亚博英超联赛首页_安富利:边缘人工智能蕴藏着物联网的崭新机遇

激光雕刻机 | 2020-12-25

据Gartner称,到2020年,全球物联网设备数量将达到200亿台。与此同时,设备本身看起来也更加智能。人工智能和物联网实际应用的落地和融合将把人类社会推入“万物智能网”时代,随之而来的数据也将进一步加剧圆形喷发。

自动驾驶、安全/无人机、消费电子等需要对越来越多的数据洪水进行缓慢有效的分析,做出动态的决定,发出缓慢的呼吁,使人工智能向边缘外部移动,与边缘计算融合,创造边缘智能的新形式。边缘智能阻断物联网,应用于道路的最后一公里。边缘人工智能欣欣向荣,物联网的未来人工智能似乎离我们还很遥远,只是很久以前就回到了人们的日常生活中。

(威廉莎士比亚,温斯顿)很多人在每天应用智能手机上使用的语音文本转换助手或指纹识别等时,无法识别人工智能。在物联网应用中,人工智能有助于识别物联网边缘设备的模式,检测与参数相关的变化。

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这些物联网边缘设备通常配有传感器,需要感官温度、压力等环境因素的变化。一般来说,非常简单的嵌入式边缘设备通过应用程序环境中的传感器收集数据,传输到云,并由云基础架构中的人工智能系统分析和推理数据。

但是,在物联网实施过程中,市场对动态决策的需求大幅增长,连接和数据处理的市场需求也在减少,并不是所有数据都可以传输到云进行人工智能废弃。本文的目的是探讨如何在边缘部署人工智能,提高物联网运营和实施效率,降低成本。探索物联网解决方案中的人工智能,过关的创造力人工智能技术还包括机器学习、预测分析、神经网络等多种技术。从边缘设备收集的数据未标记,数据工程师准备管道并将其导出到数据模型。

这些工程师拥有以大容量数据为中心创建软件解决方案的专业技能。精通数学、统计、C、C等编程语言的数据科学家利用对各种未知应用程序进行微调的机器学习算法,建立人工智能模型。这些模型最终以神经网络、决策树、推理小说规则集等多种形式出现。机器学习分为监督自学和未监督自学两种。

没有监督的自学(只获得输出变量,没有适当的输入变量)可以帮助开发者更好地理解数据,而监督自学是大部分简单机器学习的基础。在监督机器学习的训练阶段,需要通过多种计算提取简单的模式或假设,挖出大量数据流进行预测。

在人工智能的应用阶段,通过Tensorflow等标准框架,可以将从边缘设备收集到的数据从数据模型输出到可以投票的模型。建模过程必须具备非常强大的数据处理能力。

通常,这些处理功能在云站点和大型数据中心等核心节点位置不可用。在部署阶段,一切都开始显得有趣了。

例如,边缘设备可以采访共享库中与模型选择相关的软件包,而不必过度依赖云。在身体健康监测等领域,边缘计算对需要以用户为对象进行未监督的机器学习的着装设备有很大帮助。另外,在主动学习的情况下,定制应用程序要想构建快速推理小说,一般需要非常高的数据处理能力,这就是边缘人工智能的专业领域。

大部分情况下,不允许技术或能源消耗,因此不能将所有数据传输到具有人工智能的云。应用程序(如语音或视频识别)需要立即识别和假设内容,并且不会经常发生通信延迟。 在某些情况下,部署无法获得无缝连接,因此需要可扩展的混合体系结构来构建云所需的模型,但推理小说的工作将在边缘继续。这种方法只需要向核心节点方向传输少量数据,因此需要优化比特率效率,减少延迟,提高响应速度。

如何部署边缘人工智能典型边缘人工智能模型的基本组成部分还包括猎杀传感器数据的硬件和软件、适用于场景下教育模型的软件、在物联网设备上运行人工智能模型的应用软件。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧)边缘设备上运行的微服务软件,负责根据用户的拒绝管理边缘设备的人工智能软件包。

边缘设备使用教育阶段确认的特征选择和特征转换。这些模型可以自定义为相应的功能用户组,可以扩展以包含团体和工程特性。智能边缘设备部署在皮带和网络连接间歇性的电池电源上。因此,边缘设备制造商正在使用BLE、Lora、NB-IoT等常用短距离通信协议构建具有实施废弃和存储功能的传感器,占地面积小,功耗低。

使物联网富裕,边缘人工智能的优势由于这种设计的复杂性,边缘设备可能看起来很便宜,但它带来的利益远远超过相关成本。除了动态缓慢的调用外,边缘人工智能还有很多明显的优点,包括加强边缘设备本身的安全性、减少网络之间传输的数据等。

因为每个应用程序都构建了自定义解决方案,所以边缘人工智能非常灵活。边缘设备预设了推测功能,对运营商和确保技术的拒绝较低。

在边缘计算中,开发人员可以将简单的操作员移动到本地网络的边缘处理器(如路由器、网关、服务器)中继续执行,从而在整个网络上执行计算。数据存储在本地,智能也被引入本地,因此这些边缘处理器具有很好的操作员稳定性,有助于在断开连接时部署网络连接可能中断或不存在的区域。

一般来说,建立机器学习模式来解决问题是一件非常复杂的事情。开发者需要管理大量的模型教育数据,自由选择可实现的最佳算法,管理教育模型的云服务。应用程序开发人员随后使用编程语言(如Python)将模型部署到生产环境中。

智能边缘设备制造商不会找到,投入资源从一开始就很难在边缘实现人工智能。但是像安福瑞的SmartEdge Agile这样的设备给智能边缘设备制造商带来了福音。SmartEdge Agile internet of things设备配有多种类型的传感器,并内置人工智能软件堆栈。通过Brainium和Microsoft的Azure Sphere等研发平台和软件工作室,用户可以利用现成的人工智能算法数据库建立监督和无监督的机器学习,编写任何代码,然后将模型分发到设备。

还可以动态查看传感器的数值,并创建各种小程序以备将来使用。实际上,人工智能并不使已经非常复杂的物联网空间看起来更加简单,但边缘人工智能可以说减少了物联网的复杂性。但是,通过适当的平台和合作伙伴的反对,开发人员以后不仅可以与这种复杂性相媲美,还可以构建打破语音识别和指纹识别的想法。

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