Con l’aumento della necessità di democratizzazione dell’IA guidata dall’IA generativa, Idein Inc., con sede a Chiyoda, Tokyo, e guidata dal CEO Koichi Nakamura, ha presentato una soluzione avanzata di analisi delle immagini nota come “LLM App su Actcast”. Questa soluzione consente l’integrazione senza soluzione di continuità di modelli di linguaggio multimodali (LLM) con la piattaforma di IA per il bordo “Actcast”, portando a distribuzioni significativamente più veloci e più convenienti dal punto di vista dei costi per la dimostrazione di concetto (PoC).
L’applicazione sfrutta le capacità dei LLM basati su cloud per eseguire l’analisi delle immagini direttamente sui dispositivi per il bordo collegati alla piattaforma Actcast. In particolare, al momento del lancio, il software utilizza le API dei LLM basati su cloud come ChatGPT di OpenAI. Ciò consente alle aziende di avviare PoC senza dedicare tempo e risorse allo sviluppo software, concentrandosi quindi sull’aspetto critico di convalida delle ipotesi di business.
Un particolare vantaggio dell’LLM App su Actcast è la sua accessibilità agli ingegneri non attraverso la “prompt engineering” – l’uso di istruzioni in linguaggio naturale per il funzionamento. Riducendo la complessità tipicamente associata all’implementazione di IA per il bordo, Idein Inc. apre nuove prospettive nel rendere il lavoro di dimostrazione di concetto di IA avanzata più semplice ed efficiente per le aziende.
Per ulteriori approfondimenti sul background di sviluppo dell’LLM App su Actcast e altri dettagli, i lettori possono fare riferimento al post del blog del CTO Yamada sul sito ufficiale di Idein.
Su Idein Inc.: Idein Inc. è una startup nota per la sua tecnologia proprietaria che consente di eseguire inferenze di apprendimento profondo in modo rapido su dispositivi generali ed economici. L’azienda fornisce non solo la sua piattaforma di raccolta dati per l’IA per il bordo, Actcast, ma collabora anche con oltre 170 aziende di vari settori. Idein continua a lavorare per espandere l’uso di sistemi AI/IoT con l’obiettivo di rendere gestibile attraverso il software tutte le informazioni nel mondo reale.
Ulteriori fatti rilevanti:
– L’IA per il bordo si riferisce all’uso di algoritmi di intelligenza artificiale elaborati localmente su dispositivi hardware anziché nel cloud.
– Grandi modelli di linguaggio (LLM) come ChatGPT richiedono tipicamente risorse computazionali consistenti, che tradizionalmente sono state situate in data center centralizzati.
– L’integrazione dei LLM con le piattaforme di IA per il bordo, come fatto da Idein Inc., può avvicinare l’elaborazione dell’IA alle fonti di dati, riducendo la latenza e potenzialmente migliorando la privacy dei dati.
– La prompt engineering è la pratica di creare input (prompts) che comunicano efficacemente i compiti ai sistemi AI, un campo emergente importante per l’interazione umana-AI.
Principali sfide e controversie:
– Sfide dell’IA per il bordo: una delle sfide più grandi sono i limiti di risorse. I dispositivi per il bordo hanno potenza di elaborazione e memoria limitate, rendendo necessario l’utilizzo di modelli AI efficienti.
– Privacy dei dati: sebbene il calcolo per il bordo possa migliorare la privacy dei dati elaborando i dati localmente, l’integrazione dei LLM basati su cloud può introdurre vulnerabilità o problemi di conformità se non gestiti correttamente.
– Affidabilità e coerenza: garantire che i sistemi AI si comportino in modo coerente su vari dispositivi per il bordo è complicato, specialmente considerando che questi dispositivi possono avere capacità diverse.
Vantaggi:
– Riduzione della latenza: elaborando i dati sui dispositivi per il bordo, i tempi di risposta possono essere molto più veloci rispetto all’elaborazione basata su cloud.
– Minori requisiti di larghezza di banda: trasmettere dati grezzi al cloud può richiedere molta larghezza di banda. L’elaborazione locale riduce questo requisito.
– Miglioramento della privacy: l’elaborazione locale dei dati può aiutare a soddisfare le richieste di conformità normativa mantenendo i dati sensibili in loco.
Svantaggi:
– Limiti computazionali: i dispositivi per il bordo potrebbero non essere potenti quanto l’infrastruttura cloud, limitando potenzialmente la complessità dei compiti che possono eseguire.
– Scalabilità: gestire e aggiornare modelli AI su numerosi dispositivi per il bordo può essere più complesso rispetto all’infrastruttura cloud centralizzata.
– Dipendenza dai servizi cloud: sebbene l’integrazione faciliti la distribuzione della PoC, potrebbe comunque dipendere dai servizi cloud come ChatGPT, che potrebbero rappresentare un punto di fallimento o vulnerabilità.
Per ulteriori informazioni su Idein Inc. e sui loro sviluppi nell’IA per il bordo, è possibile visitare il sito web ufficiale di Idein.
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