Hva er kant AI (artificial intelligence)?
Kant AI er en tilnærming innen kunstig intelligens der databehandling, analyse og beslutningstaking utføres på selve enheten eller et sted nær datakilden, som IoT-enheter, sensorer eller nettverksnoder. Målet med denne tilnærmingen er å redusere avhengigheten av sentraliserte skytjenester og dermed forbedre systemets ytelse, sikkerhet og effektivitet.
Kant AI fungerer ved å distribuere AI-modeller og -algoritmer direkte til enhetene på «kanten» av nettverket, i stedet for å stole på eksterne skytjenester for å behandle dataene og utføre analyser. Dette gjør at enhetene kan utføre beregninger og ta beslutninger i sanntid, noe som er spesielt nyttig i applikasjoner der lav latenstid og rask responstid er kritisk viktig.
Hvordan fungerer det?
Kant AI fungerer ved å flytte behandlingen og analysen av data fra sentraliserte skytjenester til selve enheten eller et sted nær datakilden. Dette oppnås gjennom implementering av AI-modeller og -algoritmer direkte på enhetene på «kanten» av nettverket. Her er en trinnvis forklaring på hvordan Kant AI fungerer:
- Innsamling av data: Data samles inn fra forskjellige kilder, som sensorer, IoT-enheter eller andre kant-enheter. Disse dataene kan omfatte bilder, lyd, tekst eller numeriske verdier.
- Forbehandling av data: Dataene som samles inn, må ofte forbehandles for å fjerne støy, korrigere feil og konvertere dem til et format som kan brukes av AI-modellen. Dette kan inkludere normalisering, skalering eller annen form for datarensing.
- Trening av AI-modeller: AI-modeller, som maskinlæringsalgoritmer og nevrale nettverk, trenes ved å bruke historiske data for å lære mønstre og sammenhenger i dataene. Disse modellene kan trenes enten lokalt på kantenheten eller i skyen, avhengig av ressursene som er tilgjengelige og behovene til applikasjonen.
- Implementering av AI-modeller: Når AI-modellene er trent, distribueres de til kant-enhetene. Dette kan gjøres ved hjelp av forskjellige metoder, som å laste ned modellen til enheten eller ved å bruke «edge orchestration» for å administrere distribusjonen av modeller over et nettverk av enheter.
- Lokal databehandling og analyse: Når modellene er implementert på kantenhetene, behandler de innsamlede dataene lokalt for å utføre analyser og ta beslutninger basert på de identifiserte mønstrene og sammenhengene i dataene. Dette kan omfatte klassifisering, prediksjon, clustering eller andre typer analyser som er nødvendige for applikasjonen.
- Handling og tilbakemelding: Basert på analysene og beslutningene som AI-modellene tar, kan kant-enhetene utføre handlinger, enten direkte eller ved å sende kommandoer til andre enheter i systemet. I tillegg kan enhetene gi tilbakemelding og lære av sine handlinger for å forbedre ytelsen og nøyaktigheten til AI-modellene over tid.
- Handling og tilbakemelding: Basert på analysene og beslutningene som AI-modellene tar, kan kant-enhetene utføre handlinger, enten direkte eller ved å sende kommandoer til andre enheter i systemet. I tillegg kan enhetene gi tilbakemelding og lære av sine handlinger for å forbedre ytelsen og nøyaktigheten til AI-modellene over tid.
Ved å følge denne prosessen, kan Kant AI tilby raskere responstid, økt sikkerhet og personvern, samt redusert båndbreddebruk, sammenlignet med tradisjonelle skybaserte AI-løsninger.
Eksempeler på dyp læring i praktisk bruk
- Industriell automatisering: Kant AI kan brukes til å overvåke og kontrollere produksjonsprosesser i sanntid, for å øke effektiviteten og redusere risikoen for feil. For eksempel kan AI-modeller identifisere unormale mønstre i sensordata og gi beskjed om vedlikehold før en feil oppstår.
- Smarte byer: Kant AI kan bidra til å forbedre byplanlegging, transport, energistyring og offentlig sikkerhet i smarte byer. For eksempel kan AI-modeller analysere trafikkdata for å optimalisere trafikklys og redusere køer, eller overvåke offentlige overvåkningskameraer for å identifisere kriminelle aktiviteter og varsle myndighetene.
- Helsevesen: Kant AI kan brukes til å overvåke pasienters helsetilstand og bistå med diagnostisering og behandling. For eksempel kan AI-modeller analysere medisinske bilder for å oppdage sykdommer som kreft, eller overvåke pasientdata fra bærbare sensorer for å varsle helsepersonell om kritiske endringer i pasientens tilstand.
- Energi og ressursstyring: Kant AI kan bidra til å optimalisere energiforbruket og ressursstyringen i bygninger og industrielle anlegg. AI-modeller kan analysere data fra sensorer og styresystemer for å identifisere ineffektiviteter og justere innstillinger for å redusere energiforbruket og driftskostnadene.
- Drone-teknologi: Kant AI kan brukes i droner for å forbedre navigasjon, overvåking og datainnsamling. AI-modeller kan analysere data fra kameraer og sensorer for å identifisere interessante objekter eller mønstre, og tilpasse dronens rute og oppgaver i sanntid.
Disse eksemplene illustrerer potensialet og fleksibiliteten til Kant AI-teknologien i ulike praktiske situasjoner. Ved å flytte behandlingen og analysen av data nærmere kilden, kan Kant AI forbedre ytelsen, sikkerheten og effektiviteten i en rekke applikasjoner og industrier.
Hva er navnet på engelsk
Det engelske ordet for kant AI er edge AI eller egde artificial intelligence.