¿Qué es IA perimetral? - Visualmodo

La tecnología Edge AI ejecuta algoritmos de inteligencia artificial (AI) en dispositivos locales con capacidades informáticas de borde que permiten el cálculo y el almacenamiento de datos en dispositivos de consumo como computadoras portátiles, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) o dispositivos informáticos de borde dedicados. no se ve afectado por los problemas de ancho de banda y latencia. Aprenda ahora qué es la inteligencia artificial perimetral, su uso, beneficio, ventaja y desarrollo de la inteligencia artificial.

Edge AI combina la computación de borde y la IA para permitir el procesamiento en tiempo real de los datos del usuario. Sin necesidad de que los sistemas se conecten a otros recursos en la nube o locales. Los cálculos se realizan localmente mientras los datos permanecen en el dispositivo, lo que garantiza la privacidad del usuario. Para que los usuarios puedan administrar sus datos primero antes de que se envíen a otro lugar.

Cómo funciona Edge AI

En un pasado no muy lejano, las aplicaciones de IA a menudo se desarrollaban utilizando técnicas de IA simbólica. Que codifican las reglas en aplicaciones como algoritmos de detección de fraude y sistemas expertos. Se han desarrollado técnicas de inteligencia artificial no simbólicas, como las redes neuronales, para utilizar casos ópticos. reconocimiento (OCR) para texto escrito o números de cheques utiliza una IA superior.

La siguiente evolución en IA fue la detección de inferencias. Lo que permite escalar redes neuronales profundas (DNN) en la nube para entrenar modelos de IA. Por lo tanto, genere respuestas de acuerdo con los datos de entrada. Edge AI lleva adelante el desarrollo de IA al permitir la implementación fuera de la nube Hoy en día, los científicos de datos usan IA en la nube para entrenar nuevos algoritmos y edge AI para la inferencia.

Los algoritmos de inferencia requieren menos capacidad de procesamiento y poder de cómputo que los recursos necesarios para entrenar algoritmos. Los algoritmos de inferencia bien diseñados pueden ejecutarse en procesadores existentes o microcontroladores menos capaces en dispositivos finales. También hay chips de IA de alto rendimiento que pueden reducir la energía y mejorar el rendimiento de salida o lograr ambos objetivos.

La importancia del monitoreo de modelos para la inteligencia artificial perimetral

El monitoreo de modelos es un aspecto central de la IA de Edge. Porque implica monitorear y administrar modelos de aprendizaje automático implementados en el perímetro. Esto incluye el seguimiento del rendimiento del modelo, la detección y el diagnóstico de problemas y la realización de actualizaciones o correcciones.

Supervisión de modelos de aprendizaje automático en edge la inteligencia artificial incluye varias tareas, como verificar la precisión y el rendimiento del modelo, identificar y diagnosticar problemas, actualizar los parámetros y pesos del modelo con el uso de edge AI.

¿Cuáles son los beneficios de Edge-AI?

Los algoritmos de IA pueden comprender varias formas de información no estructurada. Incluye idiomas, sonidos, imágenes, olores, rostros y temperatura, lo que los hace especialmente útiles para los usuarios finales. Aquí hay algunos ejemplos:

  • Inteligencia: A diferencia de las aplicaciones convencionales que solo pueden responder a las entradas esperadas. Desde el programador, las aplicaciones de IA pueden funcionar de manera más flexible y adaptable. Por ejemplo, una red neuronal de IA está entrenada para responder un cierto tipo de pregunta en lugar de una pregunta específica, lo que puede proporcionar una respuesta incluso si la pregunta es sobre un nuevo uso, desarrollo y ventaja de la inteligencia artificial.
  • Información en tiempo real: La tecnología Edge puede analizar datos localmente en lugar de hacerlo de forma remota en un entorno de nube. Al eliminar los retrasos que suelen causar las comunicaciones a larga distancia, la tecnología Edge puede satisfacer las necesidades de los usuarios en tiempo real.
  • Precio descontado: La tecnología de borde lleva la potencia de procesamiento al borde, minimizando los requisitos de ancho de banda de Internet y reduciendo significativamente los costos de red.
  • Mayor privacidad: Ejecutar IA en el perímetro permite analizar información del mundo real.Sin exponerlo a operadores humanos, lo que aumenta en gran medida la privacidad del usuario. Cuya información personal, como apariencia, foto médica o voz, se analiza. Edge AI mejora la privacidad de los datos almacenándolos localmente y cargando solo el análisis y los conocimientos en la nube Más simplificar el cumplimiento normativo de los datos.
  • Alta disponibilidad: Edge AI tiene capacidades de descentralización y fuera de línea. Esto elimina la necesidad de acceso a Internet para el procesamiento de datos. Es compatible con aplicaciones de inteligencia artificial de grado de producción y misión crítica con mayor disponibilidad y confiabilidad.
  • Mejora continua: Los modelos de IA pueden volverse más precisos mediante el entrenamiento con datos adicionales. Una aplicación de IA moderna que encuentra datos que no puede procesar con precisión o confianza, normalmente carga los datos para volver a entrenarlos. Como resultado de que cuanto más tiempo esté en producción un modelo de IA en el borde, más preciso puede volverse para nuevos usos, desarrollos y ventajas de borde de la inteligencia artificial.

