درک Edge AI چیست یا چگونه داده‌ها سریع‌تر و امن‌تر پردازش می‌شوند؟

در عصر حاضر هوش مصنوعی (AI) به‌سرعت در حال پیشرفت و تکامل است. این پیشرفت‌ها بر جوامع و صنایع مختلف تأثیری عمیق گذاشته‌اند. از میان فناوری‌های نوین Edge AI به‌عنوان یکی از مهم‌ترین نوآوری‌ها در این زمینه شناخته می‌شود که قدرت پردازش هوش مصنوعی را مستقیماً به لبه شبکه‌ها می‌برد. این تکنولوژی، با کاهش نیاز به ارسال داده‌ها به ابر و افزایش سرعت پاسخ‌دهی سیستم‌ها، قابلیت‌های جدید و چشمگیری را برای کاربرد‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

Edge AI چیست؟

Edge AI یا هوش مصنوعی لبه به فناوری اشاره می‌کند که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مستقیماً روی دستگاه‌های سخت‌افزاری محلی اجرا می‌شوند، بدون نیاز به ارتباط دائمی با سرورهای ابری. این رویکرد امکان پردازش و تحلیل داده‌ها را در نزدیک‌ترین نقطه به منبع داده، مانند دوربین‌های نظارتی، تلفن‌های هوشمند و دستگاه‌های IoT، فراهم می‌کند.

استفاده از Edge AI می‌تواند به کاهش تأخیر، افزایش حریم خصوصی و کاهش نیاز به پهنای باند و قدرت محاسباتی ابری کمک کند.

تاریخچه و تکامل Edge AI

Edge AI، به‌عنوان یک مفهوم، در تلاش‌های طولانی‌مدت برای کاهش وابستگی به مراکز داده مرکزی و ابری ریشه دارد. با پیشرفت‌های اخیر در سخت‌افزار، مانند تراشه‌های مخصوص AI و حافظه‌های پرسرعت، به‌همراه توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهینه‌سازی‌شده برای اجرا در دستگاه‌های با توان محاسباتی محدود، فناوری Edge AI شاهد رشد چشمگیری بوده است.

این تکامل، نه‌تنها به پردازش سریع‌تر و امن‌تر داده‌ها انجامیده، امکان کاربردهای جدیدی را در زمینه‌های متنوعی مانند خودروهای خودران، تشخیص بیماری‌ها در بهداشت و درمان و بهبود امنیت از طریق تشخیص چهره فراهم کرده است.

این پیشرفت‌ها، به‌همراه افزایش تقاضا برای دستگاه‌های هوشمندتر و مستقل‌تر، نشان‌دهنده آینده‌ای است که در آن Edge AI نقش محوری در توسعه فناوری و جامعه ایفا خواهد کرد.

چرا Edge AI مهم است؟

بیایید نگاهی بیندازیم به دلایل اهمیت Edge AI و مزیت‌هایی که آن را از هوش مصنوعی‌ای که به مراکز داده و پردازش ابری بی‌نیاز می‌کند.

سرعت و کارایی

یکی از مزیت‌های اصلی استفاده از Edge AI بهبود قابل توجه در سرعت و کارایی است. به‌دلیل نزدیکی پردازش داده‌ها به منبع، Edge AI می‌تواند در زمان واکنش و پردازش تفاوت قابل‌ملاحظه‌ای ایجاد کند.

پردازش در محل

پردازش داده‌ها در محل، به‌جای ارسال داده‌ها به یک مرکز داده یا ابر، به‌این معنی است که دستگاه‌ها می‌توانند تقریباً بلافاصله به داده‌ها واکنش نشان دهند. این امر برای برنامه‌های کاربردی که به زمان واکنش سریع نیاز دارند، مانند سیستم‌های نظارتی امنیتی یا کمک‌های رانندگی خودکار در خودروها، بسیار مهم است.

کاهش تأخیر

با کاهش مسافتی که داده‌ها برای پردازش طی می‌کنند، Edge AI تأخیر در پردازش را به‌شدت کاهش می‌دهد. این کاهش تأخیر می‌تواند در بهبود تجربه کاربری در بسیاری از برنامه‌ها، ازجمله بازی‌های آنلاین و برنامه‌های پاسخ‌گویی زنده، نقش مهمی ایفا کند.

