Автор: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Сунджун Кім і Свастік Шрівастава
Компіляція: BeWater
З введенням легкого моделю параметрів Llama 1B і 3B, оптимізованих спеціально для сценаріїв застосування на пристроях, Meta, а також нового продукту Apple Intelligence, який вийде наприкінці жовтня, ми вважаємо, що Edge AI та AI на пристроях стануть найбільш обговорюваними темами до 2025 року.
Peri Labs та BeWater співпрацюють із виданням звіту обсягом близько 250 сторінок, який охоплює наступне:
Потреба в штучному інтелекті на краю
Основна інновація в області штучного інтелекту на межі
Чому технологіяшифрування потрібна для Edge AI
Розуміння основного каркасу AI на межі
Стан шифрування AI на краю
BeWater вже переклав цей звіт українською мовою, основне узагальнення наведено нижче:
Зародження штучного інтелекту на краю
Розумний AI відновлює сферу штучного інтелекту, перемістивши обробку даних безпосередньо з централізованих хмарових серверів на локальні пристрої. Цей підхід вирішує обмеження традиційного розгортання AI, такі як затримки, приватність та обмеження пропускної здатності. Завдяки обробці даних в реальному часі на пристроях, таких як смартфони, пристрої для носіння і сенсори Інтернету речей, розумний AI скорочує час відгуку та зберігає конфіденційну інформацію на самому пристрої.
Технічний прогрес у області апаратних та програмних засобів дозволяє запускати складні моделі штучного інтелекту на обмежених ресурсах пристроїв. Інновації, такі як спеціалізований оброблювач на межі та технології оптимізації моделей, забезпечують ефективність обчислень на пристрої, не суттєво впливаючи на продуктивність.
Основне 1: Швидкість зростання штучного інтелекту вже перевищила закон Мура.
Закон Мура стверджує, що кількість транзисторів на мікросхемі приблизно подвоюється кожні два роки. Однак швидкість зростання моделей штучного інтелекту вже перевищила швидкість вдосконалення апаратного забезпечення, що призводить до постійного збільшення різниці між попитом і пропозицією обчислень. Ця різниця робить спільне проектування апаратних засобів та програмного забезпечення невід'ємною необхідністю.
**Пункт 2: Великі гіганти промисловості збільшують інвестиції в розум штучний і вживають різні стратегії.
Головні гіганти галузі все частіше і більш масштабно інвестують у розумні рішення на межі хмари, розуміючи, що вони можуть повністю змінити такі галузі, як медицина, автопілотування, робототехніка та віртуальні помічники, надаючи миттєвий, персоналізований та надійний досвід зі штучним інтелектом. Наприклад, Meta недавно випустила модель, оптимізовану для пристроїв на межі хмари, а Apple Intelligence також планує випустити свою технологію розумного рішення на межі хмари наприкінці жовтня.
Злиття межового штучного інтелекту та технології шифрування
Точка 3: Блокчейн надає безпечний механізм довіри для розподіленої мережі ШІ на краю
Блокчейн, завдяки своєму незмінному журналу, забезпечує цілісність та стійкість до втручань даних, що є особливо важливим у мережі Децентралізація, яка складається з країнних пристроїв. Записуючи транзакції та обмін даними в Блоку блокчейні, країнні пристрої можуть безпечно проводити перевірку особи та авторизацію без необхідності залежності від централізованої установи.
Точка 4: шифрування економічні стимули для сприяння спільного використання ресурсів та капіталовитрат
Розгортання та обслуговування периферійної мережі вимагає значних ресурсів. Економічна модель шифрування або стимул Токен може підтримувати побудову та функціонування мережі, надаючи винагороди в Токенах, які заохочують окремих осіб та організації вносити обчислювальні потужності, дані та інші ресурси.
Point 5: Децентралізовані фінанси модель сприяє ефективному розподілу ресурсів
За допомогою введення концепцій Децентралізовані фінанси, таких як застейкати, позики та басейни ліквідності, мережа Edge AI може створити ринок обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальну потужність, заставляючи Токен, позичати надлишкові ресурси або внести свій вклад у спільний басейн, щоб отримати відповідну винагороду. Смарт-контракт автоматично виконує ці процеси, забезпечуючи справедливе та ефективне розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, а також реалізує динамічний механізм ціноутворення в мережі.
Пункт 6: Довіра в Децентралізацію
У мережі пристроїв на межі Децентралізація, викликом є встановлення довіри без центрального нагляду. У мережі шифрування довіра забезпечується за допомогою математичних засобів; таке довір'я, засноване на обчисленнях та математиці, є ключем до сприяння взаємодії без довіри, але наразі штучний інтелект не має такої властивості.
Перспективи майбутнього
Очікуючи майбутнє, в сфері штучного інтелекту на краю все ще є багато інноваційних можливостей. Ми побачимо, як штучний інтелект на краю стане невід'ємною частиною нашого життя в багатьох сценаріях застосування, таких як персоналізований асистент для навчання, цифрові двійники, автомобілі з автоматичним керуванням, колективні інтелектуальні мережі та емоційні супутники з штучним інтелектом. Ми сповнені очікуванням на майбутнє!
