Avec le besoin croissant de démocratisation de l’IA entraîné par l’IA générative, Idein Inc., dont le siège est à Chiyoda, Tokyo, et dirigée par le PDG Koichi Nakamura, a dévoilé une solution avancée d’analyse d’images appelée « LLM App on Actcast ». Cette solution permet l’intégration transparente de modèles linguistiques multimodaux de grande envergure (LLM) avec la plateforme d’IA embarquée « Actcast », ce qui permet des déploiements de preuve de concept (PoC) sensiblement plus rapides et plus économiques.
L’application exploite les capacités des LLM basés sur le cloud pour effectuer une analyse d’images directement sur les appareils embarqués liés à la plateforme Actcast. Plus précisément, au moment de sa sortie, le logiciel utilise les API des LLM cloud comme « ChatGPT » d’OpenAI. Cela permet aux entreprises de lancer des PoCs sans consacrer de temps et de ressources au développement de logiciels, se concentrant ainsi sur l’aspect critique de la validation des hypothèses commerciales.
Un avantage particulier de la LLM App on Actcast est son accessibilité aux non-ingénieurs grâce à l’ingénierie de prompte : l’utilisation d’instructions en langage naturel pour l’opération. En réduisant la complexité généralement associée à la mise en œuvre de l’IA embarquée, Idein Inc. ouvre de nouvelles perspectives pour rendre le travail avancé de preuve de concept AI plus fluide et efficace pour les entreprises.
En complément de sa fonction, la plateforme d’IA embarquée d’Idein Inc., Actcast, est dotée de fonctionnalités permettant à divers dispositifs de détection comme des caméras, des microphones et des thermomètres de collecter des informations complètes à partir des espaces physiques. Elle permet également la gestion à distance d’un grand nombre d’appareils. La combinaison de ces capacités au sein de la LLM App on Actcast représente une étape importante dans l’engagement de l’entreprise à promouvoir la mise en œuvre sociale de l’IA embarquée.
Pour plus de détails sur l’arrière-plan du développement de la LLM App on Actcast et d’autres informations, 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 start-up connue pour sa technologie propriétaire permettant une inférence rapide de l’apprentissage profond à exécuter sur des appareils polyvalents et économiques. L’entreprise fournit non seulement sa plateforme de collecte de données d’IA embarquée, 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 grâce à des logiciels.
Faits supplémentaires pertinents :
– L’IA embarquée fait référence à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle traités localement sur des appareils matériels plutôt que dans le cloud.
– Les modèles linguistiques de grande envergure (LLM) tels que ChatGPT nécessitent généralement des ressources computationnelles substantielles, traditionnellement situées dans des centres de données centralisés.
– L’intégration des LLM avec les plateformes d’IA embarquée, comme cela est fait par Idein Inc., peut rapprocher le traitement de l’IA des sources de données, réduisant ainsi la latence et améliorant potentiellement la confidentialité des données.
– L’ingénierie prompte est la pratique de formuler des entrées (promptes) qui communiquent efficacement des tâches aux systèmes d’IA, un domaine émergent important pour l’interaction humain-IA.
Défis et controverses clés :
– Défis de l’IA embarquée : l’une des plus grandes difficultés est les contraintes de ressources. Les appareils embarqués ont une puissance de traitement et une mémoire limitées, ce qui nécessite des modèles d’IA efficaces.
– Confidentialité des données : bien que le calcul embarqué puisse renforcer la confidentialité des données en traitant les données localement, l’intégration de LLM basés sur le cloud peut introduire des vulnérabilités ou des problèmes de conformité s’ils ne sont pas correctement gérés.
– Fiabilité et cohérence : s’assurer que les systèmes d’IA fonctionnent de manière cohérente sur divers appareils embarqués est difficile, d’autant plus que ces appareils peuvent avoir des capacités différentes.
Avantages :
– Réduction de la latence : en traitant les données sur les appareils embarqués, les temps de réponse peuvent être beaucoup plus rapides que le traitement basé sur le cloud.
– Exigences de bande passante réduites : la transmission de données brutes vers le cloud peut être gourmande en bande passante. Le traitement local réduit cette exigence.
– Amélioration de la confidentialité : le traitement local des données peut aider à répondre aux exigences de conformité réglementaire en conservant les données sensibles sur place.
Inconvénients :
– Limites computationnelles : les appareils embarqués 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 embarqués peuvent être plus complexes que dans une infrastructure cloud centralisée.
– Dépendance aux services cloud : bien que l’intégration facilite le déploiement de PoC, cela peut toujours dépendre de services cloud comme ChatGPT, ce qui pourrait être un point de défaillance ou de vulnérabilité.
Pour plus d’informations sur Idein Inc. et ses développements en matière d’IA embarquée, vous pouvez visiter le site officiel d’Idein : Site officiel d’Idein.
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