Kunstmatige intelligentie (AI) en ingebedde systemen hebben de laatste tijd enorme vooruitgang geboekt die de manier waarop we naar de toekomst kijken totaal heeft veranderd. Technologieën zoals kunstmatige intelligentie, machine learning, ingebedde systemen en het internet der dingen (IoT) en hun combinaties openen tot nu toe onontgonnen perspectieven op gebieden variërend van industriële automatisering tot menselijke implantaten en verkenning van de verre ruimte. De fel concurrerende wereldmarkten, die bedrijven dwingen te innoveren en tot het uiterste te gaan om de concurrentie voor te blijven, zijn deels verantwoordelijk voor deze verbazingwekkende technische vooruitgang.

In dit artikel wordt de integratie van geavanceerde technologieën, zoals ES en ML, uitgelegd
geavanceerde AI-oplossingen creëren en hoe organisaties hiervan kunnen profiteren.

Kunstmatige intelligentie ingebouwd

Je moet ingebedde systemen en kunstmatige intelligentie grondig begrijpen om ingebedde AI te begrijpen.

Elektronische systemen

Deze autonome systemen zijn speciaal gemaakt om bepaalde functies uit te voeren met behulp van hun hardware en embedded software. Ze kunnen vrijstaand zijn of onderdelen van een groter geheel.

Artificial Intelligence (AI) 

Een computergestuurd cyber-fysiek systeem kan taken uitvoeren die gewoonlijk door mensen worden gedaan. Het vereist mentale bekwaamheid die vergelijkbaar is met menselijke intelligentie, inclusief moeilijke cognitieve prestaties, drive en zelfbewustzijn.

Embedded AI zou als zodanig kunnen worden omschreven

Het vermogen van ingebedde systemen of apparaten met beperkte middelen, doorgaans geïsoleerd, om bewerkingen uit te voeren waarvoor menselijke intellectuele capaciteiten nodig zijn, wordt ingebedde AI genoemd. Embedded AI verwijst naar het gebruik van AI-modellen en algoritmen op apparaatniveau om onafhankelijke functionaliteit mogelijk te maken zonder hulp van buitenaf.

De geschiedenis van ingebedde AI

Embedded Systems (ES) en kunstmatige intelligentie (AI) bestaan ​​al lang. Hun trajecten zijn echter merkbaar anders geweest. AI worstelde om zijn vroege beloften na te komen gedurende de laatste decennia van de 20e eeuw en de eerste decennia van de 21e eeuw. Toepassingen en bruikbaarheid waren beperkt tot zeer weinig gebieden. Dit kwam voornamelijk doordat er niet genoeg datawetenschappers en -ingenieurs waren die experts waren in deze sector, er niet genoeg betaalbare, grootschalige fabricage van de noodzakelijke elektronische hardwarecomponenten was, en er niet genoeg bandbreedte was om massale gegevens naar AI-algoritmen. Aan de andere kant groeide de ES-technologie gestaag en bloeide uiteindelijk in de eenentwintigste eeuw. In de voorhoede van moderne technologische vooruitgang zijn AI en ES.

Laten we de filosofie vanuit deze invalshoek bekijken!

Het klassieke citaat "Onze behoefte zal de echte schepper zijn", toegeschreven aan een van de grootste filosofen uit de geschiedenis, Plato, kan worden vertaald als "noodzaak is de moeder van de uitvinding". Recent onderzoek dat de nadruk legt op innovatiedrivers bevestigt dit. Er zijn wereldwijd veel problemen en er is nog nooit zo'n hevige concurrentie geweest op internationale zakelijke markten. Het is nu standaardpraktijk om nieuwe informatie te genereren, innovatie te gebruiken en geavanceerde technologie te gebruiken. De escalerende vraag naar ingebedde systemen en de verwachte groei van kunstmatige-intelligentietoepassingen in de komende jaren hebben ertoe geleid dat de twee industrieën elkaar hebben ontmoet, waardoor het opwindende nieuwe gebied van ingebedde AI is ontstaan. De toegenomen aandacht voor privacy, beveiliging en veerkracht, evenals verbeterde functionaliteit en responsiviteit, hebben allemaal bijgedragen aan deze convergentie. Ontwikkelingsingenieurs en wetenschappers moeten deze voordelen nog steeds optimaal benutten, waardoor dit een wenselijke baankeuze is voor mensen die zich voorbereiden op hun professionele reis.

