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邊緣人工智能有助于增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢(shì)

人工智能 物聯(lián)網(wǎng)
在當(dāng)今的數(shù)字世界,人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在深刻改變我們生活的方方面面。連接到網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量正以驚人的速度激增。

在當(dāng)今的數(shù)字世界,人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在深刻改變我們生活的方方面面。連接到網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量正以驚人的速度激增。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司(IDC)的數(shù)據(jù),到2025年,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過(guò)410億部。

隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加,流回云的數(shù)據(jù)量也呈指數(shù)增長(zhǎng)。最后,將所有這些數(shù)據(jù)泵回云進(jìn)行處理并不是可擴(kuò)展的模型。在云上處理所有這些數(shù)據(jù)將使網(wǎng)絡(luò)帶寬需求達(dá)到極限。已有的數(shù)據(jù)中心發(fā)現(xiàn)很難保證傳輸速率和響應(yīng)時(shí)間。

我們必須在邊緣進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)處理。這是下一個(gè)有待開(kāi)發(fā)的前沿領(lǐng)域,它有巨大的潛力在邊緣計(jì)算世界推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

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將智能帶入邊緣

數(shù)據(jù)是新的石油,但具有諷刺意味的是,盡管它們周圍都有千兆字節(jié)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),但很少有公司能夠從中獲取價(jià)值。這是因?yàn)檎嬲膬r(jià)值在于通過(guò)理解能夠預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的模式,將來(lái)自不同物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)集組合起來(lái)。這就是邊緣人工智能在恢復(fù)數(shù)據(jù)真實(shí)價(jià)值方面具有巨大潛力的地方。

邊緣需要更多的處理能力。這將使企業(yè)能夠在邊緣運(yùn)行AI模型,從而為邊緣帶來(lái)更多智能。

如今,許多邊緣設(shè)備都具有內(nèi)置的計(jì)算能力。許多物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備具有GPU,TPU或VPU。例如,某些高端安全攝像機(jī)現(xiàn)在具有GPU卡,這使它們能夠在邊緣本身上運(yùn)行基于AI的圖像識(shí)別模型,而不必將所有高清視頻發(fā)送回云中進(jìn)行處理。將處理移至邊緣可確保更好的響應(yīng)時(shí)間并減少帶寬使用。

舉一個(gè)實(shí)地的例子。在擁有1000個(gè)啟用邊緣GPU的攝像頭的石油和天然氣精煉廠中,人們希望根據(jù)模型試圖檢測(cè)的位置和異常情況在不同的攝像頭節(jié)點(diǎn)上部署不同的AI模型。石油和天然氣精煉廠內(nèi)的紅色區(qū)域是由于H2S氣體泄漏而導(dǎo)致死亡的機(jī)率很高的區(qū)域。因此,進(jìn)入紅色區(qū)域的人們必須穿戴防護(hù)裝備。聚焦在紅色區(qū)域上的攝像機(jī)可能會(huì)檢測(cè)到HSE不合規(guī),例如進(jìn)入紅色區(qū)域時(shí)未佩戴緊急呼吸裝置(EBA)并觸發(fā)實(shí)時(shí)警報(bào),從而拯救了生命。

邊緣上的AI將有助于更好地利用我們的數(shù)據(jù)。邊緣AI的用途廣泛,可廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,包括醫(yī)療保健中的患者監(jiān)控,評(píng)估農(nóng)業(yè)作物的健康狀況,在自然災(zāi)害期間識(shí)別和營(yíng)救受傷的人們,等等。

在邊緣管理AI生命周期

在邊緣運(yùn)行AI模型必須經(jīng)過(guò)深思熟慮。一旦將AI模型加載到邊緣,需要對(duì)其性能進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控,并針對(duì)各種情況進(jìn)行優(yōu)化。

物聯(lián)網(wǎng)世界中邊緣設(shè)備的異構(gòu)性質(zhì)面臨著一系列挑戰(zhàn)。遠(yuǎn)程部署模型和監(jiān)視邊緣是另一個(gè)具有巨大潛力的大領(lǐng)域。必須擁有一種強(qiáng)大的機(jī)制來(lái)遠(yuǎn)程部署和微調(diào)AI模性能型。密切注意硬件的運(yùn)行狀況也很重要。

持續(xù)監(jiān)控這些模型的性能也是一個(gè)很高的要求。在邊緣上管理AI模型的連續(xù)部署、調(diào)試和微調(diào)也是很少有公司真正取得進(jìn)展的領(lǐng)域。

對(duì)于剛剛開(kāi)始在邊緣利用人工智能功能的企業(yè),我建議大家記住以下幾點(diǎn):

  • 選擇一個(gè)可以為業(yè)務(wù)帶來(lái)直接好處的合適用例很重要。
  • 選擇一個(gè)好的工具來(lái)自動(dòng)化邊緣服務(wù)的部署和監(jiān)視過(guò)程。Eclipse Foundation的ioFog項(xiàng)目正在這個(gè)領(lǐng)域掀起波瀾。
  • 在選擇邊緣硬件時(shí),請(qǐng)記住根據(jù)未來(lái)的需求和擴(kuò)展硬件功能的能力,制定一個(gè)三到五年的路線圖。

邊緣安全

邊緣安全是另一個(gè)不可忽視的重要因素。使處理更接近邊緣會(huì)給邊緣內(nèi)部和周圍帶來(lái)更大的壓力。邊緣安全必須是多管齊下的策略,以確保硬件和軟件堆棧的安全。您需要保持警惕,以檢測(cè)進(jìn)入邊緣網(wǎng)絡(luò)的惡意節(jié)點(diǎn)。一旦檢測(cè)到惡意節(jié)點(diǎn),就需要將其隔離,并且不允許其進(jìn)入邊緣網(wǎng)絡(luò)。

一種方法是利用硬件的信任根來(lái)確保邊緣計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)行。具有運(yùn)行時(shí)應(yīng)用程序驗(yàn)證和授權(quán),以防止流氓應(yīng)用程序。從設(shè)備到云的數(shù)據(jù)需要信任。完全控制數(shù)據(jù)流,確保數(shù)據(jù)只到達(dá)授權(quán)節(jié)點(diǎn)。

總結(jié)

人工智能的優(yōu)勢(shì)是下一個(gè)有待開(kāi)發(fā)的大金礦,具有巨大的潛力為企業(yè)帶來(lái)真正的價(jià)值。物聯(lián)網(wǎng)世界中處于邊緣的人工智能將有助于以低成本效益和低延遲的方式為業(yè)務(wù)提供智能實(shí)時(shí)決策。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 今日頭條
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