چگونه هوش مصنوعی Edge Computing را برای دستگاه‌های سریع‌تر و هوشمندتر متحول می‌کند – AI Time Journal

همانطور که جهان بیشتر به هم متصل می شود، تقاضا برای دستگاه های سریع تر و هوشمندتر همچنان در حال افزایش است. اینترنت اشیا (IoT) و گسترش شبکه های 5G، حجم عظیمی از داده ها را در لبه شبکه تولید کرده است. در پاسخ، محاسبات لبه به یک فناوری حیاتی تبدیل شده است که داده‌ها را نزدیک‌تر به منبع آن پردازش می‌کند و تأخیر را کاهش می‌دهد.

با این حال، انقلاب واقعی در ادغام هوش مصنوعی (AI) با محاسبات لبه نهفته است که منجر به دستگاه‌های سریع‌تر و کارآمدتر می‌شود. این پست جزئیات محاسبات لبه چیست، هوش مصنوعی چگونه محاسبات لبه را تغییر می‌دهد و صنایعی که از محاسبات لبه مبتنی بر هوش مصنوعی سود می‌برند، توضیح می‌دهد.

Edge Computing چیست؟

قبل از بررسی تاثیر هوش مصنوعی بر محاسبات لبه، مهم است که بفهمیم محاسبات لبه چیست. بر خلاف رایانش ابری سنتی، که داده‌ها را در مراکز داده متمرکز پردازش می‌کند، محاسبات لبه داده‌ها را به صورت محلی، چه روی دستگاه یا در گره‌های لبه نزدیک، پردازش می‌کند. این پردازش داده های محلی نیاز به ارتباط مداوم با فضای ابری را کاهش می دهد، تأخیر را کاهش می دهد و زمان پاسخ را بهبود می بخشد.

محاسبات لبه برای برنامه هایی که نیاز به تجزیه و تحلیل داده های بلادرنگ دارند، مانند وسایل نقلیه خودران، اتوماسیون صنعتی و نظارت بر مراقبت های بهداشتی از راه دور بسیار مهم است. با این حال، وقتی با هوش مصنوعی همراه شود، پتانسیل آن به طور تصاعدی بیشتر است و فرصت‌های قدرتمندی برای نوآوری ایجاد می‌کند.

چگونه هوش مصنوعی Edge Computing را تغییر می دهد

هوش مصنوعی با توانمندسازی دستگاه‌ها برای پردازش داده‌ها و یادگیری، تصمیم‌گیری و انطباق مستقل، محاسبات لبه را افزایش می‌دهد. این ادغام از هوش مصنوعی و محاسبات لبه منجر به دستگاه های هوشمندتر با قابلیت عملکرد بیشتر می شود. در اینجا نحوه ایجاد تغییرات توسط هوش مصنوعی آمده است:

تصمیم گیری در زمان واقعی

یکی از مهم‌ترین کمک‌های هوش مصنوعی به محاسبات لبه، امکان تصمیم‌گیری در زمان واقعی است. به طور سنتی، حجم زیادی از داده ها برای پردازش به ابر ارسال می شد که منجر به تاخیر می شد. برای کاربردهای حیاتی (مانند وسایل نقلیه خودران)، چند میلی ثانیه تاخیر می تواند تفاوت را ایجاد کند.

با هوش مصنوعی ادغام شده در محاسبات لبه، داده‌ها بلافاصله پردازش و تجزیه و تحلیل می‌شوند و به دستگاه‌ها اجازه می‌دهند در چند ثانیه تصمیم بگیرند. به عنوان مثال، محاسبات لبه مبتنی بر هوش مصنوعی، یک خودروی مستقل را قادر می‌سازد تا داده‌های حسگر را در زمان واقعی پردازش کند و با خیال راحت در محیط‌های پیچیده حرکت کند.

بهره وری انرژی بهبود یافته است

هوش مصنوعی همچنین دستگاه‌های لبه را از نظر انرژی کارآمدتر می‌کند. از آنجایی که بسیاری از دستگاه های لبه (مانند حسگرها و ابزارهای موبایل) با قدرت محدود کار می کنند، الگوریتم های هوش مصنوعی می تواند به طور هوشمند مصرف برق را بر اساس حجم کار مدیریت کند.

