Hướng dẫn để hiểu rõ về trạng thái nghệ thuật trong phần cứng và phần mềm của Trí tuệ Nằm ở cận biên.
Báo cáo Công nghệ Trí tuệ Nằm ở cận biên 2023
Trí tuệ Nằm ở Đỉnh, được đẩy mạnh bởi những tiến bộ gần đây trong Trí tuệ Nhân tạo, đang thúc đẩy những biến động đáng kể trong bối cảnh công nghệ hiện nay. Bằng cách cho phép tính toán gần nguồn dữ liệu, Trí tuệ Nằm ở cận biên cải thiện độ nhạy, tăng cường bảo mật và quyền riêng tư, thúc đẩy tính mở rộng, khả năng tích hợp tính toán phân tán, và nâng cao hiệu quả chi phí.
Wevolver đã hợp tác với các chuyên gia ngành, nhà nghiên cứu và nhà cung cấp công nghệ để tạo ra một báo cáo chi tiết về trạng thái hiện tại của Trí tuệ Nằm ở cận biên. Tài liệu này bao gồm các khía cạnh kỹ thuật, ứng dụng, thách thức và xu hướng tương lai của Trí tuệ Nằm ở cận biên. Báo cáo kết hợp cái nhìn thực tế và kỹ thuật từ các chuyên gia ngành, giúp độc giả hiểu và điều hướng trong cảnh quan Trí tuệ Nằm ở cận biên đang phát triển rất nhanh.
Giới thiệu Báo cáo
Sự xuất hiện của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong những năm gần đây thực sự đã cách mạng hóa các ngành công nghiệp và cuộc sống cá nhân của chúng ta, mang đến những cơ hội và khả năng chưa từng có. Tuy nhiên, trong khi xử lý dữ liệu dựa trên đám mây và Trí tuệ Nhân tạo dựa trên đám mây đã phát triển mạnh trong thập kỷ qua, chúng ta đã trải qua những vấn đề như độ trễ, hạn chế băng thông, và lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư, để kể đến một số vấn đề. Đó là nơi sự xuất hiện của Trí tuệ Nằm ở cận biên trở nên vô cùng quý giá và biến đổi cảnh quan Trí tuệ Nhân tạo.
Trí tuệ Nằm ở cận biên đại diện cho một sự chuyển đổi mô hình trong triển khai Trí tuệ Nhân tạo, mang lại sức mạnh tính toán gần nguồn dữ liệu. Nó cho phép xử lý dữ liệu trên thiết bị và khả năng ra quyết định theo thời gian thực, có hiểu biết về bối cảnh. Thay vì phụ thuộc vào xử lý dựa trên đám mây, Trí tuệ Nằm ở cận biên sử dụng các thiết bị nằm ở đỉnh như cảm biến, máy ảnh, điện thoại thông minh và các thiết bị nhỏ gọn khác để thực hiện tính toán Trí tuệ Nhân tạo trực tiếp trên thiết bị. Phương pháp này mang lại nhiều lợi ích, bao gồm giảm độ trễ, tăng cường hiệu quả băng thông, cải thiện quyền riêng tư dữ liệu và tăng độ tin cậy trong các tình huống có kết nối hạn chế hoặc không đều đặn.
“Dù có 5G trên khắp mọi nơi, kết nối đến đám mây không được đảm bảo, và băng thông không được đảm bảo trong mọi trường hợp. Sự chuyển động đến AIoT ngày càng cần đến sự thông minh và sức mạnh tính toán tại đỉnh.”
