Узнай, как пограничные вычисления улучшают ИИ, уменьшая задержки и повышая эффективность приложений реального времени в таких отраслях, как здравоохранение и автомобилестроение.
Пограничные вычисления - это преобразующая технология, которая обрабатывает данные в источнике их генерации или рядом с ним, а не полагается на централизованное хранилище данных, как в облачных вычислениях. Такой подход уменьшает задержки, повышает конфиденциальность данных и эффективность, что делает его особенно значимым для приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.
В искусственном интеллекте и машинном обучении пограничные вычисления позволяют обрабатывать данные ближе к месту их генерации, что особенно полезно для приложений, требующих принятия решений в реальном времени. Выполняя вычисления на "краю" сети, эти системы могут уменьшить задержки и обрабатывать большие объемы данных локально, тем самым оптимизируя использование полосы пропускания и повышая скорость и надежность операций.
Пограничные вычисления нашли множество применений в различных отраслях. Вот два конкретных примера:
Автономные транспортные средства: В самоуправляемых автомобилях пограничные вычисления играют решающую роль, позволяя машинам обрабатывать данные с камер и датчиков в режиме реального времени. Эта возможность необходима для быстрого принятия решений, таких как обнаружение препятствий и навигация. Подробнее об этом читай в статье " ИИ в самоуправляемых автомобилях".
Здравоохранение: Edge-устройства в здравоохранении могут быстро обрабатывать данные медицинской визуализации и проводить немедленный анализ в месте оказания медицинской помощи, тем самым улучшая диагностику пациента. Читай об ИИ в здравоохранении, чтобы понять преобразующее влияние таких технологий.
В отличие от облачных вычислений, которые централизуют обработку и хранение данных на удаленных серверах, краевые вычисления распределяют эти задачи ближе к источнику данных. Такая децентрализованная структура обеспечивает большую скорость и конфиденциальность данных, но может привести к более высоким затратам на инфраструктуру и обслуживание по сравнению с традиционными облачными решениями.
Интегрируя пограничные вычисления с искусственным интеллектом, Ultralytics предоставляет мощные инструменты, поддерживающие решения бизнес-масштаба. Например, Ultralytics HUB позволяет беспрепятственно развертывать модели машинного обучения вроде Ultralytics YOLO на пограничных устройствах для обработки данных в реальном времени.
Выводы в реальном времени: Пограничные вычисления поддерживают умозаключения в реальном времени, позволяя принимать решения без задержек. Изучи приложения для вычислений в реальном времени.
Квантование моделей: Такие техники, как квантование моделей, оптимизируют модели ИИ для использования на пограничных устройствах, снижая их сложность и требования к ресурсам. Узнай больше о квантовании моделей.
Будущее пограничных вычислений выглядит многообещающе, поскольку развитие ИИ продолжает требовать более быстрых и эффективных вычислительных возможностей. Интеграция технологии 5G значительно повышает потенциал пограничных вычислений, обеспечивая необходимую пропускную способность и возможность подключения.
О том, как развиваются технологии благодаря таким тенденциям, как краевой ИИ, читай в статье "Краевой ИИ и AIoT": Улучши любую камеру с помощью Ultralytics YOLOv8 .
Пограничные вычисления призваны сыграть основополагающую роль в пересечении AI, IoT и аналитики в реальном времени, стимулируя инновации в различных отраслях. Узнай, как Ultralytics вносит свой вклад в движение ИИ, выполняя миссию по демократизации и внедрению инновационных решений в области ИИ.
%202.png)