¿Cuáles son los desafíos de Edge-AI?

Edge AI puede crear varios desafíos, que incluyen:

  • Poder de cómputo limitado: Los dispositivos perimetrales y los dispositivos IoT a menudo tienen una memoria y una potencia informática limitadas, lo que puede dificultar la ejecución de algoritmos de IA complejos.
  • Capacidad de almacenamiento limitada: Muchos dispositivos finales tienen una capacidad de almacenamiento limitada, lo que dificulta almacenar grandes cantidades de datos para entrenar modelos de IA.
  • Conectividad limitada: Es posible que los dispositivos perimetrales no tengan una conexión a Internet constante o confiable, lo que dificulta la actualización de los modelos de IA o el envío de datos a una ubicación central para su procesamiento.
  • Limitaciones de energía: Los dispositivos perimetrales pueden tener recursos de energía limitados, lo que dificulta la ejecución de algoritmos de IA que requieren una potencia informática significativa.
  • Privacidad y seguridad de datos: Los sistemas Edge AI pueden generar y procesar datos confidenciales, por lo que es importante asegurarse de que los datos están debidamente protegidos y que los sistemas cumplan con las regulaciones pertinentes.
  • Integración y Soporte: La integración de los sistemas Edge AI con los sistemas existentes puede ser compleja y llevar mucho tiempo, y mantener los sistemas Edge AI puede ser un desafío debido a la naturaleza distribuida de los sistemas.
  • Falta de estandarización: Edge AI sigue siendo un campo relativamente nuevo y actualmente hay una falta de estandarización en términos de tecnologías y protocolos utilizados.
  • Dificultad para encontrar talento experto: Edge AI es un nicho y puede ser difícil encontrar personal con las habilidades y la experiencia necesarias para diseñar y mantener sistemas Edge AI.

A pesar de estos desafíos, Edge AI es un campo en rápida evolución, y constantemente se desarrollan nuevas tecnologías y técnicas para abordar estos desafíos y facilitar la implementación de los sistemas Edge AI.

conclusión

En conclusión, la IA perimetral permite a los científicos de datos ejecutar algoritmos de IA en el perímetro. Garantiza la privacidad y seguridad de los datos de los usuarios al realizar análisis en dispositivos locales y solo carga información en entornos de nube. Este análisis puede ser en tiempo real ya que todo es local y no hay necesidad de comunicarse con entornos remotos en la nube.

Las organizaciones pueden aprovechar la inteligencia artificial de última generación para obtener acceso a información mientras mantienen la privacidad de los datos y reducen los costos generales de la red. Sin embargo, debido a que la tecnología es relativamente nueva, a las organizaciones les puede resultar difícil encontrar talentos expertos y científicos de datos debido a la falta de estandarización.

Autor del blog Gilad David

Biografía del autor: Gilad David Maayan

Gilad David Maayan es un escritor de tecnología que ha trabajado con más de 150 empresas de tecnología, incluidas SAP, Imperva, Samsung NEXT, NetApp y Check Point, creando contenido técnico y de liderazgo intelectual que aclara las soluciones técnicas para los desarrolladores y la administración de IT Aghe. Hoy, la agencia de marketing líder en la industria de la tecnología.

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