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[导读]以下内容中,小编将对边缘人工智能的相关内容进行着重介绍和阐述。

以下内容中,小编将对边缘人工智能的相关内容进行着重介绍和阐述,希望本文能帮您增进对边缘人工智能的了解,和小编一起来看看吧。

一、从人工智能到边缘人工智能

人工智能技术已成功应用于目标识别、智能搜索、语言处理、智能交通等领域。但是,由于人工智能方法涉及大量的计算,因此当前大多数的人工智能计算任务都部署在具有大规模计算资源的平台上,例如云计算中心,这极大地限制了人工智能给人们带来的便利。

为此,边缘智能问世了。边缘智能是指终端智能。它是一个集成网络、计算、存储和应用程序核心功能的开放平台,并提供边缘智能服务,可满足敏捷连接、实时业务、数据优化、应用程序智能、安全性和隐私保护等方面的关键要求。在边缘设备上部署智能可以使智能更接近用户,并可以更快更好地为用户提供智能服务。

随着网络技术的发展和移动设备的普及,边缘智能技术自提出以来就引起了国内外政府,学术界和行业的极大关注。但是,边缘智能仍处于开发的早期阶段,并且面临着巨大的挑战。

二、边缘人工智能与物联网

边缘人工智能可以与其他数字技术相结合,例如5G和物联网(IoT)。物联网为边缘人工智能系统生成数据供使用,而5G技术对于边缘人工智能和物联网的持续发展至关重要。

物联网是指通过公共互联网相互连接的各种智能设备。所有这些设备都生成数据,可以将其输入到边缘人工智能设备中,并且这些设备还可以用作数据的临时存储单元。数据处理方法具有更大的灵活性。

5G技术对于边缘人工智能和物联网的发展至关重要。 5G可以以高达20Gbps的更高速度传输数据,而4G只能以1Gbps的速度传输数据。 5G还比4G支持更多的并发连接和更短的延迟。与4G相比,这些优势非常重要,因为随着物联网的发展,数据量也会增加,传输速度也会受到影响。 5G可以在更多设备之间进行更多交互,其中许多设备可以使用边缘人工智能技术。

三、边缘人工智能的发展存在哪些阻碍

(一)精确性与实时性

边缘智能的延迟包括计算延迟和通信延迟。前者取决于边缘节点的容量和计算模型的规模,而后者则受传输的数据量和网络带宽的影响。 由于深度学习的发展,当前的智能模型大多使用深度神经网络算法。 大型神经网络模型提高了计算结果的准确性,同时也增加了边缘节点的计算时间。如何确保计算结果的准确性满足边缘智能计算的实时性要求是边缘智能研究的重要挑战。

(二)精确性与能量消耗

当以分散的方式训练智能模型时,计算和通信过程都消耗大量能量。但是对于大多数终端设备而言,它们都是能量受限的。 能源效率主要受目标训练模型的大小和边缘设备资源的大小影响。 一般而言,计算结果的准确性越高,模型规模越大,边缘节点消耗的能量就越大。边缘智能的一个重要挑战是如何在计算模型的准确性与边缘节点的能耗之间取得平衡。

(三)服务质量与隐私保护

在用户数据安全方面,由于边缘节点靠近生成数据的用户终端设备,因此使用边缘节点存储数据可以在一定程度上避免数据泄漏,达到保护用户隐私的目的。但是,作为数据驱动算法的人工智能算法通常需要大量数据来支持其实现。 数据不足使智能算法无法执行完美的训练,降低了算法的准确性,并最终影响了服务质量。 因此,迫切需要研究在不影响服务质量的情况下如何在边缘智能场景中保护数据隐私和安全。

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