电子产品与技术

'打火机'AI提供了一个新的IOT时代

人工智能可以在制作IoT设备更聪明,直观方面发挥重要作用

10月12日,2021年由Nick Romano,CEO,DEEPLITE

事物互联网(物联网)都是关于连接的设备,这些设备可以存在于许多不同的设置中 - 工业,医疗,消费/家庭,运输等。随着时间的流行和广泛采用,潜在物联网设备的数量是巨大的。根据Statista的说法,世界上有大约215亿亿互连的设备。

然而,物联网设备通常以具有简单的一次性功能而闻名。例如,工厂机器上的传感器从机器上捕获数据并将其传输到远程位置进行处理。虽然有效,但它只做一个简单的任务,没有额外的智能添加。

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人工智能(AI)可以在制作IOT设备,如相机,医疗传感器或智能安全系统,无人机等方面发挥重要作用,通过捕获和分析数据,制定决策并采取行动,超越简单的任务。

然而,挑战在于,人工智能需要大量的计算能力、内存和能量来进行复杂的分析,从而做出这些决定。虽然这在具有大量计算机能力的数据中心中很好,但也有其自身的局限性。如果人工智能位于数据中心,那么云和解决方案必须连接到互联网,因此,当数据在设备和云之间来回移动时,决策过程可能会延迟。此外,如果数据是敏感的,可能会有隐私相关的问题。因此,为了真正开启物联网的下一个前沿,我们需要将人工智能决策过程从数据中心转移到设备本身,这样就可以在行动发生的地方立即做出决策——我们称之为“边缘”。那么,我们如何将人工智能推向边缘,推动更多物联网应用呢?

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如今,有新的平台可以改变人工智能,特别是深度神经网络(DNNs),使其比原来的形式更小、更快、功耗更低。通过使用这些平台,人工智能团队可以专注于训练他们的模型的准确性,换句话说,就是更好的决策,然后优化人工智能模型,使其可以部署到边缘受限的硬件中——所有这一切都不会损害原始的准确性。从本质上说,我们需要让AI融入现实世界,而不是让AI融入现实世界。

交通运输业越来越多地使用智能技术

计算机视觉,即使用摄像机捕捉图像信息,是如何在物联网边缘使用人工智能的一个很好的例子。迷你相机可以放置在许多不同的应用和场景中。例如,卡车公司现在使用仪表盘摄像机来提高速度控制和安全性。摄像头会读取路牌上的速度限制,通知司机,如果卡车超过了规定的速度限制,就会触发卡车上的刹车装置。

然而,为了使这个系统成为现实,挑战是转换了一个第一个太大而无法在已经部署在(客户)卡车的CPU上的AI模型。一旦AI转变为较小,更轻,更小的功耗的外形,它打开了在速度控制系统上使用它并允许货运车队以广泛的方式利用它。随着运输业走向更大利用智能,技术辅助甚至自主车辆,这种类型的AI驱动的智能相机技术可以在运输的未来发挥关键作用。

AI系统可以在24 x 7的基础上工作

另一个优秀的例子是智能制造,它正在利用物联网能够较少依赖人类的自动化工厂。深度学习AI模型可用于各种分类,检测和基于分段的应用,例如自动化光检查,缺陷检测等。这可以帮助制造公司扫描产品样本用于缺陷,使用已培训的AI驱动的智能相机识别良好和坏产品样本并立即标记它们。这种类型的AI系统可以在24 x 7的基础上工作而不容易疲劳或人为错误,并且可以防止缺陷的产品离开植物。

总之,要使处于边缘的人工智能成为物联网设备的现实,(人工智能)优化是关键。人工智能驱动优化的新进展正在使深度神经网络更快、更小、更节能,并帮助人工智能从云和数据中心走向边缘。这可以为物联网系统打开重要机遇,使连接设备在许多不同领域更智能和更有效,最终使我们的日常生活更美好。

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Nick Romano是Deeplite的首席执行官,该公司是一个创业公司,其使命是为日常生活启用AI。DEEPLITE总部位于蒙特利尔,在多伦多设有办事处。https://www.deeplite.ai

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