La ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಅವು ಒಂದೇ ನಾಣ್ಯದ ಎರಡು ಬದಿಗಳಾಗಿವೆ. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರ ದೈತ್ಯ ಕಂಪನಿಗಳ ಹೊಸ ಕೊಡುಗೆಗಳಂತಹ ಸಂಯೋಜಿತ AI ಹೊಂದಿರುವ ಬ್ರೌಸರ್ಗಳು ಅನುಕೂಲತೆ ಮತ್ತು ತಕ್ಷಣದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅನೇಕ ಜನರು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜೀವನವನ್ನು "ಡಿ-ಗೂಗಲ್" ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಳೀಯ, ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಸಮಂಜಸವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ನಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸದೆ ನಾವು AI ಯ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದೇ?
ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ ಏನೆಂದರೆ ಹೌದು: ದಿ ಎಡ್ಜ್ AI ಇದು ಒಂದು ಭರವಸೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಉದ್ಯಮ, ಮನೆಗಳು, ನಗರಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಬ್ರೌಸರ್, ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ರೋಬೋಟ್ ಅಥವಾ ಸಂವೇದಕದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅದು ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿಯೇ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದರಿಂದ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ನಿರಂತರವಾಗಿ ದೂರಸ್ಥ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಎಡ್ಜ್ AI ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ನಾವು ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುವಾಗ ಎಡ್ಜ್ AI ನಾವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ: ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಸಂವೇದಕಗಳು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ಗಳು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು, IoT ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್ ಸರ್ವರ್ಗಳು. ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಬದಲು, ಸಾಧನವು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿನ ಪ್ರಪಂಚಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು.
ಈ ವಿಧಾನವು ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ ಮೋಡದಲ್ಲಿ AIದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೇಂದ್ರಗಳು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ, ಬೃಹತ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ AI ಸೇವೆಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಜಾಗತಿಕ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು) ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಎಡ್ಜ್ AI ಯೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಏಕೈಕ ಮೆದುಳಲ್ಲ: ಅಂಚು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಬಹುದುಭದ್ರತಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ದೃಶ್ಯಾವಳಿಗಳು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸ್ಪೀಕರ್ಗಳಿಂದ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಧ್ವನಿ, ಧರಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು, ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ. ಕಡಿಮೆ ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತು ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಸೋರಿಕೆ, ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶ ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯ ದ್ವಿತೀಯಕ ಬಳಕೆಯ ಅಪಾಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಎಡ್ಜ್ AI ಒಂದು ಮಧ್ಯಮ ನೆಲವನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ: ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜೀವನವನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸದೆ ಸುಧಾರಿತ AI ಬಳಸಿ.ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದಕ್ಕೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗೌರವಿಸಲು ಆರಂಭದಿಂದಲೇ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
AI ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಡಿಪಾಯ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಅಂಚಿನಲ್ಲಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎಡ್ಜ್ AI ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್, ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಒಂದೇ ನೋಡ್ನಲ್ಲಿ. ಇದು ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಗೇಟ್ವೇ, ಸಂಪರ್ಕಿತ ಕಾರು ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಂಡಳಿಯಲ್ಲಿ ಸರಳ ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಕೋರ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆನ್ ಎ ಚಿಪ್ (SoC) ಆಗಿದ್ದು ಅದು CPU, GPU ಮತ್ತು NPU ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ DSP, MCU ಅಥವಾ FPGA ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ರೀತಿಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ. ರಿಮೋಟ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಒಳನುಗ್ಗುವವರನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು; ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ಲಿಪ್ ಅನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಮುಖ್ಯ RAM ಆಗಿ LPDDR ಮೆಮೊರಿಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ eMMC ಅಥವಾ UFS ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಈಥರ್ನೆಟ್, ವೈ-ಫೈ, ಅಥವಾ ಬ್ಲೂಟೂತ್ ಸಂಪರ್ಕ, ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು I²C ಅಥವಾ SPI ನಂತಹ ಬಸ್ಗಳು. ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಗೆ, MIPI CSI ಲಿಂಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಡಿಮೆ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ವೀಡಿಯೊ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ ವಿಶೇಷ ಗೇಟ್ವೇಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಸರ್ವರ್ಗಳು ಬಹು ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವುದು, ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಸ್ಥಿರ API ಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ದೃಢತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು: ಸರಿಯಾದ ಉಷ್ಣ ನಿರ್ವಹಣೆ (TDP), PCIe ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತರಣೆ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ವಿದ್ಯುತ್ ಸರಬರಾಜುಗಳು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಬೂಟ್, TPM ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಎನ್ಕ್ಲೇವ್ಗಳಂತಹ ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು.
ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಮೋಡವು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಎಡ್ಜ್ ತಕ್ಷಣದ ಅನುಮಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಡ್ಜ್ ಸಾಧನವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ, ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅನಾಮಧೇಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಎಡ್ಜ್ AI ನಲ್ಲಿ ಹಗುರವಾದ ಮಾದರಿಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು ಸೀಮಿತ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ AI ಇದು ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧಾರಣ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ 8-ಬಿಟ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳಿಗೆ ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣಇದು ಸ್ವಲ್ಪ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಾದ ನಿಖರತೆಯ ನಷ್ಟದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ತೂಕ ಮತ್ತು ಅಂಕಗಣಿತದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಂಪರ್ಕ ಸಮರುವಿಕೆಯನ್ನು, ಜ್ಞಾನದ ಶುದ್ಧೀಕರಣ (ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಪದರಗಳು ಅಥವಾ ಚಾನಲ್ಗಳನ್ನು ಟ್ರಿಮ್ ಮಾಡಲು ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಂಕೋಚನವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮಾತ್ರ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸೂಟ್ಗಳು MLPerf ಟೈನಿ ಅಥವಾ ಎಡ್ಜ್ MLBench ಅವರು ಅನುಮಾನದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆ, ಬೂಟ್ ಸಮಯ, ಮೆಮೊರಿ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಮತ್ತು ಉಷ್ಣ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸೂಚಕಗಳು ನಿಖರತೆ, ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಬ್ಯಾಟರಿ ಚಾಲಿತ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಶಾಖವು ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಸಾಂಕೇತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೊಬೈಲ್ ನೆಟ್ ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ ಮೊದಲಿನಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಅವರು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಆಳವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಸುರುಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ನ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ತುದಿಯಲ್ಲಿ TinyML ಇದೆ, ಇದು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇಲ್ಲದೆ, ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್ ಮೈಕ್ರೋ ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಪರ್ಯಾಯಗಳಂತಹ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 1 MB ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿ ಹೊಂದಿರುವ ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್ಗಳಿಗೆ ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.
ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಜೋಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ದೃಷ್ಟಿ, ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಸಾಧನಗಳು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ದೈತ್ಯ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪರಿಹಾರಗಳ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಾಧನವು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕವು ಅನುಮತಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಮೋಡಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ AI vs ಮೋಡದಲ್ಲಿ AI: ವಾಸ್ತವಿಕ ಹೋಲಿಕೆ
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಧಾನವು ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಸುವುದು ಸಹಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎಡ್ಜ್ AI vs. ಕ್ಲೌಡ್ AIಇದು ಯುದ್ಧದ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಏನು, ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ.
ಹಾಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸ್ಥಳಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ನೇರವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ (ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು, ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಗೇಟ್ವೇಗಳು ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ ಬ್ರೌಸರ್ಗಳು) ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ಪ್ರಬಲ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸರ್ವರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ರಿಮೋಟ್ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
La ಸುಪ್ತತೆ ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ: ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ, ಇದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು, ಸಹಯೋಗಿ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಅಥವಾ ತಕ್ಷಣ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದ ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ, ವಿಳಂಬವು ದೂರ, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ದಟ್ಟಣೆ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲ.
ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ರವಾನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಅಥವಾ ಕಚ್ಚಾ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಓವರ್ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ AI, ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಬಂಧಿತ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ, ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ (ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಹೋಮ್ ಇಮೇಜ್ಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು, ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳು) ಸಾಧನವನ್ನು ಬಿಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದಿಲ್ಲ: ಎಡ್ಜ್ ನೋಡ್ಗಳು ಭೌತಿಕ ದಾಳಿಗಳು, ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ಕಳ್ಳತನ ಅಥವಾ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ರಿಮೋಟ್ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಶನ್, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಮಾಡಿದ OTA ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಬೇಕು.
