Зростання Edge AI: Топ-10 платформ, які спричиняють революцію
У той час як технології змінюються щодня, саме Edge AI відіграє важливу роль в обробці та аналітиці даних. Розвиваючи навички штучного інтелекту поблизу джерел даних, Edge AI забезпечує більшу ефективність і зменшує затримки, впроваджуючи прийняття рішень у режимі реального часу. Ось 10 найкращих платформ, які сприяють розвитку Edge AI, демонструючи інновації та внесок цієї галузі, що дуже швидко розвивається.
NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetson – один з лідерів в області Edge AI, що надає обчислювальні платформи та обчислювальну потужність, призначену для периферійних додатків. Серія Jetson включає такі модулі, як Jetson Nano, TX2, Xavier та Orin, що відповідають різним вимогам до продуктивності. Ці платформи охоплюють широкий спектр застосування штучного інтелекту, таких як робототехніка, автономні транспортні засоби та інфраструктура розумних міст. Завдяки таким прискореним обчисленням на базі GPU, NVIDIA Jetson став сучасним ресурсом для обробки даних у реальному часі та розгортання штучного інтелекту.
Google Coral
Google Coral надає повний стек для Edge AI, його апаратне забезпечення у вигляді ASIC, Edge TPU (Tensor Processing Unit), для прискорення машинного навчання на периферії. Такі продукти, як Coral Dev Board та USB Accelerator, надають розробникам апаратне забезпечення, необхідне для ефективного розгортання моделей у штучному інтелекті. Розроблений Google, Coral популярний завдяки своїй неймовірній зручності та підтримці безшовної інтеграції з TensorFlow Lite, що робить його однією з найпопулярніших платформ для проектів Edge AI.
Intel Movidius
Intel Movidius спеціалізується на рішеннях для обробки технічного зору в Edge AI. Movidius Neural Compute Stick – один з таких продуктів, який робить будь-який периферійний пристрій інтелектуальним. Intel’s Movidius – це рішення для тих, хто хоче мати невелике енергоспоживання при високій продуктивності в пристроях, що застосовуються в камерах безпеки, безпілотниках і розумних приладах. Технологія Movidius від Intel може виконувати складні завдання штучного інтелекту, такі як виявлення об’єктів і розпізнавання облич.
Microsoft Azure IoT Edge
Microsoft Azure IoT Edge розширює всі розширені можливості хмарного інтелекту Azure для Інтернету речей. Архітектура Microsoft Azure IoT Edge дозволяє пристроям запускати служби штучного інтелекту та моделі машинного навчання прямо на межі поля. Azure IoT Edge надає широку підтримку для різних сценаріїв використання, від предиктивного обслуговування до аналітики в режимі реального часу і висновків на основі штучного інтелекту на периферії. Вона також забезпечує єдину стратегію управління як хмарними, так і периферійними ресурсами.
AWS Deep Learning AMI
Amazon Web Services (AWS) Deep Learning AMI (DLAMI) розширює можливості периферійного штучного інтелекту за допомогою AWS Greengrass. Greengrass дозволяє запускати функції AWS Lambda і моделі машинного навчання на периферійних пристроях, забезпечуючи аналітику і прийняття рішень в режимі реального часу. AWS Deep Learning AMI створені для того, щоб стати основою широкого спектру периферійних додатків, від промислової автоматизації до розумних пристроїв.
IBM Edge Application Manager
IBM Edge Application Manager – це рішення для мульти- та периферійного середовища. Воно керує, автоматично масштабує та оптимізує робочі навантаження штучного інтелекту. Він використовується в різних сценаріях, які працюють в таких галузях, як виробництво, енергетика та роздрібна торгівля, пропонуючи рішення для обробки даних в реальному часі та розгортання штучного інтелекту на периферії.
