internet car moins de données sont envoyées au cloud. Ainsi, cela réduit vos dépenses liées au service cloud et à la bande passante.
Moins de consommation d'énergie
Les appareils exécutant l'IA de pointe sont généralement très efficaces en termes de consommation d'énergie. Ainsi, ceux-ci nécessitent moins d'énergie que les appareils qui utilisent des centres de données cloud pour le traitement et l'analyse des données.
Évolutivité et polyvalence
Avec de plus en plus d'entreprises rendant leurs appareils compatibles avec la technologie de pointe, elles peuvent facilement évoluer en cas de besoin.
Disadvantages of Edge AI
- Bien qu'étant sécurisé par rapport à le cloud computing, l'IA de périphérie peut également être confrontée à des problèmes de sécurité dus à des erreurs humaines et à des applications non sécurisées au niveau local.
- Si un système d'IA de pointe se débarrasse des données pertinentes par erreur ou par un algorithme inefficace, il produira une analyse erronée.
- Ne disposant pas de la puissance de calcul complète de l'IA cloud, ces appareils ne peuvent effectuer qu'un nombre limité de tâches.
- Si les appareils sont incompatibles avec Edge AI, des pannes et des pannes sont inévitables.
Edge AI Uses Cases
# 1. Industrial IdO
Edge AI peut être utilisé pour inspecter la qualité des produits via des algorithmes d'IA. Ainsi, il n'y a pas besoin d'inspections manuelles dans la chaîne de production.
# 2. Home Security
Edge AI devient populaire pour la sécurité de la maison et du bureau. Par rapport aux caméras traditionnelles, les appareils dotés d'une IA de pointe peuvent détecter les personnes et les activités suspectes en temps réel. En conséquence, les utilisateurs obtiennent un service efficace à moindre coût.
# 3. Fabrication
Dans cette industrie, les appareils et capteurs d'intelligence artificielle de pointe collectent des données rapides et les analysent instantanément. Ainsi, les fabricants peuvent superviser et contrôler leurs actifs et mettre en œuvre les protocoles de maintenance nécessaires.
# 4. Marchandisage de commerce
Edge AI peut améliorer l'expérience client avec des commandes vocales et des commandes vocales. Tout ce dont ils ont besoin est un haut-parleur intelligent ou smartphone pour rechercher des produits ou commander en ligne avec des commandes vocales.
# 5. Énergie
Les usines pétrolières et gazières, généralement situées dans des zones reculées, utilisent l'IA de pointe pour l'analyse et le traitement des informations en temps réel. Sa capacité à fonctionner hors ligne en fait la meilleure option pour ces sites car ceux-ci ne disposent pas d'une forte connectivité Internet.
# 6. Santé
L'utilisation de la technologie Edge AI dans les soins de santé est faite pour la surveillance des patients. Les applications Edge AI traitent localement les données de l'appareil de surveillance. Par conséquent, les hôpitaux obtiennent une visibilité en temps réel sur l'état des patients.
Business Benefits of Edge AI
- Edge AI inclut plus de puissance et d'efficacité dans le processus métier.
- Il peut servir les données nécessaires en temps réel sans aucun retard.
- Le coût du réseau et de la bande passante de l'IA de périphérie est également inférieur à celui de l'IA cloud.
- Les modèles d'IA utilisés dans cette technologie s'améliorent en fonction des besoins de l'industrie.
- Étant une technologie décentralisée et hors ligne, elle offre une disponibilité et une fiabilité supérieures.
- Il prend en charge la confidentialité des données en les stockant localement et en téléchargeant uniquement l'analyse dans le cloud.
Edge AI vs. Cloud AI: Differences
Puissance
Les appareils Edge AI ont moins de puissance de calcul que l'IA cloud. Lorsque vous avez besoin de beaucoup de traitement de données, l'IA cloud est le meilleur choix.
Bande passante Internet
Edge AI traite la plupart des données sur l'appareil de périphérie. Par conséquent, il a besoin de moins de bande passante que l'IA cloud, qui envoie toutes les données au serveur cloud.
Latence
Edge AI est préféré pour les applications qui nécessitent une inférence rapide en temps réel. Dans le cas de l'IA cloud, un transfert de données retardé peut causer des problèmes.
d'Azure AD
Edge AI peut maintenir la confidentialité et la sécurité des données, tandis que l'IA cloud est sujette à la perte d'intégrité des données et aux cyberattaques.
Edge AI Learning Resources
# 1. Edge AI : Convergence de l'Edge Computing et de l'Intelligence Artificielle
Ce livre vous apprend comment l'Edge computing et l'IA peuvent être bénéfiques lorsqu'ils sont mis en œuvre ensemble. Outre l'intelligence de pointe et la périphérie intelligente, leurs méthodes et technologies de mise en œuvre seront présentées ici.
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Cela vous aidera également à comprendre l'inférence de l'IA, la formation à l'IA, l'application de pointe et les tendances futures de ce sujet qui façonneront l'avenir.
# 2. L'IA à la pointe : résoudre les problèmes du monde réel avec l'apprentissage automatique intégré
Si vous souhaitez devenir un expert en IA et ML pour les appareils Edge, ce livre est fait pour vous. Après l'avoir lu, vous comprenez les projets les mieux adaptés pour être résolus à l'aide de l'IA de pointe.
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En plus d'explorer les modèles de conception pour les applications d'IA de pointe, ce livre vous apprend également le flux de travail du développement de systèmes d'IA.
# 3. Applied Edge AI : concepts, plates-formes et cas d'utilisation de l'industrie
Ce livre parle des concepts, des plates-formes et des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle de pointe. À partir de là, vous pouvez en apprendre davantage sur les technologies, les systèmes, les processus, les modèles, les applications et les pratiques liés à ce concept.
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De plus, cette ressource mettra en lumière les boîtes à outils, les algorithmes, les puces et les plates-formes d'IA que vous pouvez utiliser pour l'intelligence de pointe.
# 4. Edge Intelligence en devenir : optimisation, apprentissage en profondeur et applications
Ce livre vous apprend à intégrer l'IA dans les réseaux de périphérie, afin que vous puissiez utiliser pleinement le potentiel de l'IoT et du Big Data grâce à l'IA de périphérie ou à l'intelligence de périphérie. Il s'agit d'une compilation de recherches menées sur l'IA de pointe.
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À partir de cette ressource, vous pouvez obtenir un aperçu des architectures, des cadres et des technologies à venir utilisées pour la périphérie du réseau. De plus, cela implique une discussion sur les applications, le marché et les futures opportunités de recherche sur ce sujet.
Conclusion
De plus en plus d'entreprises adopteront l'IA de pointe pour des informations en temps réel, des coûts réduits et une meilleure confidentialité. Avoir une solide compréhension de ce concept vous aidera à relever les défis.
Vous pouvez vous référer à cet article en tant que guide de l'IA de pointe, où nous avons également inclus des ressources d'apprentissage de l'IA de pointe. Vous voudrez peut-être aussi lire sur informatique de pointe et analyse de bord.