Wat is beter, AI of ingebed?

Waarom zou het oneerlijk zijn om te vragen wat beter is bij het vergelijken van embedded en AI? De ironische reactie zou kunnen zijn "om je aandacht te trekken", maar de echte oplossing ligt in het onderscheiden van de twee en benadrukken hoe ze het beste samenwerken. Een AI-model kan betere beslissingen nemen omdat het leert van de aangeleverde data. Bovendien zijn ingebedde systemen tastbare objecten die sensoren gebruiken om gegevens of informatie te produceren die kunnen worden ingevoerd in AI-algoritmen. Hoe beter de resultaten, hoe meer getrainde modellen er zijn. Als gevolg hiervan wordt ingebedde AI een krachtige oplossing, met name voor beperkte apparaten.

Zijn AI en embedded systemen (ES) gerelateerd?

Zoals uitgelegd in de eerdere secties, is er een verband tussen AI en ES, aangezien ES gegevens kan produceren die AI-algoritmen kunnen gebruiken om continue elektronica voort te zetten; autonome voertuigen en industriële sectoren maken allemaal gebruik van ingebedde AI, wat verschillende voordelen heeft voor klanten en ondernemingen, zoals lage latentie, verminderd energieverbruik en autonomie.

Machine learning ingebed

Een zorgvuldige scheiding tussen machine learning en AI is noodzakelijk, aangezien beide gericht zijn op het implementeren van de best mogelijke bedrijfsoplossingen. Toepassingen die gebruikmaken van machine learning (ML) of ML-modellen zijn resource-intensief en vereisen krachtige computerbronnen. Daarom draaien ze vaak op over het algemeen onbeperkte apparaten zoals pc's of cloudservers, waar de gegevensverwerking probleemloos verloopt. Desalniettemin is het nu mogelijk om machine learning-frameworks of apps rechtstreeks op embedded apparaten te installeren dankzij recente ontwikkelingen op het gebied van datawetenschap, algoritmen en CPU-kracht. Dit idee staat bekend als TinyML-apps of Embedded Machine Learning (E-ML). Geïntegreerde machine learning overwint met succes uitdagingen, waaronder bandbreedteonderbrekingen, inbreuken op de beveiliging van gegevensoverdracht en een hoog batterijverbruik, door computing naar de edge te verplaatsen, waar sensoren gegevens verzamelen. Dit is vooral belangrijk voor diep leren, omdat het autonomie en intelligentie aan de rand bevordert en het mogelijk maakt om neurale netwerken, andere ML-frameworks, signaalverwerkingsservices, modelcreatie, gebarenherkenning en andere ML-technieken te gebruiken.

Toepassingen van embedded AI voor bedrijven

Laten we nu ter zake komen. Het vermogen van een technologie om maatschappelijke en/of commerciële ontwikkeling te ondersteunen, bepaalt het succes ervan. Hetzelfde geldt voor embedded machine learning of kunstmatige intelligentie.

Wetenswaardigheden: actuele ingebedde AI-informatie

• Van 2021 tot 2026 wordt verwacht dat de wereldwijde markt voor ingebedde AI zich zal ontwikkelen met een CAGR van 5.4%, tot ongeveer 38.87 miljard dollar.

• De markt voor AI-chipsets werd in 12.04 gewaardeerd op 2020 miljard dollar en voorspellingen geven aan dat deze tegen 125.67 2028 miljard dollar zou kunnen bereiken, wat neerkomt op een CAGR-stijging van 34.08% voor de beschouwde periode.

• Gezondheidszorg, bankieren en financiën, auto's, productie, cyberbeveiliging, slimme steden en consumentenelektronica zijn de industrieën die ingebedde AI het meest omarmen.

• Natuurlijke taalverwerking, machine learning, computervisie, contextbewust computergebruik, neurale netwerken en TensorFlow Lite zijn sleuteltechnologieën die deze beweging bevorderen.

• De belangrijkste krachten achter de ontwikkeling van ingebedde AI zijn de behoefte aan autonome machines met het vermogen om na te denken over hun acties, de toenemende behoefte aan betrouwbare en effectieve intelligentieoplossingen aan de edge en de wens om menselijke betrokkenheid te minimaliseren.

• De belangrijkste obstakels zijn het gebrek aan hoogopgeleid personeel op dit gebied, het verwachte banenverlies en de scepsis van machtige mensen.

Waarom zou uw bedrijf embedded AI moeten integreren?

In elke branche biedt embedded AI of edge AI bedrijven verschillende voordelen ten opzichte van traditionele oplossingen. We hebben er hieronder een aantal uitgelicht:

Economie

Terwijl traditionele cloudgebaseerde oplossingen bijvoorbeeld steeds betaalbaarder worden, hebben ze nog steeds hoge kosten. Er zijn hoge kosten verbonden aan het overzetten van data van het device naar de cloud en aan extra processen nadat de data daar zijn aangekomen. Omdat het apparaat gegevens kan analyseren en over de nodige rekencapaciteit beschikt om AI-modellen te trainen, vermindert de inzet van embedded AI-oplossingen de behoefte aan cloudcommunicatie en bespaart het aanzienlijk op de kosten.

bandbreedte

AI-algoritmen hebben een grote hoeveelheid gegevens nodig voor modeltraining en -analyse, en vereisen een grote hoeveelheid bandbreedte voor gegevensoverdracht naar de cloud of datacenters. Apparaten worden onafhankelijk met Edge AI of Embedded AI, waardoor er weinig tot geen bandbreedte nodig is voor vlekkeloze functionaliteit.

Privacy

Aan de rand produceren sensoren en opnameapparatuur gevoelige gegevens, wat privacykwesties oproept. Het risico op privacyschendingen neemt toe wanneer dit gevoelige materiaal over meerdere internetniveaus wordt verzonden. De kans op een overtreding wordt aanzienlijk verkleind door gegevens lokaal te verwerken en gegevensoverdracht te elimineren, waardoor de privacycontrole van het apparaat wordt verbeterd.

Wachttijd

Geïntegreerde AI-implementatie vermindert de systeemlatentie aanzienlijk door lokaal berekeningen uit te voeren in plaats van sensorgegevens naar een externe locatie te sturen. Dit is essentieel voor real-world services en applicaties die real-time AI-oplossingen nodig hebben. Bij obstakels of reacties van signaalverwerkingssystemen zijn snelle reacties cruciaal voor zelfrijdende auto's. Snelle reactietijd wordt essentieel.

Betrouwbaarheid

Lokale gegevensverwerkende apparaten zullen minder snel defect raken, wat de uitvaltijd tot een minimum beperkt. Dit is een essentiële noodzaak voor gevoelige gadgets en gespecialiseerde tools waar gebruikers sterk op vertrouwen. Embedded AI-oplossingen presteren op dit gebied beter dan traditionele AI-computersystemen.

Hoe kun je embedded AI inzetten in je bedrijf?

Neem contact met ons op en laat een van onze professionals u door het proces leiden
AI-ontwikkeling proces stap voor stap is de eenvoudigste manier van handelen. We hebben de beste oplossingen en processen kunnen ontwerpen dankzij jarenlang onderzoek en ontwikkeling, en we gebruiken ze om onze klanten te helpen slagen en aan hun zakelijke behoeften te voldoen. U kunt profiteren van onze vier pijlers van samenwerking, die de fasen van behoefteanalyse, ontwikkeling en volledige implementatie omvatten: ontdekkingsworkshops, ontwerp van gebruikerservaring op de interface, een sterke softwarearchitectuur en op maat gemaakte oplossingen die aansluiten bij de behoeften van uw bedrijf. Onze services bieden een breed scala aan geavanceerde technische oplossingen om uw organisatie te helpen groeien, of het nu gaat om hardware of software, ML-modellen, embedded of andere apparaten, neurale netwerken of deep learning.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.finextra.com/blogposting/24644/embedding-artificial-intelligence-in-enterprise?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs