Cu necesitatea tot mai mare de democratizare a inteligenței artificiale condusă de inteligența artificială generativă, Idein Inc. cu sediul în Chiyoda, Tokyo, condusă de CEO-ul Koichi Nakamura, a dezvăluit o soluție avansată de analiză a imaginilor cunoscută sub numele de „LLM App pe Actcast”. Această soluție permite integrarea fără sudură a modelelor de limbaj larg multimodale (LLM) cu platforma Edge AI „Actcast”, conducând la implementări mult mai rapide și mai rentabile ale conceptelor de verificare (PoC).
Aplicația folosește capacitățile LLM-urilor bazate pe cloud pentru a efectua analize de imagini direct pe dispozitivele Edge legate de platforma Actcast. În mod specific, la momentul lansării sale, software-ul utilizează API-uri din LLM-urile de cloud, precum ChatGPT de la OpenAI. Acest lucru permite business-urilor să inițieze PoC-uri fără a aloca timp și resurse pentru dezvoltarea de software, concentrându-se astfel pe aspectul critic al validării ipotezelor de afaceri.
Un avantaj particular al LLM App pe Actcast este accesibilitatea pentru neingineri prin inginerie promptă – utilizarea de instrucțiuni în limbaj natural pentru operațiuni. Prin reducerea complexității asociate de obicei cu implementarea Edge AI, Idein Inc. deschide drumul în realizarea muncii avansate de conceptul de verificare AI mai simplificată și eficientă pentru afaceri.
Complementându-și funcția, platforma Edge AI Actcast a Idein Inc. vine echipată cu caracteristici care permit dispozitivelor de detectare variate, precum camerele, microfoanele și termometrele, să colecteze informații cuprinzătoare din spațiile fizice. De asemenea, permite gestionarea la distanță a unui număr mare de dispozitive. Reuniunea acestor capacități în cadrul LLM App pe Actcast reprezintă un pas important în angajamentul companiei de a promova implementarea socială a Edge AI.
Pentru mai multe informații despre contextul de dezvoltare al LLM App pe Actcast și alte detalii, cititorii pot consulta postarea pe blog a CTO-ului Yamada publicată pe site-ul oficial Idein.
Despre Idein Inc.: Idein Inc. este o startup cunoscută pentru tehnologia sa proprietară care permite inferența rapidă a învățării profunde (deep learning) să ruleze pe dispozitive generale, rentabile. Compania nu furnizează doar platforma sa de colectare a datelor Edge AI, Actcast, dar colaborează și cu peste 170 de companii din diverse industrii. Idein continuă să se străduiască să extindă utilizarea sistemelor AI/IoT cu scopul de a face toate informațiile din lumea reală gestionabile prin software.
Fapte suplimentare relevante:
– Edge AI se referă la utilizarea algoritmilor de inteligență artificială procesați local pe dispozitive hardware în loc să fie în cloud.
– Modelele de limbaj larg (LLM) precum ChatGPT necesită în mod obișnuit resurse computaționale substanțiale, care tradițional se găseau în centre de date centralizate.
– Integrarea LLM-urilor cu platformele Edge AI, așa cum face Idein Inc., poate aduce procesarea AI mai aproape de sursele de date, reducând latența și îmbunătățind în mod potențial confidențialitatea datelor.
– Ingineria promptă este practica creării de intrări (prompt-uri) care comunică eficient sarcinile către sistemele AI, un domeniu emergent important pentru interacțiunea uman-AI.
Provocări cheie și controverse:
– Provocările Edge AI: Una dintre cele mai mari provocări este reprezentată de constrângerile resurselor. Dispozitivele Edge au putere de procesare și memorie limitate, necesitând modele AI eficiente.
– Confidențialitatea datelor: În timp ce computația Edge poate îmbunătăți confidențialitatea datelor prin procesarea acestora local, integrarea LLM-urilor bazate pe cloud poate introduce vulnerabilități sau probleme de conformitate dacă nu sunt gestionate corect.
– Fiabilitate și consistență: Asigurarea că sistemele AI funcționează consistent pe diverse dispozitive Edge este o provocare, în special având în vedere că aceste dispozitive pot avea capacități diferite.
Avantaje:
– Reducerea latenței: Prin procesarea datelor pe dispozitivele Edge, timpii de răspuns pot fi mult mai rapidi decât în cazul procesării bazate pe cloud.
– Cerințe mai reduse de lățime de bandă: Transmiterea datelor brute la cloud poate fi intensă ca utilizare a lățimii de bandă. Procesarea locală reduce această cerință.
– Îmbunătățirea confidențialității: Procesarea locală a datelor poate ajuta la respectarea cerințelor de conformitate reglementară prin păstrarea datelor sensibile la fața locului.
Dezavantaje:
– Limite computaționale: Dispozitivele Edge nu pot fi la fel de puternice ca infrastructura cloud, limitând potențial complexitatea sarcinilor pe care le pot realiza.
– Scalabilitate: Administrarea și actualizarea modelelor AI pe numeroase dispozitive Edge poate fi mai complexă decât în infrastructura cloud centralizată.
– Dependența de serviciile cloud: Deși integrarea facilitează implementarea de PoC-uri, aceasta ar putea să depindă încă de serviciile cloud precum ChatGPT, ceea ce ar putea reprezenta un punct vulnerabil sau de eșec.
Pentru mai multe informații despre Idein Inc. și dezvoltările lor în domeniul Edge AI, puteți vizita site-ul oficial Idein.
The source of the article is from the blog macnifico.pt