هوش مصنوعی با تعیین زمان پردازش داده‌ها به صورت محلی و زمان تخلیه وظایف در فضای ابری به بهینه‌سازی منابع کمک می‌کند و مصرف انرژی غیرضروری را کاهش می‌دهد و در عین حال عملکرد بهینه را حفظ می‌کند.

امنیت پیشرفته

امنیت یک نگرانی اصلی برای محاسبات لبه است، زیرا داده های حساس اغلب در دستگاه های محلی پردازش می شوند. هوش مصنوعی می تواند با شناسایی پتانسیل کمک کند تهدیدات امنیتی در زمان واقعی. الگوریتم‌های هوش مصنوعی دستگاه‌ها و ناهنجاری‌های ترافیک داده‌ها را کنترل می‌کنند و موارد نقض احتمالی را قبل از تبدیل شدن به مشکلات جدی شناسایی می‌کنند. این قابلیت به ویژه برای صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی که حفاظت از اطلاعات حساس بسیار مهم است، مهم است.

تجربیات کاربر شخصی شده

توانایی هوش مصنوعی برای یادگیری و تطبیق منجر به تجربیات شخصی سازی شده برای کاربران می شود. دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند رفتار و اولویت‌ها را برای ارائه راه‌حل‌های مناسب تجزیه و تحلیل کنند.

به عنوان مثال، دستگاه‌های لبه‌ای با هوش مصنوعی در خانه‌های هوشمند می‌توانند روال روزانه کاربر را یاد بگیرند و به طور خودکار نور، دما و تنظیمات امنیتی را بر اساس عادات و ترجیحات تنظیم کنند. این پاسخ فوری و شخصی تنها به این دلیل امکان پذیر است که هوش مصنوعی داده ها را مستقیماً روی دستگاه پردازش می کند و به تغییرات بلادرنگ در محیط پاسخ می دهد.

صنایعی که از محاسبات لبه مبتنی بر هوش مصنوعی سود می برند

این ترکیب از هوش مصنوعی و محاسبات لبه در حال حاضر تأثیر قابل توجهی در چندین صنعت ایجاد کرده است. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

1. تولید

در کارخانه‌های هوشمند، محاسبات لبه مبتنی بر هوش مصنوعی، تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را ممکن می‌سازد. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر در زمان واقعی، هوش مصنوعی به شناسایی مشکلات دستگاه قبل از ایجاد خرابی کمک می‌کند، کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

2. مراقبت های بهداشتی

در مراقبت های بهداشتی، هوش مصنوعی در لبه امکان نظارت از راه دور بیماران را فراهم می کند. دستگاه‌هایی مانند پوشیدنی‌ها و حسگرهای پزشکی داده‌ها را به صورت محلی پردازش می‌کنند و اطلاعات حیاتی را در زمان واقعی برای متخصصان پزشکی ارسال می‌کنند. این امر تشخیص و درمان به موقع را به ویژه در مناطق روستایی یا مناطق محروم تضمین می کند.

3. خرده فروشی

خرده فروشان از محاسبات لبه مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود تجربیات مشتری استفاده می کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های ذخیره‌شده مانند ترافیک و الگوهای فروش را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند. همچنین قابلیت بهینه سازی موجودی یا ارائه توصیه های شخصی محصول به مشتریان را دارد.

4. مخابرات

با ظهور 5G، شرکت‌های مخابراتی هوش مصنوعی را در شبکه‌های لبه خود ادغام می‌کنند تا ترافیک داده را کارآمدتر مدیریت کنند. این منجر به خدمات سریعتر، قابل اعتمادتر و بهبود تجربیات مشتری می شود.

این فناوری تنها به صنایع سنتی محدود نمی شود، پلتفرم هایی مانند گاول در حال استفاده از این آخرین فناوری برای ساده کردن پردازش اسناد هستند. این پلت فرم به متخصصان حقوقی و مشاغل کمک می کند تا گردش کار اسناد را خودکار کنند و زمان و تلاش لازم برای مدیریت فایل های PDF پیچیده را کاهش دهند.

یادداشت پایانی

هوش مصنوعی با ساختن دستگاه‌ها سریع‌تر، هوشمندتر و کارآمدتر، محاسبات لبه‌ای را متحول می‌کند. از تصمیم‌گیری در زمان واقعی گرفته تا بهبود کارآمد انرژی و امنیت افزایش یافته، دستگاه‌های لبه مبتنی بر هوش مصنوعی صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و ارتباطات را متحول می‌کنند.