ಎಡ್ಜ್ AI ಮತ್ತು AI-ಚಾಲಿತ ಬ್ರೌಸರ್ಗಳು: ಅನುಕೂಲತೆ ಅಥವಾ ಹೊಸ ನಿಯಂತ್ರಣ ನಷ್ಟ?
ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಗೋಚರಿಸುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ AI ಹೊಂದಿರುವ ಬ್ರೌಸರ್ಗಳು ಅವು ಪುಟಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತವೆ, ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಎಡ್ಜ್, AI-ಚಾಲಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಮಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಪಕ್ಕಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು, ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಬ್ ಅನ್ನು ಬಿಡದೆಯೇ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸ್ಫೂರ್ತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಈ ಬೆಂಬಲದ ಪದರವು ಅದ್ಭುತವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ: ಬ್ರೌಸರ್ ಉತ್ಪನ್ನವಾದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? VPN ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೂ ಸಹ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ DNSಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬ್ರೌಸರ್ ಸ್ವತಃ ಪ್ರತಿ ಪುಟದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಿದರೆ, ಮಾನ್ಯತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಗಗನಕ್ಕೇರಬಹುದು. ಇದರಲ್ಲಿ ಬ್ಲಾಕರ್ಗಳು, ಡೇಟಾ ತೆಗೆಯುವ ಪರಿಕರಗಳು ಅಥವಾ ಪರ್ಯಾಯ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ.
ಈ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಎಡ್ಜ್ AI ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಬ್ರೌಸರ್ ಅಥವಾ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಹಾಯಕರು ಸಾಧನವನ್ನು ಬಿಡದೆಯೇ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಬಹುದು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು. ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ಗಳು, ಮುಂದುವರಿದ ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಮೀಸಲಾದ NPU ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ PC ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುವುದು ಇಲ್ಲಿಯೇ, ಯಾವಾಗಲೂ ಕ್ಲೌಡ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸದೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ.
ಮುಂತಾದ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಗೂಗಲ್ನ AI ಎಡ್ಜ್ ಗ್ಯಾಲರಿಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ: ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೆಮ್ಮಾ ಅಥವಾ ಕ್ವೆನ್ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ರೂಪಾಂತರಗಳು), ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, AI ನೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಎಲ್ಲವೂ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸದೆ.
ವೃತ್ತಿಪರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ಸೇವಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಇದರರ್ಥ ಹೆಚ್ಚು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಸೀಮಿತ ಸಂಪರ್ಕವಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಧನದಲ್ಲಿಯೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಂಡು, ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೋಡಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗದೆ, ಅವರು ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿರುವಾಗಲೂ ಸುಧಾರಿತ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು: ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಕೈಗಾರಿಕೆ, ನಗರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮನೆ
ಇದರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು AI ಅನ್ನು ಅಂಚಿಗೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯುವುದು ಇವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಚಲನಶೀಲತೆಯಲ್ಲಿ, ವಾಹನಗಳು ಪಾದಚಾರಿಗಳು, ಸೈಕ್ಲಿಸ್ಟ್ಗಳು, ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸೆಕೆಂಡಿನ ಭಿನ್ನರಾಶಿಗಳಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮೋಡಕ್ಕೆ ಒಂದು ಸುತ್ತಿನ ಪ್ರವಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ: ಸಣ್ಣ ವಿಳಂಬವು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬ್ರೇಕ್ ಹಾಕುವುದರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲದು.
