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東田三防:借助邊緣人工智能進工業(yè)自動化

作者:東田三防 發(fā)布時間:2023-07-31 09:19:03點擊:6100

信息摘要:

最近人工智能效率的進步、物聯(lián)網(wǎng)設備的采用和邊緣計算為邊緣人工智能帶來了新的機遇。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。

東田三防:借助邊緣人工智能進工業(yè)自動化

在自動化競賽中,各行業(yè)都在尋找改進流程、效率和安全性的方法。因此,計算機程序被迫識別模式并重復、安全地執(zhí)行任務。最近人工智能效率的進步、物聯(lián)網(wǎng)設備的采用和邊緣計算為邊緣人工智能帶來了新的機遇。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。

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了解什么是邊緣人工智能?

邊緣人工智能利用邊緣計算的概念,通過在設備附近進行數(shù)據(jù)收集、處理和理解,以取代傳統(tǒng)的集中式云計算設施。這種方式使得在邊緣進行安全、實時的決策成為可能,同時也能夠獨立于網(wǎng)絡連接。據(jù)研究機構(gòu)IDC預測,到2025年,將有416億個聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設備產(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)復雜,但邊緣人工智能的最終目標是更接近設備本身,從而減少需要移動的數(shù)據(jù)量。

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這為企業(yè)帶來了幾個優(yōu)勢:

●減少實時分析的延遲: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大,因為每個處理數(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)在本地處理大部分數(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)設備而言。

●智能化與改進:根據(jù)其模型,人工智能應用程序比僅響應程序員預期輸入的傳統(tǒng)應用程序更強大、更靈活。隨著人工智能模型獲得更多數(shù)據(jù),它們變得越來越準確。當邊緣人工智能應用程序遇到無法準確或自信處理的數(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練并從中學習。模型在邊緣生產(chǎn)的時間越長,模型就越準確。


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,機器必須在功能上模擬人類的認知能力。許多人工智能模型都利用機器學習技術(shù),使其能夠在不需要專門編程的情況下進行學習和優(yōu)化流程。其他模型則采用神經(jīng)網(wǎng)絡,通過提供大量問題示例和相應的正確答案來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡回答特定問題。這個訓練過程被稱為深度學習。

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邊緣人工智能可以在各種硬件上運行。然而,當前市場上可用的邊緣人工智能設備通常既不夠強大,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廈門市三防筆記本電腦等高性能、耐用的設備可以為邊緣人工智能的應用提供良好的支持。這些設備具有防水、防塵、防摔等功能,并且采用了先進的處理器和高速內(nèi)存,可以提供強大的計算性能和穩(wěn)定性,適用于各種邊緣環(huán)境。

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