KI überall: flächendeckend und nachhaltig

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig und bietet transformative Möglichkeiten für verschiedene Branchen.

Einer der Paradigmenwechsel ist die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und Edge Computing, die nachhaltige Lösungen und innovative Anwendungen fördert.

Unternehmen können die rasante Entwicklung der KI nutzen, um eine maßstabsgetreue Hyperpersonalisierung des Kundenerlebnisses (CX) und prädiktive Analysen zu ermöglichen, um ihre Dienste und Abläufe zur Verwaltung des Geschäftsbetriebs zu transformieren.

Integration von künstlicher Intelligenz, 5G und IoT

Die Vorteile von 5G-Netzwerken sind:

• Geringe Latenz
• Erhebliche Steigerung der Gerätekonnektivität, die wiederum die Erweiterung von Maschinen ermöglicht, um Maschinenkommunikation zu ermöglichen
• Netzwerkkonnektivität von Geräten und Sensoren Das Aufkommen hat zu einer massiven Hyperpersonalisierung geführt

Umwelt & Wirtschaft

PwC hat einen Bericht veröffentlicht, in dem das Potenzial künstlicher Intelligenz zur Reduzierung der CO2-Emissionen dargelegt wird. Laut seiner Analyse könnte die Wirtschaft der künstlichen Intelligenz, die in den vier Hauptbereichen Landwirtschaft, Energie, Transport und Wasser eingesetzt wird, bis 2030 einen Beitrag zum globalen Wirtschaftswachstum von 5,2 Billionen US-Dollar oder 4,4 % des BIP leisten.

Treibhausgasemissionen um 240 Millionen Tonnen oder 4 % reduziert.
• Die weltweite Nettobeschäftigung stieg um 38,2 Millionen oder 1 %.
• Auf diese Weise können Umweltziele und Wirtschaftsziele insbesondere durch technologischen Fortschritt miteinander koordiniert werden. Wenn Unternehmen und die Gesamtwirtschaft wachsen, ist eine effizientere KI auf makroökonomischer und sozialer Ebene wirksamer und in der Lage, Wirtschafts- und Beschäftigungswachstum zu skalieren und zu schaffen. Auf mikroökonomischer Ebene können Unternehmen durch die Senkung der Kosten für die Bereitstellung und Skalierung von KI in neue Dienstleistungen, Produkte und Geschäftsmodelle expandieren und Startups das Gedeihen und Skalieren ermöglichen. Gleichzeitig verringert sich dadurch der CO2-Fußabdruck, wenn dies mit einem geringeren Energieverbrauch erreicht wird.

Darüber hinaus erwähnte eine Gruppe führender Wissenschaftler auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, dass maschinelles Lernen zur Bekämpfung des Klimawandels in den Bereichen elektrische Systeme, Industrie, Transport, Bauwesen, intelligente Netze, Katastrophenmanagement und anderen Branchen eingesetzt werden kann. Diese Herausforderungen machen deutlich, wie wichtig es ist, die KI auf einer effizienten Basis zu skalieren, die Kosten- und Umweltvorteile vereint. Energieeffizienz ist in beiden Bereichen von entscheidender Bedeutung.

Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz in der Produktion hat einen Hype ausgelöst, der normalerweise durch große Sprachmodelle (LLM) angetrieben wird. Diese Modelle nutzen Transformatoren und Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, oft kombiniert mit tiefgreifendem Reinforcement Learning, um ihre Reaktionen zu optimieren. Während diese Modelle rechenintensiv sind, einschließlich Hardwareanforderungen, Energiekosten und CO2-Fußabdruck, werden auch ihre inklusiven Serviceanforderungen, Energiekosten und CO2-Fußabdrücke reduziert.

KI ist überall: von Intelligenz bis hin zu „Smart + Intelligence“ Edge

Smart bezieht sich auf Geräte, die mit dem Internet verbunden sind. Allerdings werden vernetzte Geräte immer „intelligenter“, da KI lokal in Geräte wie PCs mit KI eingebettet ist. In diesem Fall bezieht sich Intelligenz auf die Fähigkeit, sinnvoll auf den Benutzer zu reagieren und das Erlebnis zu personalisieren, und nicht auf Intelligenz auf menschlicher Ebene.

