邊緣智能：定義、應用、組成與優勢

邊緣智慧是邊緣運算的進一步發展。它允許智慧感測器節點在本地進行決策，並可選擇將資料傳送到網關進行進一步篩選，最後再傳送到雲端或其他儲存系統。邊緣智慧結合了人工智慧和邊緣運算，使其不再依賴雲端，而是直接透過本地感測訊息，並透過即時決策應用程式快速回應環境的變化。這項技術的出現將為各行業帶來更有效率的數據處理和更快速的決策能力。

基於邊緣智慧的應用

機器學習方面

機器學習(ML)是邊緣智慧的核心，透過偵測資料流中的模式和異常來觸發適當的回應。 ML的應用廣泛，包括工廠、智慧城市、智慧電網、擴增實境和虛擬實境、連網車輛和醫療保健系統。 ML模型在雲端進行訓練，然後用於賦予邊緣設備智慧能力。

機器學習是創建功能性AI的有效方法。決策樹、貝葉斯網路和K均值聚類等ML技術，用於AI實體的分類和預測。深度學習利用人工神經網絡，執行影像分類和人臉辨識等多項任務。

人工智慧方面

機器學習在製造業中變得非常流行，而人工智慧則更多應用於從社群媒體內容、商業資訊學和線上購物記錄等事物中收集的大數據。將大量資料從IoT設備傳輸到雲端進行分析，成本昂貴又低效。而邊緣智慧則將雲端服務從網路核心推到網路邊緣來處理，邊緣節點感測器可以是智慧型手機或其他行動裝置。

其中即時視訊分析預計將成為邊緣運算的一個非常流行的應用程式。作為建立在電腦視覺之上的應用，即時視訊分析將持續收集從監視攝影機拍攝的高清視訊。這些應用程式需要高運算、高頻寬和低延遲來分析影片。這可以透過將雲端的AI擴展到覆蓋邊緣的網關來實現。

邊緣智慧的好處

1.低延遲智慧

雲端運算或集中式系統一直有延遲問題。捕獲數據並將其發送到中央位置、處理和回應需要花費一些時間，並且無助於即時的決策。

邊緣智慧的核心優勢是減少延遲，從而執行接近即時的可操作事件，從而提高整個系統的效能。這也使雲端運算和集中式系統無需處理原始和不相關的數據，它們可以處理高度結構化、上下文豐富的可操作數據。透過這種方式，不僅可以改善邊緣的延遲，還可以改善整個系統的延遲。

2.低頻寬資料儲存

在任何物聯網模型中，傳輸數千個邊緣裝置收集的所有資料對頻寬的要求都非常高。隨著這些設備數量的增加，它也會呈指數級增長。遠端站點位置甚至可能沒有頻寬來從雲端伺服器來回傳輸資料和分析。邊緣智能有助於執行分析並採取所需的操作。它可以儲存稍後可以收集的資料、元資料和操作報告。

3.線性可擴展性

邊緣智慧架構可以隨著物聯網部署的成長而線性擴展。邊緣智慧架構利用已部署設備的運算能力。它可以承擔執行深度學習和機器學習模型的重任。這減輕了集中式雲端系統的壓力，因為邊緣設備分擔了執行智慧功能的主要負擔。

4.降低營運成本

由於邊緣智慧在本地對時間敏感的資料進行操作，因此可以節省大量的雲端空間，因為它們為中央系統提供內容豐富的數據。這也降低了營運成本。邊緣智慧為所有連接的IoT設備即時驅動操作，這使專業人員能夠更有效地部署和維護設備。

邊緣智慧架構元件

在邊緣智慧架構中的4個主要元件：邊緣快取、邊緣訓練、邊緣推理和邊緣卸載。

1.邊緣快取

在邊緣智慧下，邊緣快取主要處理從最終使用者及其周圍環境傳到邊緣裝置的傳入分散式資料。除了這些數據，邊緣設備本身產生的數據也屬於邊緣快取。此外，行動感測器收集環境數據，並在合理的地方進行處理和存儲，供人工智慧演算法使用，為使用者提供服務。

此模組負責完整的邊緣資料儲存管理。

2.邊緣訓練

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迄今為止，部署在智慧邊緣上的人工智慧模型的訓練大多是集中式的。我們在配備強大GPU的強大中央伺服器上訓練深度學習模型，並使用其相容的邊緣SDK和運行時環境將它們移植到邊緣設備。這仍然是控制使用雲端連接或其他IO介面將模型重新訓練和部署到邊緣設備的最佳方式。但是對於真正的邊緣智慧架構，我們需要實現邊緣訓練。

邊緣訓練是指為部署在資料上的模型學習權重和偏差的最佳值或識別在邊緣捕獲的訓練資料上的隱藏模式的過程。

3.邊緣推理

邊緣推理是透過計算邊緣設備上的輸出來評估訓練模型或演算法在測試資料集上的性能的過程。

4.邊緣卸載

邊緣卸載是邊緣智慧的另一個重要特徵，其中邊緣設備可以將某些任務，如邊緣訓練、邊緣快取或邊緣推理卸載到網路中的其他邊緣設備。它類似於分散式運算範式，其中邊緣設備創建智慧生態系統。邊緣卸載是其他三個元件之上的抽象服務層，因此非常重要，它還提供了一種故障安全策略來克服獨立邊緣設備的不足。結構化和有效的實施將使邊緣智慧充分發揮邊緣環境中的可用資源。

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以上是邊緣智能：定義、應用、組成與優勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！