Wzrastające zapotrzebowanie na demokratyzację sztucznej inteligencji napędzaną przez generatywną SI, Idein Inc. z siedzibą w Chiyoda, Tokio, pod przewodnictwem dyrektora generalnego Koichi Nakamury, ujawniła zaawansowane rozwiązanie analizy obrazów o nazwie „Aplikacja LLM na Actcast”. To rozwiązanie umożliwia bezproblemową integrację wielomodalnych dużych modeli językowych (LLM) z platformą Edge AI „Actcast”, co prowadzi do znacznie szybszych i bardziej opłacalnych wdrażań koncepcji biznesowych (PoC).
Aplikacja wykorzystuje możliwości chmurowych LLM do przeprowadzania analizy obrazów bezpośrednio na urządzeniach Edge połączonych z platformą Actcast. Konkretnie, w chwili premiery oprogramowanie korzysta z interfejsów API z chmurowych LLM, takich jak ChatGPT OpenAI. Pozwala to przedsiębiorstwom rozpocząć PoC, nie poświęcając czasu i zasobów na rozwijanie oprogramowania, skupiając się zamiast tego na istotnym aspekcie walidacji hipotez biznesowych.
Szczególną zaletą aplikacji LLM na Actcast jest dostępność dla osób nie będących inżynierami dzięki prompt engineering – korzystaniu z instrukcji w naturalnym języku do obsługi. Redukując złożoność zwykle związaną z implementacją AI Edge, Idein Inc. stanowi nowy impuls dla uproszczenia i efektywności zaawansowanych prac proof of concept w dziedzinie AI dla przedsiębiorstw.
Dopełniając swoją funkcję, platforma AI Edge Idein Inc., Actcast, wyposażona jest w funkcje, które pozwalają różnym urządzeniom sensorycznym, takim jak kamery, mikrofony i termometry, zbierać kompleksowe informacje z przestrzeni fizycznych. Umożliwia również zdalne zarządzanie dużą liczbą urządzeń. Połączenie tych możliwości w ramach aplikacji LLM na Actcast stanowi ważny krok w dążeniu przedsiębiorstwa do promowania społecznej implementacji AI Edge.
Aby uzyskać dalsze informacje na temat genezy rozwoju aplikacji LLM na Actcast i innych szczegółów, czytelnicy mogą zajrzeć do wpisu na blogu autorstwa CTO Yamady na oficjalnej stronie internetowej Idein.
O Idein Inc.: Idein Inc. to startup znany z własnej technologii umożliwiającej szybkie wnioskowanie z deep learning na ogólnodostępnych, ekonomicznych urządzeniach. Firma nie tylko dostarcza swoją platformę zbierania danych AI Edge, Actcast, ale także współpracuje z ponad 170 firmami z różnych branż. Idein nadal dąży do rozszerzenia stosowania systemów AI/IoT, aby wszystkie informacje w realnym świecie można było zarządzać za pomocą oprogramowania.
Związane Dodatkowe Fakty:
– Edge AI odnosi się do wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji przetwarzanych lokalnie na urządzeniach sprzętowych, a nie w chmurze.
– Duże modele językowe (LLM) takie jak ChatGPT zwykle wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, które tradycyjnie były ulokowane w scentralizowanych centrach danych.
– Integracja LLM z platformami Edge AI, jak ta wykonana przez Idein Inc., może przybliżyć przetwarzanie AI do źródeł danych, zmniejszając opóźnienia i potencjalnie poprawiając prywatność danych.
– Prompt engineering to praktyka opracowywania danych wejściowych (promptów), które efektywnie komunikują zadania do systemów AI, rozwijające się pole ważne dla interakcji człowiek-SI.
Główne Wyzwania i Kontrowersje:
– Wyzwania AI Edge: Jednym z największych wyzwań są ograniczenia zasobów. Urządzenia Edge mają ograniczoną moc obliczeniową i pamięć, co wymaga wydajnych modeli AI.
– Prywatność Danych: Chociaż edge computing może wzmacniać prywatność danych poprzez lokalne przetwarzanie danych, integracja chmurowych LLM może wprowadzać podatności lub problemy z zgodnością, jeśli nie są one odpowiednio zarządzane.
– Wiarygodność i Jednolitość: Zapewnienie, aby systemy AI działały konsekwentnie na różnych urządzeniach Edge, jest trudne, zwłaszcza że te urządzenia mogą mieć różne możliwości.
Zalety:
– Zmniejszone Opóźnienia: Przetwarzanie danych na urządzeniach Edge może być znacznie szybsze niż przetwarzanie w chmurze.
– Niższe Wymagania Dotyczące Szerokości Pasma: Przesyłanie surowych danych do chmury może być wymagające pod względem szerokości pasma. Lokalne przetwarzanie redukuje to wymaganie.
– Polepszone Bezpieczeństwo: Lokalne przetwarzanie danych może pomóc w spełnianiu wymogów zgodności regulacyjnej przez zachowanie wrażliwych danych na miejscu.
Wady:
– Granice Obliczeniowe: Urządzenia Edge mogą być mniej potężne niż infrastruktura chmurowa, co potencjalnie ogranicza złożoność zadań, które mogą wykonywać.
– Elastyczność: Zarządzanie i aktualizacja modeli AI na licznych urządzeniach Edge może być bardziej skomplikowane niż w scentralizowanej infrastrukturze chmurowej.
– Zależność od Usług Chmurowych: Chociaż integracja ułatwia wdrażanie PoC, może wciąż polegać na usługach chmurowych, takich jak ChatGPT, co mogłoby stanowić punkt awarii lub podatności.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Idein Inc. i ich rozwoju w obszarze AI Edge, zapraszamy do odwiedzenia oficjalnej strony internetowej Idein.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br