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半導體創新如何塑造邊緣 AI 的未來

發布時間:2024-01-02 責任編輯:lina

【導讀】當工程師們提到“邊緣”,并不是指一個遙遠的抽象地點。我們的家里、辦公室里和工廠里就存在邊緣。邊緣是捕獲和計算數據所在的本地環境或設備,如機器人或智能家居設備。邊緣 AI 能在本地設備上實現實時智能和響應,無需將數據發送到局域網以外的云。


早上 6:42,鬧鐘響了。您看上去氣色不錯,這多虧了床頭柜上的睡眠周期監測器,這款監測器采用內置邊緣人工智能 (AI) 和雷達技術,通過監測您的心率和呼吸,可幫助您優化計算出精確的喚醒時間。


在您走向廚房時,智能冰箱使用攝像頭系統掃描其中儲存的食物,然后根據您的飲食限制數據和偏好提供建議,幫助您決定午餐吃什么。


在去上班時,您無需觸摸任何事物即可進入和啟動汽車。室外攝像頭在識別出您之后自動解鎖汽車,汽車會根據您的偏好預設車內溫度、調整座椅和音樂音量。


這樣的未來并非遙不可及,相關賦能技術已然出現。邊緣 AI、低功耗微處理器和易于使用的軟件有助于實現上述愿景,雖然很少像熱門的生成式 AI 和云計算那樣頻上頭條,但有潛力改變我們日常的技術交互方式,并以意想不到的方式改善我們的生活。


什么是邊緣 AI?


當工程師們提到“邊緣”,并不是指一個遙遠的抽象地點。我們的家里、辦公室里和工廠里就存在邊緣。邊緣是捕獲和計算數據所在的本地環境或設備,如機器人或智能家居設備。邊緣 AI 能在本地設備上實現實時智能和響應,無需將數據發送到局域網以外的云。


與基于云的 AI 資源相比,在邊緣實現這種級別的智能可以使電子產品對環境做出更快、更安全的響應,從而對汽車、醫療應用和個人電子產品等各個行業產生影響。例如:整個工廠的攝像頭持續監測設備,用于檢測和預測機械故障,這樣便可在需要時瞬間停止組裝過程。


半導體創新如何塑造邊緣 AI 的未來

圖 1:了解我們如何推進邊緣智能的發展。


產品線經理 Artem Aginskiy 說:“AI 能夠非常快速且安全可靠地實現圖形識別。如果您實現了邊緣 AI,設備不會丟失任何東西。邊緣 AI 可以非常可靠地保護隱私。”


由于邊緣 AI 能對本地環境進行預測和響應,無需將數據傳輸到云,可降低泄露數據(如睡眠監測示例中的健康信息)的風險。


邊緣 AI 嵌入式處理器


直到最近,許多組織缺乏人工智能所需的專業技能和經驗,使得人工智能部署遙不可及。而且,隨著 AI 的變革性影響愈發明顯,幾乎各個行業的公司,無論規模大小,都在尋找在其產品中集成 AI 的方法。嵌入式處理器和軟件的創新使得邊緣 AI 更易使用和廣泛部署。


邊緣 AI 取決于嵌入式處理器運行 AI 算法和收集數據的能力,但需要在能效和成本方面進行權衡。對于掃地機器人和門鈴等電池供電型系統,需要能提供更優性能同時更大程度減少能源消耗的低成本處理器。


對于工廠自動化、專業監控或機器人等高性能系統,需要更高的處理性能,但成本和能耗仍是重要因素。


芯片設計方面的進步(如集成硬件加速器、低功耗 Arm? Cortex? 微處理器等)有利于促進以更實惠的價格實現邊緣 AI 所需的性能、速度和能效。通過降低邊緣 AI 系統的成本和功耗,設計人員可在更多應用中添加先進的 AI 功能,幫助人們充分利用我們的電子產品及其產生的數據。


“低代碼”軟件開發工具


在創建、訓練和部署 AI 模型時,借助新的用戶友好型邊緣 AI 軟件開發工具與半導體創新技術,設計人員對編程專業知識的需求有所降低。這些工具可幫助設計人員在其應用中添加智能,無需深層次的編碼專業知識,這在過去是阻礙邊緣 AI 部署的一大障礙。


德州儀器 (TI) 的 Edge AI Studio 等工具可提供“低代碼”體驗,支持設計人員在不編寫代碼的情況下開發和測試 AI 模型,結束了非專家人員使用 GUI 類工具開發人工智能的歷史。設計人員無需專業知識或技能,即可構建神經網絡,或 AI 算法來充當設備的智能和“大腦”。


Artem 表示:“德州儀器 (TI) 正在使 AI 大眾化,世界上的任一開發人員都可以開發出一個智能系統。一行代碼都不需要寫,便可使用該工具訓練和部署 AI 模型。”


隨著邊緣 AI 越來越容易使用,各個場景中的電子產品將更智能、更安全、更可靠且更具成效,以我們意想不到的全新方式改變我們的生活。

(來源:德州儀器)

 

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