S rastúcou potrebou pre demokratizáciu umelej inteligencie podporovanú generatívnou umelej inteligenciou predstavila spoločnosť Idein Inc. so sídlom v Tokiu v mestskej časti Chiyoda vedená generálnym riaditeľom Koichi Nakamurou pokročilé riešenie analýzy obrazu známe ako „LLM App on Actcast“. Toto riešenie umožňuje bezproblémovú integráciu multimodálnych veľkých modelov jazyka (LLM) s platformou Edge AI s názvom „Actcast“, čo vedie k výrazne rýchlejším a cenovo efektívnejším nasadeniam koncepcií (PoC).
Aplikácia využíva schopnosti cloudových LLM na priamu analýzu obrazu na zariadeniach s pripojením k platforme Actcast. Konkrétne v čase svojho uvedenia softvér využíva rozhrania API z cloudových LLM, ako je ChatGPT od spoločnosti OpenAI. Tým umožňuje podnikom spustiť PoC bez venovania času a zdrojov vývoju softvéru a namiesto toho sa zamerať na kritický aspekt overovania obchodných hypotéz.
Špecifickou výhodou LLM App on Actcast je jej prístupnosť pre neinžinierov pomocou kreovania úloh – použitie prírodných jazykových inštrukcií pre prevádzku. Idein Inc. tým, že znižuje zložitosť typicky spojenú s implementáciou edge AI, otvára nové možnosti v oblasti zjednodušenia a efektivity začiatočných fáz rozvoja pokročilých AI PoC pre podniky.
Spolu s touto funkciou je edge AI platforma spoločnosti Idein Inc. Actcast vybavená funkciami, ktoré umožňujú rôznym senzorovým zariadeniam ako kamery, mikrofóny a teplomery zbierať komplexné informácie z fyzických priestorov. Tiež umožňuje vzdialené riadenie veľkého množstva zariadení. Spojenie týchto schopností v rámci LLM App on Actcast predstavuje dôležitý krok v snahe spoločnosti o podporu sociálnej implementácie edge AI.
Pre ďalšie informácie o vývoji aplikácie LLM on Actcast a ďalších podrobnostiach môžu čitatelia navštíviť blogový príspevok CTO Yamady na oficiálnej stránke spoločnosti Idein.
O spoločnosti Idein Inc.: Idein Inc. je startup známy pre svoje vlastné technológie umožňujúce rýchle inferencie hlbokého učenia na všeobecné, cenovo efektívne zariadenia. Spoločnosť nielen ponúka svoju platformu pre zber dát z edge AI, Actcast, ale spolupracuje aj s viac ako 170 spoločnosťami z rôznych odvetví. Idein pokračuje vo snahe o rozšírenie používania systémov AI/IoT s cieľom uspokojiť potreby spravovania všetkých informácií v reálnom svete prostredníctvom softvéru.
Aktuálne ďalšie fakty:
– Edge AI označuje použitie algoritmov umelej inteligencie spracovaných lokálne na hardvérových zariadeniach namiesto v cloude.
– Veľké modely jazyka (LLM) ako napríklad ChatGPT obvykle vyžadujú podstatné výpočtové zdroje, ktoré tradične boli umiestnené v centralizovaných výpočtových centrách.
– Integrovanie LLM s platformami Edge AI, ako to robí spoločnosť Idein Inc., môže priniesť spracovanie AI bližšie k zdrojom dát, znížiť odozvu a potenciálne zlepšiť ochranu údajov.
– Kreovanie úloh je praxou vytvárania vstupov (úloh), ktoré efektívne komunikujú úlohy AI systémom, vznikajúcej oblasti dôležitej pre interakciu medzi ľuďmi a AI.
Klíčové výzvy a kontroverzie:
– Výzvy spojené s Edge AI: Jednou z najväčších výziev sú obmedzené zdroje. Edge zariadenia majú obmedzenú výpočtovú silu a pamäť, vyžadujúce efektívne AI modely.
– Ochrana údajov: Hoci edge computing môže zlepšiť ochranu údajov spracovaním údajov lokálne, integrovanie cloude LLM môže spôsobiť zraniteľnosti alebo problémy so zhodnosťou, ak nie sú riadne spravované.
– Dôveryhodnosť a konzistencia: Zabezpečenie konzistentnosti výkonu AI systémov na rôznych edge zariadeniach je náročné, najmä keď tieto zariadenia môžu mať rôzne schopnosti.
Výhody:
– Znížená odozva: Spracovaním údajov na edge zariadeniach môže byť odozva omnoho rýchlejšia ako spracovanie v cloude.
– Nižšie požiadavky na šírku pásma: Posielanie surových údajov do cloudu môže byť náročné na šírku pásma. Lokálne spracovanie znižuje túto požiadavku.
– Zlepšená ochrana osobných údajov: Lokálne spracovanie údajov môže pomôcť splniť požiadavky na reguláciu týkajúce sa ochrany údajov tým, že uchováva citlivé údaje na mieste.
Nevýhody:
– Výpočtové limity: Edge zariadenia nemusia byť tak výkonné ako cloudová infraštruktúra, čo môže obmedziť zložitosť úloh, ktoré môžu vykonávať.
– Škálovateľnosť: Riadenie a aktualizovanie AI modelov na mnohých edge zariadeniach môže byť zložitejšie než v centralizovanej cloudovej infraštruktúre.
– Závislosť na cloudových službách: Aj keď integrácia uľahčuje nasadenie PoC, stále môže závisieť od cloudových služieb, ako je ChatGPT, čo by mohlo byť miestom zlyhania alebo zraniteľnosti.
Pre ďalšie informácie o spoločnosti Idein Inc. a ich vývoji v oblasti edge AI môžete navštíviť oficiálnu webovú stránku spoločnosti Idein.
The source of the article is from the blog yanoticias.es