Wzrastająca potrzeba demokratyzacji sztucznej inteligencji napędzana przez generatywną sztuczną inteligencję spowodowała, że firma Idein Inc. z siedzibą w Chiyoda w Tokio, pod przewodnictwem prezesa Koichi Nakamury, wprowadziła zaawansowane rozwiązanie analizy obrazu o nazwie „LLM App na Actcast”. Rozwiązanie to umożliwia płynną integrację multimodalnych wielkich modeli językowych (LLM) z platformą Edge AI „Actcast”, co prowadzi do znacznie szybszych i bardziej kosztowo efektywnych wdrożeń koncepcji (PoC).
Aplikacja wykorzystuje możliwości chmurowych LLM do przeprowadzania analizy obrazu bezpośrednio na urządzeniach Edge połączonych z platformą Actcast. Konkretnie, w momencie premiery oprogramowanie wykorzystuje interfejsy API z chmury LLM takie jak ChatGPT od OpenAI. Pozwala to firmom rozpocząć wdrożenia PoC, nie poświęcając czasu i zasobów na rozwój oprogramowania, skupiając się tym samym na istotnym aspekcie walidacji hipotez biznesowych.
Szczególną zaletą LLM App na Actcast jest jej dostępność dla osób niebędących inżynierami dzięki engineerowaniu promptów – czyli używaniu instrukcji językiem naturalnym do operacji. Redukując złożoność typową dla implementacji Edge AI, Idein Inc. otwiera nowe możliwości, które pozwalają na bardziej efektywną i wydajną pracę nad zaawansowanymi wdrożeniami koncepcyjnymi w dziedzinie sztucznej inteligencji dla firm.
Aby dopełnić funkcji, platforma Edge AI Idein Inc. – Actcast – jest wyposażona w funkcje umożliwiające zbieranie wszechstronnych informacji z przestrzeni fizycznych przy użyciu różnorodnych urządzeń czujnikowych, takich jak kamery, mikrofony i termometry. Umożliwia również zdalne zarządzanie dużą liczbą urządzeń. Zestawienie tych funkcji w LLM App na Actcast stanowi istotny krok w zaangażowaniu firmy w promowanie społecznej implementacji Edge AI.
Dla dalszego zrozumienia tła rozwoju LLM App na Actcast oraz innych szczegółów, czytelnicy mogą odnieść się do wpisu na blogu autorstwa CTO Yamady na oficjalnej stronie internetowej Idein.
O Idein Inc.: Idein Inc. jest startupem znanym z własnej technologii umożliwiającej szybkie wnioskowanie z uczenia maszynowego na powszechnych i wydajnych urządzeniach. Firma nie tylko dostarcza platformę zbierania danych Edge AI, Actcast, ale również współpracuje z ponad 170 firmami z różnych branż. Idein kontynuuje pracę nad poszerzaniem zastosowania systemów AI/IoT z celem uczynienia wszystkich informacji w rzeczywistym świecie zarządzalnym przez oprogramowanie.
Istotne Dodatkowe Fakty:
– Edge AI odnosi się do wykorzystywania algorytmów sztucznej inteligencji przetwarzanych lokalnie na urządzeniach sprzętowych zamiast w chmurze.
– Wielkie modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, zazwyczaj wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, które tradycyjnie znajdowały się w scentralizowanych centrach danych.
– Integracja LLM z platformami Edge AI, tak jak robi to Idein Inc., może przybliżyć przetwarzanie AI do źródeł danych, zmniejszając opóźnienia i potencjalnie poprawiając prywatność danych.
– Engineerowanie promptów to praktyka tworzenia wejść (promptów), które skutecznie komunikują zadania do systemów AI, rozwijająca się dziedzina istotna dla interakcji człowiek-AI.
Wyzwania i Kontrowersje:
– Wyzwania Edge AI: Jednym z największych wyzwań jest ograniczenie zasobów. Urządzenia Edge mają ograniczoną moc obliczeniową i pamięć, co wymaga efektywnych modeli AI.
– Prywatność Danych: Chociaż edge computing może zwiększać prywatność danych poprzez przetwarzanie danych lokalnie, integracja chmurowych LLM może wprowadzać potencjalne luki w zabezpieczeniach lub problemy z zgodnością, jeśli nie jest właściwie zarządzana.
– Wiarygodność i Spójność: Zapewnienie spójności działania systemów AI na różnych urządzeniach Edge jest trudne, szczególnie z różnicami w ich możliwościach.
Zalety:
– Zmniejszone Opóźnienia: Przetwarzanie danych na urządzeniach Edge może przynieść znacznie szybsze czasy odpowiedzi niż przetwarzanie w chmurze.
– Niskie Wymagania dotyczące Szerokości Pasma: Przesyłanie surowych danych do chmury może być wymagające w zakresie przepustowości. Lokalne przetwarzanie zmniejsza to wymaganie.
– Poprawiona Prywatność: Lokalne przetwarzanie danych może pomóc spełniać wymagania związane z zgodnością z regulacjami, przechowując wrażliwe dane na miejscu.
Wady:
– Granice obliczeniowe: Urządzenia Edge mogą nie być tak potężne jak infrastruktura chmurowa, co może ograniczać złożoność zadań, które mogą wykonywać.
– Elastyczność: Zarządzanie i aktualizacja modeli AI na wielu urządzeniach Edge może być bardziej złożone niż w scentralizowanej infrastrukturze chmurowej.
– Zależność od Usług Chmurowych: Pomimo że integracja ułatwia wdrożenie PoC, może ona jednak polegać na usługach chmurowych, takich jak ChatGPT, co może stanowić punkt awarii lub słabości.
Aby uzyskać więcej informacji na temat Idein Inc. i ich rozwoju w obszarze Edge AI, możesz odwiedzić oficjalną stronę internetową Idein.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br