حریم خصوصی و امنیت

یکی دیگر از دلایل اهمیت Edge AI تأثیر آن بر افزایش حریم خصوصی و امنیت است. با پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع، کمتر به انتقال داده‌ها نیاز است. این امر می‌تواند ریسک دسترسی غیرمجاز یا سرقت داده‌ها را کاهش دهد.

پردازش داده‌ها در دستگاه

وقتی داده‌ها مستقیماً روی دستگاه پردازش می‌شوند به ارسال آن‌ها به سرورهای دور نیازی نیست. این امر به‌معنای کنترل بیشتر بر داده‌ها و حفاظت بهتر از حریم خصوصی کاربران است.

مدیریت ریسک اطلاعات

با استفاده از Edge AI سازمان‌ها می‌توانند ریسک‌های مربوط به اطلاعات حساس را مدیریت کنند. این امر جلوگیری از افشای داده‌ها بر اثر حملات سایبری یا نقض داده‌ها را شامل می‌شود؛ به‌علاوه، با کاهش نیاز به انتقال داده‌ها، کمتر در معرض خطرات امنیتی قرار می‌گیرند.

بنابراین، Edge AI با ارائه راه‌حل‌هایی برای بهبود سرعت، کارایی، حریم خصوصی و امنیت، نقش مهمی در توسعه فناوری‌های آینده ایفا می‌کند. این فناوری، نه‌تنها به افزایش قابلیت اطمینان و پاسخگویی سیستم‌ها کمک می‌کند، به تقویت اعتماد کاربران نیز می‌انجامد.

کاربردهای Edge AI

Edge AI فناوری‌ای است که توانایی تغییر چشمگیری در بسیاری از صنایع و جوامع دارد. با استفاده از هوش مصنوعی در لبه شبکه، می‌توانیم شاهد بهبودهای چشمگیری در سرعت، کارایی و حریم خصوصی باشیم.

در این بخش، به بررسی چندین کاربرد مهم و تأثیرگذار Edge AI در صنایع مختلف می‌پردازیم.

صنایع خودروسازی

در صنعت خودروسازی Edge AI نقش کلیدی در توسعه و پیاده‌سازی خودروهای خودران دارد. با استفاده از سنسورها و دوربین‌های مجهز به AI که داده‌ها را در حین حرکت پردازش می‌کنند، خودروها قادر به تشخیص محیط اطراف و اتخاذ تصمیمات لحظه‌ای برای افزایش ایمنی و کارایی هستند؛ همچنین فناوری Edge AI به بهبود سیستم‌های ناوبری و مدیریت ترافیک کمک می‌کند.

بهداشت و درمان

Edge AI قابلیت انقلابی‌سازی در حوزه بهداشت و درمان را دارد. از تشخیص سریع‌تر بیماری‌ها با استفاده از تصویربرداری پزشکی هوشمند گرفته تا نظارت بر سلامتی بیماران به‌صورت زنده با دستگاه‌های پوشیدنی هوشمند، Edge AI به پزشکان امکان می‌دهد تا خدمات بهداشتی دقیق‌تر و سریع‌تری ارائه دهند؛ همچنین این فناوری در کاهش بار روی سیستم‌های مرکزی اطلاعات پزشکی نیز نقش دارد.

تولید و صنعت

در صنایع تولیدی Edge AI به افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند. از کنترل فرآیندهای تولید به‌صورت خودکار گرفته تا تشخیص خطاها قبل از وقوع، فناوری‌های Edge AI امکان پایش و مدیریت دقیق‌تر فرایندهای تولیدی را فراهم می‌آورد. این امر، به‌نوبه خود، کیفیت محصولات را بهبود بخشیده و زمان توقف ماشین‌آلات را کاهش می‌دهد.

هوشمندسازی خانه‌ها

Edge AI در هوشمندسازی خانه‌ها نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. با استفاده از دستگاه‌های هوشمندی که قادر به پردازش داده‌ها و تصمیم‌گیری براساس الگوریتم‌های AI به‌صورت محلی هستند، کاربران می‌توانند تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌تری داشته باشند. از کنترل دمای منزل گرفته تا امنیت پیشرفته، Edge AI امکانات و راحتی بیشتری را در اختیار ساکنان قرار می‌دهد.