Qualcomm Snapdragon
Компанія Qualcomm має власний механізм штучного інтелекту, який можна знайти в процесорах Snapdragon, що забезпечує виняткову обробку даних штучним інтелектом на периферії. Його механізм штучного інтелекту може запускати і прискорювати робочі навантаження машинного навчання і комп’ютерного зору. Тому він підходить для мобільних і стаціонарних периферійних пристроїв, розумних камер і подібних периферійних пристроїв. Технологія від Qualcomm, по суті, уможливлює таку розширену функціональність, забезпечуючи виявлення об’єктів у реальному часі та розпізнавання голосу, серед іншого, для подальшого покращення користувацького досвіду та реалізації потенціалу цих пристроїв.
Edge Impulse
Edge Impulse – це спеціалізована платформа для розробки та розгортання моделей машинного навчання на периферії. Платформа зосереджена на інструментах від збору даних і навчання моделей до розгортання для використання в додатках штучного інтелекту. Крім того, цей інструмент є діагностичним для пристроїв – приймає все, від натільних датчиків до промислового обладнання та систем моніторингу навколишнього середовища. Що ж, це пропонує альтернативний, дуже широкий вибір для Edge AI.
Hewlett Packard Enterprise Edgeline
Hewlett Packard Enterprise Edgeline – це поєднання Edge AI та ІТ-інфраструктури для аналітики в реальному часі та обробки даних штучного інтелекту. Платформи Edgeline поєднують в собі потужне апаратне забезпечення з передовим програмним забезпеченням, що дозволяє їм працювати в складних умовах. Hewlett Packard Enterprise Edgeline застосовується у виробничому, транспортному та енергетичному секторах. Тому вона забезпечує надійні та ефективні рішення Edge AI.
Samsung ARTIK
Samsung ARTIK пропонує єдине рішення в області Edge AI, яке поєднує апаратні модулі з наборами для розробки. Платформи ARTIK спеціально розроблені для додатків IoT і Edge AI, де вони забезпечують інтегрований зв’язок і обчислювальну потужність. Комплексні рішення Samsung ARTIK, завдяки інтеграції, підтримують додатки для розумного будинку, промислової автоматизації та охорони здоров’я, оскільки вони використовують надійний, масштабований штучний інтелект на периферії.
На закінчення
Це найкращі платформи штучного інтелекту Edge AI, які дають змогу вдосконалити та змінити способи обробки даних і прийняття рішень. Завдяки своїм відмінним характеристикам, всі ці платформи – від обчислювальної потужності модулів NVIDIA Jetson до ефективності прискорювача штучного інтелекту Google Coral – працюють разом у різних галузях промисловості в умовах появи технологій Edge AI. Інвестиції відкривають можливості для підвищення ефективності за рахунок скорочення операційних часових затримок і уможливлення прийняття реальних рішень у реальному часі в широкому масштабі.
Найпоширеніші запитання та відповіді на них
Що таке Edge AI?
Граничний ШІ – це технології штучного інтелекту, розгорнуті на межі мереж, ближче до місця генерації даних, щоб забезпечити їх обробку і прийняття рішень в реальному часі.
Чому Edge AI важливий?
Граничний ШІ зменшує затримки, підвищує ефективність і дозволяє швидше реагувати, обробляючи дані локально, а не покладаючись на централізовані хмарні сервери.
У яких сферах найчастіше використовується Edge AI?
Серед поширених сфер застосування – автономні транспортні засоби, розумні міста, промислова автоматизація, системи безпеки та пристрої Інтернету речей.
Як NVIDIA Jetson підтримує Edge AI?
NVIDIA Jetson надає потужні обчислювальні платформи штучного інтелекту з модулями, прискореними на GPU, що підтримують обробку даних у реальному часі та широкий спектр використання штучного інтелекту.
Що таке AWS Greengrass?
AWS Greengrass – це сервіс, який розширює хмарні можливості AWS на периферійні пристрої, дозволяючи розгортати моделі машинного навчання та сервіси штучного інтелекту безпосередньо на периферії.