ವೀಡಿಯೊ ಕಣ್ಗಾವಲಿನಲ್ಲಿ, ಎಡ್ಜ್ AI ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಮಾಡಬಹುದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲೇ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿಕೇಂದ್ರ ಸರ್ವರ್ಗೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಅಥವಾ ಅಲಾರಮ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿ. ಇದು ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಬಂಧಿತ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೈಗಾರಿಕಾ ವಲಯದಲ್ಲಿ, IoT ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ AI ಸಂಯೋಜನೆಯು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕಂಪನಗಳು, ತಾಪಮಾನಗಳು, ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿನ ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ದೋಷಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರೋಗ್ಯವು ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ: ಎಡ್ಜ್ AI ಹೊಂದಿದ ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳು ಮಾಡಬಹುದು ಪ್ರಮುಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ -ಹೃದಯ ಬಡಿತ, ರಕ್ತದೊತ್ತಡ, ಗ್ಲೂಕೋಸ್, ಉಸಿರಾಟ- ಮತ್ತು ಶಾಶ್ವತ ಸಂಪರ್ಕದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬೀಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಆಂಬ್ಯುಲೆನ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಳೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೈದ್ಯರು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ಬರುವ ಮೊದಲು ವಿವರವಾದ ರೋಗಿಯ ಸ್ಥಿತಿ ವರದಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ: ಬೆಳಕು, ಸಂಚಾರ ಅಥವಾ ತ್ಯಾಜ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ವಾಹನ ಮತ್ತು ಪಾದಚಾರಿ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಸಂಚಾರ ದೀಪಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತವೆ, ಬೀದಿ ದೀಪಗಳ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಸ ಸಂಗ್ರಹ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತವೆ. ದೂರದ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, LEO ಉಪಗ್ರಹ ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಕಕ್ಷೆಯ ಮೇಲಿನ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಯು ದೊಡ್ಡ, ನಿರಂತರ ಅಪ್ಲಿಂಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಕೃಷಿ, ಪರಿಸರ ಅಥವಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ AI: ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್ ಆಟೊಮೇಷನ್
ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ AI ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗಮನಕ್ಕೆ ಬರುವುದಿಲ್ಲವಾದರೂ. ಯಾರಾದರೂ ಸಮೀಪಿಸಿದಾಗ ನಿಮಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡೋರ್ಬೆಲ್ಗಳು, ಪರಿಚಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಚಯವಿಲ್ಲದ ಜನರ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಖಾಲಿ ಕೋಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಆಫ್ ಆಗುವ ದೀಪಗಳು ಅಥವಾ ದೈನಂದಿನ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಥರ್ಮೋಸ್ಟಾಟ್ಗಳು.
ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ನಿವಾಸಿಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ.ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೀಡಿಯೊ ಫ್ರೇಮ್ ಅಥವಾ ಧ್ವನಿ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಕ್ಲೌಡ್ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅವು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ, ರೂಟರ್ ಡೌನ್ ಆಗಿದ್ದರೂ ಅಥವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಕದಿಯಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ.
ಎಡ್ಜ್ AI ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಗೆಸ್ಚರ್-ಆಧಾರಿತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳುಮಾನವ ಭಂಗಿ ಅಥವಾ ಕೈ ಚಲನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೀಪಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಚಾನಲ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಯಾವುದನ್ನೂ ಮುಟ್ಟದೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಹೋಮ್ ಹಬ್ ಅಥವಾ ಸಾಧನದಲ್ಲಿಯೇ ಮಾಡಿದರೆ, ಮನೆಯ ಒಳಭಾಗದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಅದರರ್ಥ ಮೋಡವು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದಲ್ಲ: ಅದು ಇನ್ನೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಬ್ಯಾಕಪ್ಗಳುಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನವೀಕರಣಗಳ ನಡುವೆ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸೇಶನ್. ಮನೆಯ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದುದರಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಇದು ಪರಿಸರದೊಳಗೆಯೇ ಪರಿಹರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಹೊರಗಿನ ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ.
ಎಡ್ಜ್ AI ಸುತ್ತಲಿನ ಭದ್ರತೆ, ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಚೌಕಟ್ಟು
ಆದರೂ ಸ್ಥಳೀಯ AI ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಸಾಧನದೊಳಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇಡುವುದರಿಂದ ಹೊಸ ದಾಳಿ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಎಡ್ಜ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಫರ್ಮ್ವೇರ್ ದುರ್ಬಲತೆಗಳು, ದುರ್ಬಲ ಪಾಸ್ವರ್ಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ರಕ್ಷಣೆ ಇಲ್ಲದೆ ಬಹಿರಂಗ ಸೇವೆಗಳ ಮೂಲಕ ಕದಿಯಬಹುದು, ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಹಾಳು ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಪಾಯಗಳೆಂದರೆ ಮಾಡೆಲ್ ಕಳ್ಳತನ (ಎಂಬೆಡೆಡ್ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಅಥವಾ ನಕಲಿಸುವುದು), ಸದಸ್ಯತ್ವ ಅನುಮಾನ ದಾಳಿಗಳು (ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ತರಬೇತಿಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು), ಅಸುರಕ್ಷಿತ ದೂರಸ್ಥ ಪ್ರವೇಶ ಅಥವಾ ಭೌತಿಕ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿರೋಧಿ ದಾಳಿಗಳು - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸ್ಟಿಕ್ಕರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಚಿಹ್ನೆಗಳು.
ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ಎನ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿಸುರಕ್ಷಿತ ಬೂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಬೂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು, TPM ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷಿತ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಎನ್ಕ್ಲೇವ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಎಲ್ಲಾ OTA ನವೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣ ನೀತಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಎಲ್ಲವೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಲು, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಲಾಗಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪರಿಕರಗಳು ಸಹ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ, ನಿಯಂತ್ರಕ ಚೌಕಟ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದಲ್ಲಿ, ದಿ GDPR ಮತ್ತು AI ಕಾಯ್ದೆ ಅವರು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅದರ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ವಿವರಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಗೌರವವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ತತ್ವಗಳುಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, FDA ಮತ್ತು FCC ಯಂತಹ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ರೇಡಿಯೋ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಲ್ಲದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ.
ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ISO ಮತ್ತು IEEE ಮಾನದಂಡಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮತ್ತು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ದೃಢತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಗಂಭೀರ ಎಡ್ಜ್ AI ಯೋಜನೆಗೆ, ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪೂರೈಸುವುದು ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ: ಇದು ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಸಾರಿಗೆ ಅಥವಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆಗಳಂತಹ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ.
ಎಡ್ಜ್ AI ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪಾಲುದಾರರು
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಮೀರಿ, ಒಂದು ಯೋಜನೆಯ ಯಶಸ್ಸು ಎಡ್ಜ್ AI ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ CPU ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಶಕ್ತಿ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸಾಂದ್ರ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಚಿಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ತಯಾರಕರು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮೈಕ್ರೋಕಂಟ್ರೋಲರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಪ್ರೋಸೆಸರ್ಗಳಲ್ಲಿ ML ವೇಗವರ್ಧಕಗಳು ಅಥವಾ NPUಗಳುಇದು ಹಗುರವಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಪತ್ತೆ ಅಥವಾ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯ GPU ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆಯೇ ನೇರವಾಗಿ ಚಿಪ್ನಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಬೇಡಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ - ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಡಿಯೋ ಅಥವಾ ದಟ್ಟವಾದ ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣೆ - ಕಾಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ GPU ಗಳು ಅಥವಾ TPU ಗಳು, FPGA ಗಳು ಅಥವಾ ASIC ಗಳಂತಹ ಮೀಸಲಾದ ವೇಗವರ್ಧಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ, ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ASUS IoT, Axiomtek ಅಥವಾ SECO ಅವರು ಇಂಟೆಲ್, ಎನ್ವಿಡಿಯಾ, ಹೈಲೊ ಮತ್ತು ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು, ವಿಷನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮಂಡಳಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಠಿಣ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ತಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು, 24/7 ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ: ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು (5G, LoRaWAN, NB-IoT, Wi-Fi 6) ಮತ್ತು ವೇಗದ ಮೆಮೊರಿಗಳು (RAM ಮತ್ತು NVMe ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ eMMC) ಇವು AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಹೊಸ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇಚ್ಛಿಸದ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅಂಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು, ML ವೇಗವರ್ಧಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ MPU ಗಳು, ವಿಷನ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳು, ಮೂಲಮಾದರಿ ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಂಪರ್ಕಇದೆಲ್ಲವೂ ಒಂದು ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಒಂದು ಪೈಲಟ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆ ತರುವ ವಿನ್ಯಾಸ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
AI ಇನ್ನು ಮುಂದೆ "ಮೋಡದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ" ಇರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದಲ್ಲೆಲ್ಲಾ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ: ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹತ್ತಿರ, ಕಡಿಮೆ ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವವರಿಗೆ, ಅಂಚು ಮತ್ತು ಮೋಡದ ನಡುವಿನ ಈ ಸಮತೋಲನವು ಮುಂಬರುವ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಮಂಜಸವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
