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东田三防:借助边缘人工智能进工业自动化
在自动化竞赛中,各行业都在寻找改进流程、效率和安全性的方法。因此,计算机程序被迫识别模式并重复、安全地执行任务。最近人工智能效率的进步、物联网设备的采用和边缘计算为边缘人工智能带来了新的机遇。如今,几乎每个企业的工作职能都可以从采用边缘人工智能中受益。
了解什么是边缘人工智能?
边缘人工智能利用边缘计算的概念,通过在设备附近进行数据收集、处理和理解,以取代传统的集中式云计算设施。这种方式使得在边缘进行安全、实时的决策成为可能,同时也能够独立于网络连接。据研究机构IDC预测,到2025年,将有416亿个联网物联网设备产生79.4 ZB的数据,边缘人工智能将在这个数字中扮演越来越重要的角色。
边缘人工智能如何使工业4.0受益?
总体而言,边缘人工智能随着人工智能的日益普及而不断发展。尽管技术复杂,但边缘人工智能的最终目标是更接近设备本身,从而减少需要移动的数据量。
这为企业带来了几个优势:
●减少实时分析的延迟:物联网的广泛采用推动了大数据的爆炸式增长。随着突然能够收集业务各个方面的数据,数据在云中来回传输需要时间。边缘人工智能通过在设备级别本地处理数据来减少延迟。
●高可用性:去中心化和离线功能使边缘人工智能更加强大,因为每个处理数据并不总是需要互联网访问。
●降低带宽要求和成本:在设备上本地处理数据可以降低互联网带宽、能源、网络成本和云存储的成本。
●提高数据安全性:边缘人工智能系统在本地处理大部分数据,仅将分析和见解上传到云端。这大大减少了发送到云端和其他外部位置的数据负载,并且更加安全。而且,随着安全性的提高,隐私也变得越来越重要,尤其是对于物联网设备而言。
●智能化与改进:根据其模型,人工智能应用程序比仅响应程序员预期输入的传统应用程序更强大、更灵活。随着人工智能模型获得更多数据,它们变得越来越准确。当边缘人工智能应用程序遇到无法准确或自信处理的数据时,它通常会上传数据,以便人工智能可以重新训练并从中学习。模型在边缘生产的时间越长,模型就越准确。
是什么让边缘人工智能技术发挥作用?
边缘人工智能的发挥离不开人工智能技术的支持。为了成功执行物体检测、数据处理、理解和与人类对话等任务,机器必须在功能上模拟人类的认知能力。许多人工智能模型都利用机器学习技术,使其能够在不需要专门编程的情况下进行学习和优化流程。其他模型则采用神经网络,通过提供大量问题示例和相应的正确答案来训练神经网络回答特定问题。这个训练过程被称为深度学习。
边缘人工智能可以在各种硬件上运行。然而,当前市场上可用的边缘人工智能设备通常既不够强大,也不够耐用,无法完全满足边缘的内存、性能、尺寸和功耗要求。
在这种情况下,东田三防平板电脑和三防笔记本电脑等高性能、耐用的设备可以为边缘人工智能的应用提供良好的支持。这些设备具有防水、防尘、防摔等功能,并且采用了先进的处理器和高速内存,可以提供强大的计算性能和稳定性,适用于各种边缘环境。