فناوری‌ها و ابزارهای Edge AI

در دنیای فناوری، Edge AI نقش مهمی در افزایش سرعت و کارایی پردازش داده‌ها دارد. این فناوری، با استفاده از سخت‌افزار و نرم‌افزار مخصوص، قابلیت اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در دستگاه‌های کاربر نهایی فراهم می‌کند. در این بخش سخت‌افزارهای موردنیاز و ابزارهای کلیدی مورداستفاده در فناوری Edge AI را بررسی کرده‌ایم.

سخت‌افزار موردنیاز

برای بهره‌برداری از قدرت Edge AI به سخت‌افزارهای خاصی نیاز است که قادر به انجام‌دادن محاسبه‌های پیچیده در حاشیه شبکه باشند. این سخت‌افزارها تراشه‌های مخصوص Edge AI و سنسورها و دستگاه‌های هوشمند را شامل است که داده‌ها را جمع‌آوری و پردازش می‌کنند.

تراشه‌های مخصوص Edge AI

تراشه‌های مخصوص Edge AI، موسوم به ASIC‌ها (Application-Specific Integrated Circuits) و FPGA‌ها (Field-Programmable Gate Arrays)، برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با کارایی بالا و مصرف انرژی پایین طراحی شده‌اند. این تراشه‌ها به دستگاه‌هایی مانند دوربین‌های امنیتی، دستیارهای صوتی هوشمند و ربات‌ها امکان می‌دهند تا تحلیل‌های پیچیده‌ای را بلافاصله و بدون نیاز به اتصال به ابر انجام دهند.

سنسورها و دستگاه‌های هوشمند

سنسورها و دستگاه‌های هوشمند نقش حیاتی در جمع‌آوری داده‌های محیطی دارند که برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند توسط الگوریتم‌های Edge AI استفاده می‌شوند. این دستگاه‌ها می‌توانند حسگرهای دما، دوربین‌های تصویربرداری، میکروفون‌ها و بسیاری دیگر از ابزارهایی را در بر گیرند که قادر به احساس محیط اطراف و ارسال داده‌ها برای پردازش هستند. این فرایند امکان پذیرش واکنش‌های سریع‌تر و دقیق‌تر در دستگاه‌ها را فراهم می‌کند که نتیجه آن بهبود تجربه کاربری و افزایش امنیت و کارایی است.

نرم‌افزار و الگوریتم‌ها

در قلب فناوری Edge AI نرم‌افزارها و الگوریتم‌هایی قرار دارند که قابلیت‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را به دستگاه‌های لبه می‌آورند. در این بخش به‌صورت دقیق‌تر این مؤلفه‌ها و نقش آن‌ها در امکان‌پذیرکردن Edge AI را بررسی کرده‌ایم.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، دو شاخه اصلی هوش مصنوعی، امکان پردازش و تحلیل داده‌ها را در سطح دستگاه فراهم می‌آورند، به‌این معنی که داده‌ها نیازی به ارسال‌شدن به یک مرکز داده یا ابر برای پردازش ندارند. یادگیری ماشین از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کند که می‌توانند از داده‌های گذشته یاد بگیرند و پیش‌بینی‌هایی را برای داده‌های جدید ارائه دهند، درحالی‌که یادگیری عمیق، که یک زیرمجموعه پیشرفته‌تری از یادگیری ماشین است، بر شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد تکیه می‌کند تا مسئله‌های پیچیده‌تر را حل کند.

بسترهای توسعه Edge AI

برای توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در دستگاه‌های لبه توسعه‌دهندگان به ابزارها و بسترهای توسعه مخصوص نیاز دارند. این بسترها امکاناتی مانند کتابخانه‌های کد، ابزارهای آزمایش و اعتبارسنجی مدل و رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIها) را فراهم می‌کنند که توسعه و تست الگوریتم‌های هوش مصنوعی را در دستگاه‌های لبه تسهیل می‌بخشند. بسترهای توسعه Edge AI، مانند TensorFlow Liteو PyTorch Mobile و ONNX، توسعه‌دهندگان را قادر می‌کند تا مدل‌های یادگیری عمیق را بهینه‌سازی کنند تا بتوانند با منابع محدود سخت‌افزاری دستگاه‌های لبه کار کنند. این امر به آن‌ها امکان می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی پیشرفته‌ای را توسعه دهند که می‌توانند به‌طور مستقل، بدون نیاز به اتصال دائم به اینترنت یا سرورهای ابری، عمل کنند.

