Данная заметка Дика Вейсингера (Dick Weisinger – на фото) была опубликована 27 декабря 2019 года на блоге компании Formtek.
Под периферийными вычислениями (Edge Computing)
понимают устройства с процессорами и датчиками, которые способны обрабатывать данные локально по мере их захвата.
Для справки: Периферийные вычисления (edge computing) - это подход, связанный с обработкой данных у границы сети, где создаются данные, а не в централизованном хранилище, предназначенном для обработки данных.«Периферийным искусственный интеллект» (Edge AI), соответственно, означает, что эти локальные устройства используют для обработки данных, среди прочего, алгоритмы искусственного интеллекта.
Периферийные вычислительные системы представляют собой распределенную открытую ИТ-архитектуру, в которой применяется децентрализованная обработка и обеспечивается поддержка технологий мобильных вычислений Интернета вещей. При использовании периферийных вычислений данные обрабатываются самим устройством или локальным компьютером или сервером, а не передаются в центр обработки данных.
(Источник: русскоязычный сайт компании Hewlett Packard Enterprise,
https://www.hpe.com/ru/ru/what-is/edge-computing.html )
Периферийным искусственный интеллект означает, что устройства не обязательно подключать к единому центру для того, чтобы они могли обрабатывать данные и самостоятельно принимать решения. Варианты применения часто включают в себя ведение непрерывного мониторинга с передачей сообщений вовне только тогда, когда в связи с аномалией или событием возникает потребность в дополнительном внимании.
Варианты применения периферийного искусственного интеллекта, например, включают следующие:
- Наблюдение и мониторинг - камеры способны захватывать видео и фотографии, они обрабатывают данные и передают их дальше только тогда, когда в связи с событием инициируется запрос на дополнительную обработку;
- Выявление аудио-событий (Audio Event Detection) - звук выстрела, разбитого стекла или плач ребёнка могут инициировать срабатывание других систем;
- Мониторинг состояния здоровья - Носимые устройства (wearable devices) могут отслеживать информацию о частоте пульса, нагрузках и т.д., и предупреждать пользователей о потенциальных проблемах со здоровьем;
- Автономные транспортные средства, роботы и дроны - камеры могут распознавать пешеходов и другие транспортные средства, препятствия, дорожные знаки - и либо принимать немедленные решения, либо сигнализировать другим системам и просить их о помощи.
Интеллект на периферийных устройствах (С) Qualcomm
Генеральный директор компании Evolved Media Дэн Вудс (Dan Woods) отметил, что «говоря в общем плане, если мы представляем себе искусственный интеллект в облаке как огромный мозг, то периферийный искусственный интеллект будет совместным «разумом улья» многих небольших мозгов, работающих совместно и использующих самовоспроизводство и самоорганизацию». Периферийный искусственный интеллект будет вести себя так же, как мы, люди - каждый из нас учится в своей среде, чтобы «на лету» принимать локально оптимальные решения, опираясь только на локальные данные» (см. https://www.forbes.com/sites/danwoods/2018/04/04/why-ai-at-the-edge-is-the-next-goldmine/#3cf7fb40ecfe ).
Дик Вейсингер (Dick Weisinger)
Мой комментарий: С моей точки зрения, подобная аналитики только выиграла бы, если бы (как в данном конкретном случае, так и во многих других) авторы не увлекались бы противопоставлением централизованных решений распределённым, и больше думали бы об их интеграции, позволяющей сохранить достоинства обоих подходов и взаимно-нивелировать имеющиеся у них недостатки.
Развитие науки и техники идёт по спирали, и мы ещё не раз увидим, как шумиха (часто завязанная на шкурные интересы определенных корпораций и сообществ) будет по очереди подниматься вокруг то более централизованных, то более распределённых систем :)
Источник: блог компании Formtek
https://formtek.com/blog/edge-ai-the-benefits-of-hive-minds-versus-the-central-master-mind/
Комментариев нет:
Отправить комментарий