— Nandan Nayampally, Giám đốc Tiếp thị, Brainchip
Trong khi Trí tuệ Nhân tạo dựa trên đám mây chủ yếu thực hiện xử lý và phân tích dữ liệu trên các máy chủ từ xa, Trí tuệ Nằm ở cận biên tập trung vào việc kích hoạt khả năng Trí tuệ Nhân tạo trực tiếp trên các thiết bị. Sự phân biệt chính ở đây nằm ở vị trí xử lý và bản chất của dữ liệu được xử lý. Trí tuệ Nhân tạo dựa trên đám mây thích hợp cho các ứng dụng yêu cầu xử lý mạnh mẽ có thể chấp nhận độ trễ, trong khi Trí tuệ Nằm ở cận biên xuất sắc trong các tình huống cần đòi hỏi xử lý thời gian thực. Bằng cách triển khai mô hình Trí tuệ Nhân tạo trực tiếp trên các thiết bị nằm ở đỉnh, Trí tuệ Nằm ở Đỉnh giảm thiểu sự phụ thuộc vào kết nối đám mây, cho phép quyết định và phản ứng được thực hiện tại địa phương.
Khái niệm cận biên bao gồm toàn bộ phổ từ trung tâm dữ liệu đến các điểm cuối IoT. Điều này bao gồm đỉnh trung tâm dữ liệu, bên mạng, biên nhúng và các biên on-premises, mỗi loại biên có những ứng dụng sử dụng riêng biệt. Yêu cầu tính toán quyết định đặc biệt xác định nơi một ứng dụng cụ thể nằm trên phổ, từ các giải pháp đỉnh trung tâm dữ liệu đến các cảm biến nhỏ nhúng trong các thiết bị như lốp ô tô. Các ứng dụng liên quan đến rung có thể được đặt ở một đầu của phổ, thường được triển khai trên các vi điều khiển, trong khi các nhiệm vụ phân tích video phức tạp có thể gần hơn đầu kia, đôi khi trên các bộ xử lý vi điều khiển mạnh mẽ hơn.
“Các ứng dụng dần dần di chuyển đến đỉnh khi những nền tảng đỉnh này cải thiện sức mạnh tính toán của chúng.”
— Ian Bratt, Đồng nghiên cứu và Giám đốc Cao cấp Công nghệ, Arm
Khi nói đến Trí tuệ Nằm ở Đỉnh, trọng tâm chủ yếu là vào các hệ thống cảm nhận. Điều này bao gồm các hệ thống dựa trên máy ảnh, cảm biến âm thanh và các ứng dụng như giám sát giao thông trong các thành phố thông minh. Trí tuệ Nằm ở cận biên về cơ bản hoạt động như một hệ thống cảm nhận mở rộng, liên tục theo dõi và giải mã các sự kiện trong thế giới thực. Trong một phương pháp kỹ thuật tích hợp, thông tin thu thập có thể được gửi đến đám mây để xử lý tiếp theo.
Trí tuệ Nằm ở cận biên rất hiệu quả trong các ứng dụng nơi quyết định nhanh chóng và phản ứng ngay lập tức đối với dữ liệu theo thời gian thực là cần thiết. Ví dụ, trong lái xe tự động, Trí tuệ Nằm ở cận biên tăng cường khả năng xử lý dữ liệu cảm biến trên xe và đưa ra quyết định trong một phần nhỏ giây để đảm bảo điều hướng an toàn. Tương tự, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, Trí tuệ Nằm ở cận biên cho phép theo dõi bệnh nhân theo thời gian thực, phát hiện bất thường và hỗ trợ các biện pháp can thiệp ngay lập tức. Khả năng xử lý và phân tích dữ liệu tại địa phương giúp các chuyên gia y tế thực hiện can thiệp kịp thời và cứu sống bệnh nhân.
Các lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ Nằm ở cận biên có thể được phân biệt dựa trên các yêu cầu cụ thể như độ nhạy với nguồn điện, giới hạn kích thước, ràng buộc về trọng lượng và khả năng trao đổi nhiệt. Độ nhạy với nguồn điện là một xem xét quan trọng, vì các thiết bị nằm ở đỉnh thường là những thiết bị có công suất thấp được sử dụng trong điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh hoặc hệ thống Internet of Things (IoT). Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo triển khai trên những thiết bị này phải được tối ưu hóa để tiêu thụ năng lượng hiệu quả, nhằm bảo vệ thời lượng pin và kéo dài thời gian hoạt động.