این تکنولوژی‌ها و ابزارها در هم‌افزایی با یکدیگر قدرت بی‌مانندی را برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های نوآورانه در حوزه‌های مختلف، ازجمله بهداشت و درمان، خودروسازی و امنیت، فراهم می‌کنند و نشان‌دهنده ظرفیت عظیم Edge AI در شکل‌دهی به آینده فناوری است.

چالش‌ها و محدودیت‌های Edge AI

در عرصه‌ Edge AI پیشرفت‌های چشمگیری حاصل شده است، اما مانند هر فناوری نوظهور دیگری، Edge AI نیز با چالش‌ها و محدودیت‌های خاص خود مواجه است. این چالش‌ها می‌توانند بر قابلیت اجرایی، امنیت و کارایی سیستم‌های مبتنی بر Edge AI تأثیر بگذارند.

محدودیت‌های سخت‌افزاری

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های پیاده‌سازی Edge AI محدودیت‌های مربوط به سخت‌افزار است. دستگاه‌های Edge باید قادر به اجرای الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی باشند، درحالی‌که در بسیاری از موارد، آن‌ها از نظر قدرت پردازشی، حافظه و توان مصرفی محدود هستند. این محدودیت‌ها می‌تواند بر سرعت و دقت پردازش داده‌ها تأثیر بگذارد و مانع از اجرای برخی الگوریتم‌های پیچیده‌تر شود.

مسائل امنیتی

امنیت یکی دیگر از چالش‌های اساسی در محیط‌های Edge AI است. با افزایش داده‌هایی که به‌صورت محلی روی دستگاه‌های Edge پردازش می‌شوند، اطمینان از حفاظت این داده‌ها دربرابر دسترسی‌های غیرمجاز و حملات سایبری به یک اولویت تبدیل می‌شود. مدیریت امنیتی برای دستگاه‌های Edge که ممکن است در مکان‌های دورافتاده و بدون نظارت قرار داشته باشند چالش‌برانگیز است؛ علاوه‌براین نیاز به رمزنگاری داده‌ها و ایمن‌سازی ارتباطات میان دستگاه‌های Edge و مراکز داده یا ابر اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

محدودیت‌های نرم‌افزاری

چالش‌های نرم‌افزاری در Edge AI محدودیت‌های مربوط به توسعه و نگهداری برنامه‌ها و الگوریتم‌ها را شامل می‌شود. توسعه‌دهندگان باید الگوریتم‌هایی را طراحی کنند که نه‌تنها از نظر محاسباتی کارآمد باشند، بتوانند با منابع محدود سخت‌افزاری نیز سازگار باشند. این امر ممکن است به بهینه‌سازی‌های خاص و انتخاب الگوریتم‌هایی نیاز داشته باشد که کمترین منابع را مصرف کنند؛ علاوه‌براین به‌روزرسانی و نگهداری نرم‌افزار در دستگاه‌های Edge که در مکان‌های مختلف پراکنده هستند می‌تواند پیچیده و هزینه‌بر باشد.

برای غلبه بر این چالش‌ها تحقیق‌وتوسعه مداوم در زمینه‌های سخت‌افزار، امنیت و نرم‌افزار ضروری است. همکاری میان شرکت‌های فناوری، محققان و سازمان‌های استانداردسازی می‌تواند به حل مسائل موجود و فراهم‌آوردن راه‌حل‌های جدید برای بهینه‌سازی عملکرد و امنیت سیستم‌های Edge AI کمک کند.

مقایسه Cloud AI و Edge AI

هوش مصنوعی ابری زمانی است که داده‌ها در ابر پردازش و ذخیره می‌شوند. این امر به مهندسان نرم‌افزار انعطاف‌پذیری بیشتری در طراحی و ساختار سیستم‌های هوش مصنوعی ابری می‌دهد، اما برای کارکرد نیاز به اتصال به اینترنت دارد. وابستگی هوش مصنوعی ابری به اتصال اینترنت می‌تواند به مسائل مربوط به کارایی و امنیت بینجامد.

