С увеличаващата се нужда от демократизация на изкуствения интелект, поддържана от генеративния изкуствен интелект, Idein Inc. с штаб-квартира в Чиода, Токио, ръководена от изпълнителния директор Коичи Накамура, представи напреднало решение за анализ на изображения, известно като „LLM App on Actcast“. Това решение позволява безпроблемната интеграция на мултимодални големи езикови модели (LLM-ове) с Edge AI платформата „Actcast“, което води до значително по-бързи и по-ефективни внедрения на концепцията (PoC).
Приложението използва възможностите на облачните LLM-ове, за да извършва анализ на изображения директно на ръбните устройства, свързани с платформата Actcast. В момента на своето пускане на пазара софтуерът използва API-та на облачни LLM-ове като ChatGPT на OpenAI. Това позволява на бизнесите да заминат с PoC, без да отделят време и ресурси за разработка на софтуер, фокусирайки се върху критичния аспект – валидирането на бизнес хипотезите.
Едно от конкретните предимства на LLM App on Actcast е достъпността му за неинженерни лица чрез бързо инженерство – използването на инструкции на естествен език за работа. Чрез намаляване на сложността, обикновено асоциирана с прилагането на ръбен изкуствен интелект, Idein Inc. преламва нови граници, като прави напредничавите AI внедрения по-лесни и ефективни за бизнеса.
Допълващо функциите си, ръбната AI платформа на Idein Inc., Actcast, разполага с функционалности, които позволяват на различни сензорни устройства като камери, микрофони и термометри да събират обширна информация от физически пространства. Тя също така позволява дистанционно управление на голям брой устройства. Съвкупността от тези възможности в LLM App on Actcast представлява важна стъпка в ангажимента на компанията за насърчаване на социалното внедряване на ръбния AI.
За по-подробна информация относно разработката на LLM App on Actcast и други детайли, читателите могат да се обърнат към публикацията в блога на CTO Ямада на официалния уебсайт на Idein.
Относно Idein Inc.: Idein Inc. е стартъп, известен със своята собствена технология, която позволява бързо извеждане на дълбоко обучение на общи, икономични устройства. Компанията не само предлага своята ръбна платформа за събиране на данни от AI, Actcast, но също така си партнира с над 170 компании от различни индустрии. Idein продължава да се стреми към разширяване на използването на AI/IoT системи с цел запознаване на цялата информация в реалния свят през софтуер.
Свързани Допълнителни Факти:
– Ръбният AI се отнася до използването на алгоритми за изкуствен интелект, обработвани локално на хардуерни устройства, вместо в облака.
– Големите езикови модели (LLM) като ChatGPT обикновено изискват значителни изчислителни ресурси, които традиционно се намират в централизирани данни центрове.
– Интеграцията на LLM с ръбни AI платформи, както направено от Idein Inc., може да доведе AI обработката по-близо до източниците на данни, намалявайки забавянето и потенциално подобрявайки поверителността на данните.
Ключови Предизвикателства и Противоречия:
– Предизвикателства на Ръбния AI: Един от най-големите предизвикателства е ограниченията на ресурсите. Ръбните устройства имат ограничена обработваща мощност и памет, което налага необходимостта от ефективни модели на AI.
– Поверителност на Данните: Въпреки че ръбното изчисляване може да подобри поверителността на данните, интегрирането на облачни LLM-ове може да доведе до уязвимости или проблеми със съответствието, ако не се управляват правилно.
– Надеждност и Съгласуваност: Гарантирането, че системите на AI изпълняват задачите си последователно на различни ръбни устройства е предизвикателно, особено тъй като тези устройства могат да имат различни способности.
Предимства:
– Намалено Забавяне: Чрез обработване на данни на ръбните устройства времето за отговор може да бъде много по-бързо от обработката в облака.
– Ниски Изисквания за Пропускна Способност: Изпращането на сурови данни към облака може да изисква голяма пропускна способност. Локалното обработване намалява това изискване.
– Подобрена Поверителност: Локалното обработване на данни може да помогне за изпълнението на изискванията за регулаторно съответствие чрез задържане на чувствителните данни на място.
Недостатъци:
– Изчислителни Лимити: Ръбните устройства може да не са толкова мощни като облачната инфраструктура, което може да ограничи сложността на задачите, които могат да изпълняват.
– Мащабируемост: Управлението и актуализирането на модели на AI по множество ръбни устройства може бъде по-сложно от това в централизираната облачна инфраструктура.
– Зависимост от Облачни Услуги: Въпреки че интегрирането подпомага внедрянето на PoC, то все пак може да разчита на облачни услуги като ChatGPT, което би могло да бъде точка на сбой или уязвимост.
За допълнителна информация за Idein Inc. и техните разработки в областта на ръбния AI, можете да посетите официалния уебсайт на Idein.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com