Avec le besoin croissant de démocratisation de l’IA alimenté par l’IA générative, Idein Inc. basée à Chiyoda, Tokyo, et dirigée par le PDG Koichi Nakamura, a dévoilé une solution avancée d’analyse d’images connue sous le nom de « LLM App on Actcast ». Cette solution permet l’intégration transparente de grands modèles de langage multimodaux (LLM) avec la plateforme Edge AI « Actcast », permettant des déploiements de preuve de concept (PoC) beaucoup plus rapides et plus rentables.
L’application exploite les capacités des LLM basés sur le cloud pour effectuer des analyses d’images directement sur les appareils edge associés à la plateforme Actcast. Plus précisément, au moment de sa sortie, le logiciel utilise les API des LLM basés sur le cloud comme « ChatGPT » d’OpenAI. Cela permet aux entreprises de lancer des PoCs sans consacrer de temps et de ressources au développement logiciel, se concentrant ainsi sur l’aspect critique de la validation des hypothèses commerciales.
Un avantage particulier de LLM App on Actcast est son accessibilité aux non-ingénieurs grâce à l' »ingénierie prompte » – l’utilisation d’instructions en langage naturel pour son fonctionnement. En réduisant la complexité généralement associée à la mise en œuvre de l’IA edge, Idein Inc. ouvre de nouvelles voies pour rendre le travail de concept avancé de preuve de concept d’IA plus efficace et plus efficace pour les entreprises.
En complément de sa fonction, la plateforme Edge AI d’Idein Inc., Actcast, est équipée de fonctionnalités permettant à divers dispositifs de détection tels que des caméras, des microphones et des thermomètres de collecter des informations complètes dans des espaces physiques. Elle permet également la gestion à distance d’un grand nombre de dispositifs. La combinaison de ces capacités au sein de LLM App on Actcast représente une étape importante dans l’engagement de l’entreprise à promouvoir la mise en œuvre sociale de l’IA edge.
Pour plus d’informations sur le contexte de développement de LLM App on Actcast et d’autres détails, les lecteurs peuvent consulter l’article de blog du CTO Yamada sur le site officiel d’Idein.
À propos d’Idein Inc.: Idein Inc. est une startup connue pour sa technologie propriétaire permettant l’inférence de l’apprentissage profond rapide sur des appareils polyvalents et économiques. La société fournit non seulement sa plateforme de collecte de données Edge AI, Actcast, mais collabore également avec plus de 170 entreprises de divers secteurs. Idein continue de s’efforcer d’étendre l’utilisation des systèmes AI/IoT dans le but de rendre toutes les informations du monde réel gérables à travers des logiciels.
Informations supplémentaires pertinentes :
– L’IA Edge fait référence à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle traités localement sur des appareils matériels plutôt que dans le cloud.
– Les grands modèles de langage (LLMs) tels que ChatGPT nécessitent généralement des ressources de calcul substantielles, traditionnellement situées dans des centres de données centralisés.
– L’intégration des LLM avec les plates-formes Edge AI, comme le fait Idein Inc., peut rapprocher le traitement de l’IA des sources de données, réduisant la latence et améliorant potentiellement la confidentialité des données.
– L’ingénierie prompte est la pratique de la création d’entrées (prompts) qui communiquent efficacement des tâches aux systèmes d’IA, un domaine émergent important pour l’interaction humaine-IA.
Principaux défis et controverses :
– Défis de l’IA Edge : l’un des plus grands défis est les contraintes de ressources. Les appareils Edge ont une puissance de traitement et une mémoire limitées, ce qui nécessite des modèles d’IA efficaces.
– Confidentialité des données : bien que le calcul Edge puisse améliorer la confidentialité des données en traitant les données localement, l’intégration des LLM basés sur le cloud peut introduire des vulnérabilités ou des problèmes de conformité s’ils ne sont pas gérés correctement.
– Fiabilité et cohérence : garantir que les systèmes d’IA fonctionnent de manière cohérente sur différents appareils Edge est un défi, d’autant plus que ces appareils peuvent avoir des capacités différentes.
Avantages :
– Latence réduite : en traitant les données sur les appareils Edge, les temps de réponse peuvent être beaucoup plus rapides que le traitement basé sur le cloud.
– Exigences de bande passante inférieures : la transmission de données brutes vers le cloud peut être intensive en bande passante. Le traitement local réduit cette exigence.
– Amélioration de la confidentialité : le traitement local des données peut aider à satisfaire les demandes de conformité réglementaire en conservant les données sensibles sur site.
Inconvénients :
– Limites de calcul : les appareils Edge peuvent ne pas être aussi puissants que l’infrastructure cloud, limitant potentiellement la complexité des tâches qu’ils peuvent effectuer.
– Scalabilité : la gestion et la mise à jour des modèles d’IA sur de nombreux appareils Edge peuvent être plus complexes que dans une infrastructure cloud centralisée.
– Dépendance aux services cloud : bien que l’intégration facilite le déploiement de PoC, elle peut toujours dépendre de services cloud comme ChatGPT, qui pourraient être un point de défaillance ou de vulnérabilité.
Pour plus d’informations sur Idein Inc. et ses développements en matière d’IA Edge, vous pouvez visiter le site Web officiel d’Idein. Vous pouvez y accéder en cliquant sur le site officiel d’Idein.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz