إطلاق العنان للذكاء الاصطناعي عند الحافة باستخدام أدوات Deci's الجديدة

ألا تستطيع حضور Transform 2022؟ تحقق من جميع جلسات القمة في مكتبتنا عند الطلب الآن! انظر هنا.

يجب أن تكون الأجهزة المتطورة قادرة على معالجة البيانات المقدمة بسرعة وفي الوقت الفعلي. بالإضافة إلى ذلك ، تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة فعالة وقابلة للتطوير فقط عندما يمكنها عمل تنبؤات صور عالية الدقة.

تولي المهمة المعقدة والأساسية للقيادة الذاتية: يجب مراعاة جميع الأشياء ذات الصلة في مشهد القيادة ، سواء كانت للمشاة أو الممرات أو الأرصفة أو المركبات الأخرى أو إشارات المرور وإشارات المرور.

قال يوناتان: "على سبيل المثال ، يجب أن تحافظ السيارة المستقلة التي تسير عبر مدينة مزدحمة على دقة عالية أثناء التشغيل في الوقت الفعلي بزمن انتقال منخفض للغاية ؛ وإلا فقد تكون حياة السائقين والمشاة في خطر". المؤسس المشارك لشركة ديسي للتعلم العميق.

مفتاح ذلك هو التجزئة الدلالية ، أو تجزئة الصورة. ولكن هناك معضلة: نماذج التجزئة الدلالية معقدة ، وغالبًا ما تؤدي إلى إبطاء أدائها.

حدث

MetaBeat 2022

ستجمع MetaBeat قادة الفكر لتقديم المشورة بشأن الطريقة التي ستغير بها التكنولوجيا metaverse الطريقة التي تتواصل بها جميع الصناعات وتؤدي أعمالها في 4 أكتوبر في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا. سجل هنا

"غالبًا ما تكون هناك مقايضة بين الدقة والسرعة والحجم في هذه النماذج ،" قال جيفمان ، الذي أصدرت شركته هذا الأسبوع مجموعة من نماذج التجزئة الدلالية ، DeciSeg ، للمساعدة في حل هذه المشكلة المعقدة.

قال جيفمان: "يمكن أن يكون هذا عائقًا أمام تطبيقات الحافة في الوقت الفعلي". "يُعد إنشاء نماذج حسابية تتسم بالكفاءة والدقة تحديًا حقيقيًا لمهندسي التعلم العميق ، الذين يبذلون جهودًا كبيرة لتحقيق كل من الدقة والسرعة التي ترضي المهمة المطروحة". قوة الحافة

وفقًا لأبحاث السوق المتحالفة ، سيصل حجم السوق العالمي المتقدم للذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) إلى ما يقرب من 39 مليار دولار بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يقارب 19٪ على مدى 10 سنوات. وفي الوقت نفسه ، أفادت Astute Analytica أن السوق العالمية لبرامج الذكاء الاصطناعي المتقدمة ستصل إلى أكثر من 8 مليارات دولار بحلول عام 2027 ، بمعدل نمو سنوي مركب يقارب 30٪ اعتبارًا من عام 2021.

قال جيفمان: "تعد الحوسبة المتطورة والذكاء الاصطناعي مزيجًا قويًا يمكن أن يجلب تطبيقات واعدة للمستهلكين والشركات".

بالنسبة للمستخدمين النهائيين ، فإن هذا يترجم إلى زيادة السرعة والموثوقية المحسنة وتجربة شاملة أفضل ، كما قال. ناهيك عن خصوصية أفضل للبيانات ، حيث تظل البيانات المستخدمة للمعالجة على الجهاز المحلي - الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة اللوحية - ولا يلزم تحميلها إلى خدمات سحابية تابعة لجهات خارجية. وقال جيفمان بالنسبة للشركات التي لديها تطبيقات استهلاكية ، فإن هذا يعني انخفاضًا كبيرًا في تكاليف الحوسبة السحابية.

سبب آخر مهم جدًا للذكاء الاصطناعي المتطور: اختناقات الاتصال. تتطلب العديد من أجهزة حافة الرؤية الآلية تحليلًا مكثفًا لتدفقات الفيديو عالية الدقة. ولكن إذا كانت متطلبات الاتصال كبيرة جدًا مقارنة بسعة الشبكة ، فلن يحصل بعض المستخدمين على التحليل المطلوب. قال جيفمان: "لذلك ، فإن نقل الحساب إلى الحافة ، ولو جزئيًا ، سيمكن من التشغيل على نطاق واسع".

لا حل وسط حرج

يعد التقسيم الدلالي ضروريًا لأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي وهو أحد أكثر مهام رؤية الكمبيوتر استخدامًا على نطاق واسع في العديد من الصناعات: السيارات ، والرعاية الصحية ، ...