Mit der Skalierung des IoT wird das Wachstum des Edge Computing eine extrem niedrige Latenz erfordern, was wiederum Echtzeitreaktionen ermöglicht.

Wie oben erwähnt, wird KI zunehmend am Rand des Netzwerks angesiedelt sein – Edge Computing oder einfach Edge genannt, wo Daten näher am Ort ihrer Entstehung verarbeitet werden und sich möglicherweise tatsächlich auf dem Gerät selbst befinden. Dadurch bleibt die Latenz sehr gering, was zu Echtzeit-Reaktionen für Benutzer führt.

Cloud/Edge-Hybrid mit Sicherheit und Zuverlässigkeit als Schlüsselfaktoren

Das Cloud-Modell wird weiterhin in Rechenzentren angewendet und stellt wichtige Ressourcen und Funktionen für die Speicherung historischer Daten zur Analyse bereit. Dies wird auch eine fortlaufende Algorithmenentwicklung mithilfe von Hybridmodellen ermöglichen, das Training von KI-Modellen auf Cloud-Servern unterstützen und KI am Rande ableiten, was weiteres Potenzial für Personalisierung in großem Maßstab bietet.

Beispiele für Edge AI

• Intelligente Netze ermöglichen einen bidirektionalen Informationsfluss in Echtzeit und kombinieren ihn mit KI-Modellen wie NowCast und GraphCast von Google DeepMind, um das Wetter vorherzusagen und das Angebots- und Nachfragemanagement für erneuerbare Energien zu optimieren.
• Mikronetze mit IoT-Unterstützung können in netzgebundenen oder eigenständigen Inselumgebungen betrieben werden und lokal erzeugte Energie ermöglichen, Ausfälle verwalten und die Effizienz steigern.
• Intelligente Messgeräte mit integrierten Sensoren können Echtzeitinformationen übertragen, Stromausfälle erkennen und die Qualität der Stromversorgung überwachen.
• Batterieoptimierung für die Speicherung erneuerbarer Energien.
• Drohnen mit Computer Vision können Solarpaneele und Windkraftanlagen inspizieren, Schäden erkennen und so die Stromerzeugung reduzieren.
• Unerwartete Ausfallvorhersage und automatische Intervention.
• Entwicklung von grünem Wasserstoff und Brennstoffzellen.
• Grüne künstliche Intelligenz mit automatisiertem maschinellem Lernen.
• Planung des städtischen Verkehrsmanagements, Vorhersage von Verkehrsstaus und Umleitung des Verkehrs.
• Entwerfen Sie Algorithmen für Betriebsprozesse von Elektrofahrzeugen, um das Verhältnis zwischen Batterieladung, Entfernung und verfügbaren Ladepunkten zu optimieren.
• Künstliche Intelligenz wird beim Bau intelligenter Gebäude eingesetzt, und IoT-Sensoren können erkennen, ob sich Personen im Raum befinden, und Heizung/Klimaanlage oder Beleuchtung entsprechend anpassen, um den Energieverbrauch zu optimieren.
• Wenden Sie generative künstliche Intelligenz auf die Bau- und Planungsphase von Gebäuden an, um potenzielle Probleme mit digitalen Zwillingen vorherzusagen und nachhaltige Designs zu optimieren.
• In der Fertigungsbranche werden prädiktive Analysen auf ungeplante Ausfallzeiten und Automatisierung angewendet, um deren Auftreten zu reduzieren, wodurch Produktionsabläufe optimiert und die Verschwendung, die solche Ausfallzeiten verursachen können, reduziert werden.
• Optimieren Sie den Energieverbrauch und den CO2-Fußabdruck von Herstellungsprozessen und Lieferketten.
• Empfehlungen aus der Einzelhandelsbranche werden zusammen mit prädiktiven Analysen angewendet, sodass Marken Nachfrageprognosen verbessern und ihren Lieferbestand und ihre Produktion optimieren können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI überall: flächendeckend und nachhaltig. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!