什么是邊緣人工智能?邊緣人工智能研究方向有哪些?

本文中，小編將對(duì)邊緣人工智能予以介紹，如果你想對(duì)邊緣人工智能以及邊緣人工智能的主要研究方向的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)邊緣人工智能的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、什么是邊緣人工智能

首先，我們來看看什么是邊緣人工智能。

邊緣人工智能是一項(xiàng)將人工智能引入邊緣場景的新技術(shù)。具體而言，邊緣人工智能是網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用程序核心功能的組合，使邊緣設(shè)備能夠執(zhí)行智能算法，提供智能服務(wù)并滿足延遲要求，這些新興技術(shù)對(duì)低能耗、高精度、安全性和可靠性的關(guān)鍵要求。它為邊緣計(jì)算設(shè)備提供了一個(gè)開放平臺(tái)，該平臺(tái)集成了數(shù)據(jù)連接和管理、數(shù)據(jù)計(jì)算和分析、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與發(fā)送、業(yè)務(wù)智能決策和開發(fā)，并使用智能算法為邊緣計(jì)算提供任務(wù)遷移和任務(wù)卸載節(jié)點(diǎn)。智能服務(wù)，進(jìn)一步滿足了實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能以及安全性和隱私性的行業(yè)需求，在邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)之間建立了一種新的協(xié)同模式。邊緣人工智能使用戶服務(wù)更靠近數(shù)據(jù)端，這是在當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代特定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方案中提出的一種更高效、更便捷的計(jì)算方法。

邊緣人工智能是人工智能領(lǐng)域中引人注目的新領(lǐng)域之一。其目的是允許用戶運(yùn)行人工智能流程，而不必?fù)?dān)心隱私或數(shù)據(jù)傳輸緩慢的影響。邊緣人工智能可以使人工智能技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用，從而使智能設(shè)備可以快速響應(yīng)輸入，而無需訪問云平臺(tái)。盡管這是對(duì)邊緣人工智能的快速定義，但有必要更好地了解和探索邊緣人工智能技術(shù)，并了解邊緣人工智能的一些使用案例。在邊緣人工智能中，人工智能算法可以在不與硬件計(jì)算機(jī)接觸的情況下執(zhí)行本地處理。它使用從系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)并以毫秒響應(yīng)進(jìn)行處理，以獲取實(shí)時(shí)見解。

二、邊緣人工智能的主要研究方向

計(jì)算模型的創(chuàng)新帶來了技術(shù)進(jìn)步，邊緣人工智能的巨大優(yōu)勢也促使人們面對(duì)挑戰(zhàn)，解決問題并促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。在這里，主要從邊云協(xié)同、對(duì)模型進(jìn)行分割、減少傳輸過程中的冗余數(shù)據(jù)這三部分予以介紹。

(1) 邊云協(xié)同

為了彌補(bǔ)邊緣設(shè)備的計(jì)算和存儲(chǔ)能力的不足，并滿足人工智能方法培訓(xùn)過程中對(duì)強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力的需求，相關(guān)人員提出了云計(jì)算和邊緣計(jì)算協(xié)同服務(wù)架構(gòu)。相關(guān)人員建議將訓(xùn)練過程部署在云中，并將訓(xùn)練后的模型部署在邊緣設(shè)備上。顯然，該服務(wù)模型可以在一定程度上補(bǔ)償對(duì)邊緣設(shè)備上人工智能的計(jì)算和存儲(chǔ)功能的需求。

(2) 對(duì)模型進(jìn)行分割

為了在邊緣設(shè)備上部署人工智能方法，一些人提出了切割訓(xùn)練模型，這是邊緣服務(wù)器和終端設(shè)備之間進(jìn)行協(xié)作訓(xùn)練的一種方法。在這種模式下，計(jì)算量大的計(jì)算任務(wù)被卸載到邊緣服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算，而計(jì)算量小的計(jì)算任務(wù)被本地保留在終端設(shè)備中進(jìn)行計(jì)算。顯然，上述終端設(shè)備與邊緣服務(wù)器之間的協(xié)同推理方法可以有效地減少深度學(xué)習(xí)模型的推理延遲。但是，不同的模型分割點(diǎn)將導(dǎo)致不同的計(jì)算時(shí)間，因此有必要選擇最佳的模型分割點(diǎn)，以最大程度地發(fā)揮終端和邊緣協(xié)作的優(yōu)勢。

(3) 采取措施減少傳輸過程中的冗余數(shù)據(jù)

為了節(jié)省帶寬資源，一些相關(guān)人員提出了各種方法來減少不同環(huán)境中的數(shù)據(jù)傳輸，主要是在側(cè)云協(xié)作和模型壓縮方面。我們只能將從邊緣設(shè)備推斷出的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦幸赃M(jìn)行再培訓(xùn)以減少數(shù)據(jù)傳輸，或者我們可以刪除冗余數(shù)據(jù)而不影響準(zhǔn)確性以減少數(shù)據(jù)傳輸。

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