AIトレンド編集者ジョンP.デズモンド  

Nヴィディア 6月XNUMX日、AIを使用したメールサービスを高速化するために、XNUMX年以上にわたって進行中の米国郵政公社とのパートナーシップについて詳しく説明しました。これは、数日から数時間かかる現在の処理時間タスクを削減することを目的としています。   

このプロジェクトは、全国の195の郵便サービスサイトにエッジサーバーを設置しており、20台のメール処理マシンから1,000日あたりXNUMXテラバイトの画像をレビューしています。 Nヴィディア ブログ.  

「連邦政府はここ数年、私たちの国にとって戦略的に不可欠であり、重要な資金調達の優先事項としての人工知能の重要性について話してきました。 それは国防総省のキャピトルヒルにあるホワイトハウスで話題になっています。 それは数十億ドルの資金で賄われており、概念実証とパイロットでいっぱいです」と連邦副社長のアンソニー・ロビンズは述べています。 NVIDIA、とのインタビューで ネクストゴフ.  「そしてこれは数少ない企業のXNUMXつです–連邦政府全体に刺激を与えるのに役立つと私が思う人工知能の展開の幅広い例。」  

ブログ投稿によると、このプロジェクトは、郵便チームが開発していた画像分析システムをさらに大きなものに拡張しようと考えていた当時のUSPSAIアーキテクトから始まりました。 （シンプソンはUSPSで12年以上働いており、 NVIDIA 彼は、システムが各センターで生成された数十億の画像を分析し、ネットワーク上で迅速に共有できるいくつかのデータポイントで表現された洞察を得ることができると信じていました。  

XNUMX週間のスプリントで、シンプソンはXNUMX人の建築家と協力しました。 NVIDIA その他、必要な深層学習モデルを設計します。 この作業は、USPSのNvidiaのEGXプラットフォームで稼働している分散型エッジAIシステムであるエッジコンピューティングインフラストラクチャプログラム（ECIP）内で行われました。 EGXプラットフォームにより、既存および最新のデータ集約型アプリケーションを、データセンターからエッジまで同じインフラストラクチャ上で高速化および保護できます。 

USPSのレターメールテクノロジーマネージャーであるToddSchimmelは、次のように述べています。 彼はECIPを含むUSPSシステムを監督しています。 NVIDIA認定 Hewlett-PackardEnterpriseのエッジサーバー。  

別の分析では、800個のCPUを搭載したサーバーのネットワークで20週間を要したコンピュータービジョンタスクを、HPE Apollo100サーバーの6500つにあるXNUMXつのNVIDIAVXNUMX Tensor CoreGPUでXNUMX分で実行できるようになりました。  

OCRを使用したシステムに対して2019年に契約を締結  

USPSは、光学式文字認識（OCR）を使用してイメージングワークフローを合理化するシステムの提案依頼書を出していました。 「以前は、新しいハードウェア、ソフトウェア、つまりOCRのインフラストラクチャ全体を購入していました。 または、パブリッククラウドサービスを使用した場合、画像をクラウドに取得する必要があります。これには、多くの帯域幅が必要であり、約XNUMX億枚の画像について話すとかなりのコストがかかります」とSchimmel氏は述べています。 

現在、新しいOCRアプリケーションは、オープンソースのコンテナオーケストレーションシステムであるKubernetesによって管理され、 NVIDIA Triton、同社のオープンソースの推論提供ソフトウェア。 Tritonを使用すると、チームはTensorFlowや パイトーチ. 

展開は非常に合理化されました」とSchimmel氏は述べています。 「私たちは2019年2020月に契約を結び、XNUMX年XNUMX月にシステムの導入を開始し、XNUMX月までにほとんどのハードウェアを完成させました。USPSはそれに非常に満足していました」と彼は付け加えました。 

複数のモデルが機能するには、USPSOCRアプリケーションと通信する必要があります。 メールアイテムだけをチェックするアプリでは、XNUMXつ以上の深層学習モデルの作業を調整し、それぞれが特定の機能をチェックする必要があります。 また、オペレーターは、将来、より多くの機能を有効にするより多くのモデルでアプリを強化することを期待しています。 

「これまでに展開したモデルは、郵便と郵便サービスの管理に役立ちます。これらは、私たちの使命を維持するのに役立ちます」とSchimmel氏は述べています。  

1つのモデル, 例えば, パッケージがそのサイズ、重量に対して適切な郵便料金を運んでいるかどうかを自動的にチェックします, と目的地。 破損したバーコードを自動的に解読するもうXNUMXつのバーコードは、今年の夏にオンラインになる可能性があります。  

「私たちはエッジAIの旅の最初の段階にいます。 毎日、私たちの組織の人々は、機械学習をロボット工学、データ処理、画像処理の新しい側面に適用する新しい方法を考えています」と彼は述べています。 

アクセンチュア連邦サービス、Dell Technologies, ヒューレットパッカードエンタープライズは、AIを組み込んだUSPS OCRシステムに貢献しました。 NVIDIA 述べました。 MLモデルの作成とトレーニング用に特別に調整されたハードウェアとソフトウェアを含む専用のコンピューティングキャビネット（またはノード）が、XNUMXつのデータセンターに設置されました。   

「連邦政府全体で行わなければならないAI作業は、巨大なチームスポーツです」とロビンズ氏は述べています。 ネクストゴフ。 「そして、郵政公社が企業全体にAIを導入したことは、まさにそれを示しています。」 

新しいソリューションは、郵便局が過去62年間に低下した配達基準を改善するのに役立つ可能性があります。 XNUMX月中旬、最後のホリデーシーズン中に、代理店は一流の郵便物のXNUMX％を時間どおりに配達しました。これは、 VentureBeatの 。 率は84月6日の週までに96％に跳ね返ったが、機関の目標である約XNUMX％を下回ったままであった。 

郵政公社は、パンデミックを非難し、サービスのパフォーマンスの低下の多くについてピーク期間を記録しました。 

ソース記事と情報を読む   Nvidiaブログで ネクストゴフ & in VentureBeatの.

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出典：https：//www.aitrends.com/edge-computing/post-office-looks-to-gain-an-edge-with-edge-computing/