人工智能协处理器

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边缘人工智能摆脱了对计算和数据密集型人工智能模型的严格依赖。与仅限于信息技术的传统人工智能相比，向边缘人工智能的转变将增加人工智能的用例数量，并大幅改善运营技术领域。 支持雾计算的技术的开发和部署对于这种转变至关重要，因为雾计算使设备能够在边缘执行人工智能功能。手机用 基于云的人工智能的局限性以及移动应用程序开发人员面临的挑战 如今，人工智能的速度令人难以置信，响应时间远低于一秒，这有助于改进应用程序的功能。这包括提供基于行为的建议、个性化的用户体验和逻辑自动化。 但在数字平台需要实时操作的情况下，例如油田或钻井平台、医院或自动驾驶汽车中的操作，问题就变成了以毫秒为单位的处理，以保证准确性。


想想医疗保健行业，它是人工智能正在迅速变革的行业之一。从图像 多米尼加共和国 WhatsApp 号码 处理到诊断，人工智能系统将成为医疗服务的关键，而这些算法无法及时提供准确的结果可能会造成毁灭性的后果。如果这些平台依赖于云，那么即使可以访问最快的网络进行连接，延迟也是不可避免的。 这意味着医疗保健应用程序开发人员必须寻求优化其平台以与低边缘人工智能配合使用，以便所有对时间敏感的决策都在本地执行，而不依赖于云连接。这也将彻底改变该行业及其在网络连接较低或没有网络连接的地区提供无障碍服务的能力。 另一个可以从低端技术中获益匪浅的行业是汽车行业。虽然与应用程序开发没有直接关系，但基于 3D 图像处理做出精确决策是自动驾驶汽车和自动驾驶车辆的重要组成部分。



边界框 来源 这包括导航复杂的地形并根据不断变化的变量做出决策。随着Facebook 的 Pytorch 3D的发布，这一领域正在取得重大进展，而 Edge AI 的集成可以帮助使其更加安全和优化。 这本质上是每个需要对每个实例进行图像处理的应用项目的一个论点，例如警察摄像机和监控。通过集成边缘人工智能，您可以确保基于云的人工智能执行的相同功能在本地执行，并且没有网络延迟，这可以带来巨大的好处。 显然，传统人工智能和边缘人工智能都存在局限性。我们来分析一下两个最相关的问题： 安全 无障碍 云平台和应用程序存在安全限制，仅仅是因为敏感数据的传输及其在云上的存储是一个复杂的过程。应用程序开发人员必须整合必要的隐私措施，以确保个人身份信息不会被鲁莽地存储在云端，这些信息可能会被非法访问或与外部来源共享。