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
AI на межі, розповідь про ключові технології 2025 року?
Автор: Advait Jayant, Matthew Sheldon, Сунджун Кім і Свастік Шрівастава
Компіляція: BeWater
З введенням легкого моделю параметрів Llama 1B і 3B, оптимізованих спеціально для сценаріїв застосування на пристроях, Meta, а також нового продукту Apple Intelligence, який вийде наприкінці жовтня, ми вважаємо, що Edge AI та AI на пристроях стануть найбільш обговорюваними темами до 2025 року.
Peri Labs та BeWater співпрацюють із виданням звіту обсягом близько 250 сторінок, який охоплює наступне:
BeWater вже переклав цей звіт українською мовою, основне узагальнення наведено нижче:
Зародження штучного інтелекту на краю
Розумний AI відновлює сферу штучного інтелекту, перемістивши обробку даних безпосередньо з централізованих хмарових серверів на локальні пристрої. Цей підхід вирішує обмеження традиційного розгортання AI, такі як затримки, приватність та обмеження пропускної здатності. Завдяки обробці даних в реальному часі на пристроях, таких як смартфони, пристрої для носіння і сенсори Інтернету речей, розумний AI скорочує час відгуку та зберігає конфіденційну інформацію на самому пристрої.
Технічний прогрес у області апаратних та програмних засобів дозволяє запускати складні моделі штучного інтелекту на обмежених ресурсах пристроїв. Інновації, такі як спеціалізований оброблювач на межі та технології оптимізації моделей, забезпечують ефективність обчислень на пристрої, не суттєво впливаючи на продуктивність.
Основне 1: Швидкість зростання штучного інтелекту вже перевищила закон Мура.
Закон Мура стверджує, що кількість транзисторів на мікросхемі приблизно подвоюється кожні два роки. Однак швидкість зростання моделей штучного інтелекту вже перевищила швидкість вдосконалення апаратного забезпечення, що призводить до постійного збільшення різниці між попитом і пропозицією обчислень. Ця різниця робить спільне проектування апаратних засобів та програмного забезпечення невід'ємною необхідністю.
**Пункт 2: Великі гіганти промисловості збільшують інвестиції в розум штучний і вживають різні стратегії.
Головні гіганти галузі все частіше і більш масштабно інвестують у розумні рішення на межі хмари, розуміючи, що вони можуть повністю змінити такі галузі, як медицина, автопілотування, робототехніка та віртуальні помічники, надаючи миттєвий, персоналізований та надійний досвід зі штучним інтелектом. Наприклад, Meta недавно випустила модель, оптимізовану для пристроїв на межі хмари, а Apple Intelligence також планує випустити свою технологію розумного рішення на межі хмари наприкінці жовтня.
Злиття межового штучного інтелекту та технології шифрування
Точка 3: Блокчейн надає безпечний механізм довіри для розподіленої мережі ШІ на краю
Блокчейн, завдяки своєму незмінному журналу, забезпечує цілісність та стійкість до втручань даних, що є особливо важливим у мережі Децентралізація, яка складається з країнних пристроїв. Записуючи транзакції та обмін даними в Блоку блокчейні, країнні пристрої можуть безпечно проводити перевірку особи та авторизацію без необхідності залежності від централізованої установи.
Точка 4: шифрування економічні стимули для сприяння спільного використання ресурсів та капіталовитрат
Розгортання та обслуговування периферійної мережі вимагає значних ресурсів. Економічна модель шифрування або стимул Токен може підтримувати побудову та функціонування мережі, надаючи винагороди в Токенах, які заохочують окремих осіб та організації вносити обчислювальні потужності, дані та інші ресурси.
Point 5: Децентралізовані фінанси модель сприяє ефективному розподілу ресурсів
За допомогою введення концепцій Децентралізовані фінанси, таких як застейкати, позики та басейни ліквідності, мережа Edge AI може створити ринок обчислювальних ресурсів. Учасники можуть надавати обчислювальну потужність, заставляючи Токен, позичати надлишкові ресурси або внести свій вклад у спільний басейн, щоб отримати відповідну винагороду. Смарт-контракт автоматично виконує ці процеси, забезпечуючи справедливе та ефективне розподіл ресурсів відповідно до попиту та пропозиції, а також реалізує динамічний механізм ціноутворення в мережі.
Пункт 6: Довіра в Децентралізацію
У мережі пристроїв на межі Децентралізація, викликом є встановлення довіри без центрального нагляду. У мережі шифрування довіра забезпечується за допомогою математичних засобів; таке довір'я, засноване на обчисленнях та математиці, є ключем до сприяння взаємодії без довіри, але наразі штучний інтелект не має такої властивості.
Перспективи майбутнього
Очікуючи майбутнє, в сфері штучного інтелекту на краю все ще є багато інноваційних можливостей. Ми побачимо, як штучний інтелект на краю стане невід'ємною частиною нашого життя в багатьох сценаріях застосування, таких як персоналізований асистент для навчання, цифрові двійники, автомобілі з автоматичним керуванням, колективні інтелектуальні мережі та емоційні супутники з штучним інтелектом. Ми сповнені очікуванням на майбутнє!