De technologie op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) heeft de afgelopen jaren een enorme ontwikkeling doorgemaakt en is in tal van sectoren uitgegroeid tot een sleuteltechnologie. Door de snelle opkomst van het internet voldoet het traditionele, gecentraliseerde computermodel niet langer aan de behoeften van AI-technologie in diverse toepassingsgebieden. Daarom is AI-edge computing naar voren gekomen als een nieuw computermodel en wordt het geleidelijk op grote schaal toegepast in de industrie, de gezondheidszorg, het transport en andere sectoren.
Wat is AI-edge computing eigenlijk? Simpel gezegd is edge computing een computermodel dat is gebaseerd op gedistribueerde architectuur en IoT-technologie. Het kan berekeningen en analyses uitvoeren op de plek waar de gegevens worden verzameld, in plaats van alle gegevens naar de cloud te uploaden zoals bij het traditionele gecentraliseerde computermodel. Het kenmerk van AI edge computing is dat het realtime berekeningen en beslissingen kan uitvoeren op edge-apparaten, wat de vertraging en de druk op de bandbreedte bij gegevensoverdracht aanzienlijk vermindert en de reactiesnelheid en stabiliteit van het systeem verbetert.
Op het gebied van kunstmatige intelligentie spreekt het belang van AI-edge computing voor zich. Enerzijds neemt de hoeveelheid data exponentieel toe door de opmars van slimme apparaten. Als alle gegevens voor verwerking naar de cloud worden geüpload, legt dit een grote druk op de internetbandbreedte en opslagcapaciteit. Door gebruik te maken van AI edge computing-technologie kan de gegevensverwerking op het apparaat zelf plaatsvinden en worden alleen de gestroomlijnde resultaten naar de cloud geüpload, waardoor de belasting van de cloud effectief wordt verminderd. Anderzijds vereisen kunstmatige-intelligentietoepassingen vaak realtime reacties en besluitvorming, zoals bij autonome voertuigen die binnen milliseconden moeten reageren. AI-edge computing kan aan deze vraag voldoen en de tijdigheid en betrouwbaarheid van het systeem waarborgen.
Daarnaast heeft de toepassing van AI-edge computing in de industrie, de gezondheidszorg, het transport en andere sectoren ook veel aandacht getrokken. In de industrie kunnen de productie-efficiëntie en de kwaliteitscontrole aanzienlijk worden verbeterd door middel van realtime monitoring en analyse aan de kant van de apparatuur. In de medische sector kunnen monitoring op afstand en medische diagnoses worden gerealiseerd door middel van realtime gegevensverzameling en -analyse via draagbare apparaten en medische apparatuur. In de transportsector kunnen, dankzij intelligente verkeerslichten en Internet of Vehicles-technologie, voertuigen in realtime worden ingezet en kunnen verkeersopstoppingen worden voorspeld en beperkt.
Met de snelle ontwikkeling van 5G-technologie zal AI-edge computing een breder ontwikkelingspotentieel krijgen. De lage latentie en hoge bandbreedte van 5G-technologie zullen zorgen voor betrouwbaardere en efficiëntere communicatieondersteuning voor AI-edge computing, waardoor meer toepassingsscenario’s kunnen worden gerealiseerd. We hebben reden om aan te nemen dat AI-edge computing in de toekomst een belangrijke hoeksteen van kunstmatige intelligentie en internettechnologie zal worden, die de digitale transformatie en intelligente modernisering van diverse sectoren zal bevorderen.