از آنجا که هوش مصنوعی لبه داده‌ها را به‌صورت محلی و بدون نیاز به اتصال اینترنت پردازش و ذخیره می‌کند، این فناوری می‌تواند داده‌های زمان واقعی تولید و تصمیمات مستقل اتخاذ کند.

سطوح بالای قدرت پردازشی که توسط دستگاه‌های هوش مصنوعی لبه به دست آمده است، ممکن است درنهایت به این بینجامد که هوش مصنوعی لبه حتی بزرگتر از هوش مصنوعی ابری شود؛ اما این امر به نوع تراشه‌هایی بستگی دارد که به بازار عرضه می‌شوند و اینکه چقدر ارزان و کارآمد هستند.

برای آشنایی بیشتر با رایانش ابری و تعامل آن با هوش مصنوعی این مطلب را مطالعه کنید:

هوش مصنوعی در رایانش ابری چه کاربردی دارد و چگونه انجام می‌شود؟

Axelera: پیشرو در طراحی تراشه‌های اقتصادی و کارآمد

یکی از استارتاپ‌هایی که به‌سمت این هدف پیش می‌رود Axelera است. این استارتاپ در حال طراحی تراشه‌ای است که عملکرد پردازشی بالایی دارد.

Axelera قطعاً تنها شرکتی نیست که در این فضا نوآوری می‌کند. بازار سخت‌افزار هوش مصنوعی لبه پیش‌بینی می‌شود از ۹۲۰میلیون واحد در سال ۲۰۲۱ به بیش از ۲میلیارد واحد تا سال ۲۰۲۶ رشد کند. براساس یک برآورد، بازار تراشه هوش مصنوعی لبه انتظار می‌رود به‌تنهایی تا سال ۲۰۲۵ حدود ۷۳میلیارد دلار رشد کند.

آینده Edge AI

با این اوصاف آینده هوش مصنوعی لبه چگونه رقم می‌خورد؟ بیایید به چشم‌انداز پیش روی این صنعت نگاهی بیندازیم.

روندهای فناوری

در آینده و با پیشرفت‌های سریع در فناوری‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری، انتظار می‌رود که Edge AI به عنصری انکارناپذیر در زندگی روزمره تبدیل شود. ازجمله روندهای کلیدی، کوچک‌سازی و بهینه‌سازی تراشه‌های هوشمند است که امکان پردازش داده‌های پیچیده‌تر در دستگاه‌های کوچک‌تر را فراهم می‌آورد؛ همچنین توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشینی کارآمدتر که با منابع محدود به‌خوبی کار می‌کنند، نقش مهمی در پیشرفت Edge AI ایفا خواهد کرد. انتظار می‌رود که این پیشرفت‌ها به افزایش استفاده از این فناوری در انواع دستگاه‌ها و صنایع بینجامد.

تأثیر بر جامعه و صنعت

Edge AI قادر است تحولی عمیق در نحوه تعامل ما با فناوری و تأثیر آن بر جامعه ایجاد کند. در صنعت این فناوری به بهینه‌سازی فرایندهای تولید، کاهش هزینه‌ها و افزایش ایمنی کمک می‌کند؛ برای مثال، در صنایع خودروسازی استفاده از Edge AI در خودروهای خودران به بهبود توانایی‌های تشخیص و تصمیم‌گیری خودرو کمک می‌کند؛ این امر ایمنی و کارایی را افزایش می‌دهد. در حوزه بهداشت و درمان پردازش داده‌های پزشکی در محل می‌تواند به تشخیص سریع‌تر بیماری‌ها و ارائه مراقبت‌های شخصی‌تر کمک کند. از نظر اجتماعی Edge AI می‌تواند به افزایش دسترسی به خدمات پیشرفته فناوری در مناطق دورافتاده کمک کند، جایی که اتصال به اینترنت محدود است. درنهایت، توسعه و گسترش Edge AI انتظار می‌رود که به افزایش بهره‌وری، کارایی و امنیت در سراسر جامعه بینجامد، ضمن اینکه به حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها کمک می‌کند.