Ràng buộc về kích thước và giới hạn trọng lượng cũng đóng một vai trò khá quan trọng trong việc phân biệt các lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ Nằm ở cận biên. Các thiết bị nằm ở đỉnh thường nhỏ gọn và có thể mang theo, làm cho việc mô hình Trí tuệ Nhân tạo trở nên nhẹ và hiệu quả về không gian. Xem xét này đặc biệt quan trọng khi tích hợp các thiết bị nằm ở đỉnh vào các drone, robot hoặc thiết bị có thể đeo, nơi kích thước và trọng lượng ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và khả năng sử dụng.
Tuy nhiên, tính toán tại đỉnh mang lại những lợi ích đáng kể mà trước đây là không thể đạt được. Việc sở hữu dữ liệu, ví dụ như, mang lại một mức độ bảo mật cao, vì không cần phải gửi dữ liệu lên đám mây, từ đó giảm thiểu các rủi ro an ninh mạng ngày càng tăng. Tính toán tại cận biên cũng giảm độ trễ và sử dụng năng lượng do ít giao tiếp qua lại với đám mây, điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị có tài nguyên hạn chế chạy trên năng lượng thấp. Và những lợi ích không chỉ dừng lại ở đó, khi chúng ta đang chứng kiến nhiều sự phát triển thú vị hơn trong hiệu suất và quyết định thời gian thực, kiểm soát quyền riêng tư cải thiện và học trên thiết bị, giúp các thiết bị thông minh hoạt động tự động và linh hoạt mà không cần phải phụ thuộc vào tương tác đám mây liên tục.
“Sự bùng nổ gần đây trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo đã được kích thích bởi sự tương tác hòa hợp giữa các thuật toán tiên tiến và phần cứng tiên tiến. Khi chúng ta tiến lên phía trước, sự cộng tác của hai yếu tố này sẽ trở nên ngày càng quan trọng, đặc biệt là đối với Trí tuệ Nằm ở Đỉnh.”
— Dr. Bram Verhoef, Trưởng Nhóm Học máy tại Axelera AI
Trí tuệ Nằm ở cận biên mang lại ý nghĩa to lớn trong cả công nghệ hiện tại và tương lai. Với việc xử lý Trí tuệ Nhân tạo tập trung, khả năng phản ứng cải thiện, quyền riêng tư và bảo mật tăng cường, hiệu quả chi phí, khả năng mở rộng và tích hợp tính toán phân tán, Trí tuệ Nằm ở cận biên đang làm thay đổi thế giới chúng ta ngay lúc này. Và với sự phát triển nhanh chóng diễn ra liên tục, có thể khó để theo kịp tất cả những tiến bộ mới trong lĩnh vực này.
Đó là lý do tại sao Wevolver đã hợp tác với nhiều chuyên gia ngành, nhà nghiên cứu, giáo sư và các công ty hàng đầu để tạo ra một báo cáo toàn diện về trạng thái hiện tại của Trí tuệ Nằm ở cận biên, khám phá lịch sử của nó, các ứng dụng tiên tiến và những phát triển trong tương lai. Báo cáo này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức thực tế và kỹ thuật để giúp bạn hiểu và điều hướng trong cảnh quan đang tiến triển của Trí tuệ Nằm ở cận biên.
Báo cáo này không thể có được nếu không có sự đóng góp và tài trợ của Alif Semiconductor, Arduino, Arm, Axelera AI, BrainChip, Edge Impulse, GreenWaves Technologies, Sparkfun, ST, và Synaptics. Cam kết của họ trong việc chia sẻ tri thức và hiểu biết một cách khách quan để khuyến khích sự đổi mới và tiến hóa công nghệ hoàn toàn phù hợp với những gì Wevolver thực hiện và tầm ảnh hưởng.
Khi thế giới trở nên ngày càng kết nối và dựa vào dữ liệu, Trí tuệ Nằm ở cận biên đang trỗi dậy như một công nghệ quan trọng tại trung tâm của sự biến đổi này, và chúng tôi hy vọng rằng báo cáo toàn diện này sẽ cung cấp đủ kiến thức và nguồn động viên để bạn tham gia vào hành trình khám phá lĩnh vực công nghệ rất tiềm năng này.
2023EdgeAITechnologyReport