東田三防：借助邊緣人工智能進(jìn)工業(yè)自動化

在自動化競賽中，各行業(yè)都在尋找改進(jìn)流程、效率和安全性的方法。因此，計(jì)算機(jī)程序被迫識別模式并重復(fù)、安全地執(zhí)行任務(wù)。最近人工智能效率的進(jìn)步、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的采用和邊緣計(jì)算為邊緣人工智能帶來了新的機(jī)遇。如今，幾乎每個企業(yè)的工作職能都可以從采用邊緣人工智能中受益。

了解什么是邊緣人工智能？

邊緣人工智能利用邊緣計(jì)算的概念，通過在設(shè)備附近進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、處理和理解，以取代傳統(tǒng)的集中式云計(jì)算設(shè)施。這種方式使得在邊緣進(jìn)行安全、實(shí)時的決策成為可能，同時也能夠獨(dú)立于網(wǎng)絡(luò)連接。據(jù)研究機(jī)構(gòu)IDC預(yù)測，到2025年，將有416億個聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生79.4 ZB的數(shù)據(jù)，邊緣人工智能將在這個數(shù)字中扮演越來越重要的角色。

邊緣人工智能如何使工業(yè)4.0受益？

總體而言，邊緣人工智能隨著人工智能的日益普及而不斷發(fā)展。盡管技術(shù)復(fù)雜，但邊緣人工智能的最終目標(biāo)是更接近設(shè)備本身，從而減少需要移動的數(shù)據(jù)量。

這為企業(yè)帶來了幾個優(yōu)勢：

●減少實(shí)時分析的延遲：物聯(lián)網(wǎng)的廣泛采用推動了大數(shù)據(jù)的爆炸式增長。隨著突然能夠收集業(yè)務(wù)各個方面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在云中來回傳輸需要時間。邊緣人工智能通過在設(shè)備級別本地處理數(shù)據(jù)來減少延遲。

●高可用性：去中心化和離線功能使邊緣人工智能更加強(qiáng)大，因?yàn)槊總€處理數(shù)據(jù)并不總是需要互聯(lián)網(wǎng)訪問。

●降低帶寬要求和成本：在設(shè)備上本地處理數(shù)據(jù)可以降低互聯(lián)網(wǎng)帶寬、能源、網(wǎng)絡(luò)成本和云存儲的成本。

●提高數(shù)據(jù)安全性：邊緣人工智能系統(tǒng)在本地處理大部分?jǐn)?shù)據(jù)，僅將分析和見解上傳到云端。這大大減少了發(fā)送到云端和其他外部位置的數(shù)據(jù)負(fù)載，并且更加安全。而且，隨著安全性的提高，隱私也變得越來越重要，尤其是對于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備而言。

●智能化與改進(jìn)：根據(jù)其模型，人工智能應(yīng)用程序比僅響應(yīng)程序員預(yù)期輸入的傳統(tǒng)應(yīng)用程序更強(qiáng)大、更靈活。隨著人工智能模型獲得更多數(shù)據(jù)，它們變得越來越準(zhǔn)確。當(dāng)邊緣人工智能應(yīng)用程序遇到無法準(zhǔn)確或自信處理的數(shù)據(jù)時，它通常會上傳數(shù)據(jù)，以便人工智能可以重新訓(xùn)練并從中學(xué)習(xí)。模型在邊緣生產(chǎn)的時間越長，模型就越準(zhǔn)確。

是什么讓邊緣人工智能技術(shù)發(fā)揮作用？

邊緣人工智能的發(fā)揮離不開人工智能技術(shù)的支持。為了成功執(zhí)行物體檢測、數(shù)據(jù)處理、理解和與人類對話等任務(wù)，機(jī)器必須在功能上模擬人類的認(rèn)知能力。許多人工智能模型都利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，使其能夠在不需要專門編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化流程。其他模型則采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過提供大量問題示例和相應(yīng)的正確答案來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回答特定問題。這個訓(xùn)練過程被稱為深度學(xué)習(xí)。

邊緣人工智能可以在各種硬件上運(yùn)行。然而，當(dāng)前市場上可用的邊緣人工智能設(shè)備通常既不夠強(qiáng)大，也不夠耐用，無法完全滿足邊緣的內(nèi)存、性能、尺寸和功耗要求。

在這種情況下，東田三防平板電腦和貴陽市三防筆記本電腦等高性能、耐用的設(shè)備可以為邊緣人工智能的應(yīng)用提供良好的支持。這些設(shè)備具有防水、防塵、防摔等功能，并且采用了先進(jìn)的處理器和高速內(nèi)存，可以提供強(qiáng)大的計(jì)算性能和穩(wěn)定性，適用于各種邊緣環(huán)境。