نتیجه‌گیری

آینده Edge AI بسیار روشن به نظر می‌رسد، با توجه به روندهای فناوری که به‌سمت دستگاه‌های هوشمندتر، اتصالات سریع‌تر و راه‌حل‌های امنیتی پیشرفته‌تر حرکت می‌کنند. این فناوری، نه‌تنها به بهبود کیفیت زندگی افراد کمک خواهد کرد، بلکه روی کارایی و پایداری صنایع مختلف نیز تأثیر چشمگیری خواهد گذاشت.

در نهایت، Edge AI، به‌عنوان یکی از مهم‌ترین جنبه‌های انقلاب فناوری چهارم، نقش کلیدی در شکل‌دهی به آینده دیجیتالی ما ایفا می‌کند. با پذیرش و ادغام هوشمندانه این فناوری، ما می‌توانیم به‌سمت جامعه‌ای پیشرفته‌تر، ایمن‌تر و هوشمندتر حرکت کنیم.

پرسش‌های متداول

Edge AI چگونه حریم خصوصی را تقویت می‌کند؟

Edge AI با پردازش داده‌ها در دستگاه‌های محلی به‌جای ارسال آن‌ها به مراکز داده یا ابر، امکان محافظت بهتر از داده‌های شخصی را فراهم می‌کند. این کار کاهش خطر نشت اطلاعات و دسترسی‌های غیرمجاز را رقم می‌زند؛ زیرا داده‌ها کمتر در معرض خطر حملات سایبری قرار می‌گیرند.

آیا Edge AI می‌تواند جایگزین کاملی برای محاسبات ابری باشد؟

درحالی‌که Edge AI مزیت‌های چشمگیری در زمینه‌های سرعت پردازش و حفظ حریم خصوصی ارائه می‌کند، اما به‌احتمال زیاد نمی‌تواند جایگزین کاملی برای محاسبات ابری باشد. هر دوی این فناوری‌ها می‌توانند به‌صورت مکمل یکدیگر عمل کنند، به‌طوری که محاسبات ابری برای پردازش داده‌های حجیم و وظایف محاسباتی پیچیده و Edge AI برای پردازش‌های فوری و حفظ حریم خصوصی استفاده شود.

چه چالش‌هایی برای پیاده‌سازی Edge AI وجود دارد؟

چالش‌های پیاده‌سازی Edge AI محدودیت‌های سخت‌افزاری، مدیریت انرژی، امنیت داده‌ها و توسعه و به‌روزرسانی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های محلی را شامل است؛ علاوه‌براین ادغام این فناوری با سیستم‌های موجود و تضمین سازگاری میان دستگاه‌های مختلف می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

چگونه Edge AI می‌تواند به کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک کند؟

استفاده از Edge AI می‌تواند ازطریق کاهش نیاز به پهنای باند برای ارسال داده‌ها به ابر و کاهش وابستگی به زیرساخت‌های مرکزی به کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک کند؛ همین‌طور پردازش داده‌ها در دستگاه به‌صورت محلی می‌تواند به بهبود سرعت پردازش و کاهش تأخیر کمک کند. این امر، به‌نوبه خود، می‌تواند بهره‌وری را افزایش دهد و هزینه‌های مرتبط با زمان توقف و تأخیر را کاهش دهد.

در چه زمینه‌هایی Edge AI امکان دارد بیشترین تأثیر را داشته باشد؟

Edge AI پتانسیل دارد که بیشترین تأثیر را در زمینه‌هایی داشته باشد که به پردازش سریع و محلی داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های فوری وجود نیاز دارد. این زمینه‌ها خودروهای خودران، سیستم‌های نظارتی هوشمند، پردازش تصویر و تشخیص چهره در زمان واقعی، هوشمندسازی صنعتی و مدیریت انرژی و منابع در شهرهای هوشمند را شامل است. در این زمینه‌ها قابلیت پردازش فوری داده‌ها می‌تواند به بهبود ایمنی، کارایی و پایداری کمک کند.

یادگیری هوش مصنوعی را از امروز شروع کنید!

دنیای داده‌ها جذاب است و دانستن دیتا ساینس، توانایی تحلیل داده‌ یا بازاریابی مبتنی بر داده شما را برای فرصت‌های شغلی بسیاری مناسب می‌کند. شما، فارغ از رشته‌ و پیش‌زمینه‌ تحصیلی و شغلی‌تان، می‌توانید یادگیری را همین امروز شروع کنید و از سطح مقدماتی تا پیشرفته بیاموزید. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