Artan yapay zeka demokratikleşmesine duyulan artan ihtiyaç doğrultusunda, başkenti Tokyo’nun Chiyoda bölgesinde bulunan ve CEO Koichi Nakamura liderliğindeki Idein Inc., gelişmiş bir görüntü analiz çözümü olan “LLM App on Actcast”ı tanıttı. Bu çözüm, multimodal büyük dil modellerini (LLM’ler) “Actcast” isimli Kenar AI platformu ile sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi sağlayarak, kavramı kanıtlamanın (PoC) dağıtımlarını belirgin şekilde daha hızlı ve maliyet etkin hale getiriyor.
Uygulama, bulut tabanlı LLM’lerin yeteneklerinden faydalanarak direkt olarak Actcast platformu ile bağlı olan kenar cihazlarda görüntü analizi yapmayı mümkün kılıyor. Yazılım, özellikle piyasaya sürüldüğü dönemde; OpenAI’nin ChatGPT gibi bulut LLM’lerinin API’larını kullanıyor. Bu, işletmelerin yazılım geliştirmeye vakit ve kaynak ayırmadan PoC’leri başlatmalarını sağlar, böylece iş hipotezlerini doğrulama sürecine odaklanmalarını sağlar.
LLM App on Actcast’ın belirli bir avantajı, uygulamanın işletilmesi için doğal dil talimatlarının kullanılması aracılığıyla mühendislik konusunda bilgisi olmayan kişilerin erişebilirliğidir. Idein Inc., kenar AI uygulamalarının uygulanmasında genellikle ilişkilendirilen karmaşıklığı azaltarak; gelişmiş AI kavramlarının işletmeler için daha akıcı ve verimli hale gelmesinde yeni bir adım atmaktadır.
İşlevini tamamlayan Idein Inc.’in kenar AI platformu Actcast, kamera, mikrofon ve termometre gibi çeşitli algılama cihazları tarafından fiziksel alanlardan kapsamlı bilgiler toplamaya olanak tanıyan özelliklerle donatılmıştır. Ayrıca birçok cihazın uzaktan yönetimine olanak sağlar. Bu yeteneklerin LLM App on Actcast içinde birleşmesi, şirketin kenar AI’nın toplumsal uygulamasını teşvik etme taahhüdünde önemli bir adımdır.
LLM App on Actcast’ın gelişim geçmişi ve diğer detayları hakkında daha fazla bilgi için, okuyucular Idein’in resmi web sitesindeki CTO Yamada’nın blog gönderisine başvurabilirler.
Idein Inc. Hakkında: Idein Inc., genel amaçlı, maliyet etkili cihazlarda hızlı derin öğrenme çıkarımının çalışmasını sağlayan özel teknolojisi ile tanınan bir startuptur. Şirket, sadece kenar AI veri toplama platformu Actcast’ı sunmakla kalmaz, ayrıca çeşitli sektörlerden 170’den fazla şirketle işbirliği yapar. Idein, tüm dünyadaki bilgileri yazılım aracılığıyla yönetilebilir hale getirme amacıyla AI/IoT sistemlerinin kullanımını genişletmeye devam etmektedir.
İlgili Ek Bilgiler:
– Kenar AI, yapay zeka algoritmalarının bulutta değil, donanım cihazlarında yerel olarak işlenmesine atıfta bulunur.
– ChatGPT gibi büyük dil modelleri genellikle önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve geleneksel olarak merkezi veri merkezlerinde bulunur.
– Idein Inc. tarafından olduğu gibi LLM’lerin Kenar AI platformlarıyla entegrasyonu, AI işleme kaynağa daha yakın getirerek gecikmeyi azaltabilir ve veri gizliliğini artırabilir.
– Hızlı mühendislik, görevleri yapay zeka sistemlerine etkili bir şekilde ileten girdileri (iptal etme) oluşturma pratiğidir, insan-AI etkileşimi için önemli olan büyüyen bir alandır.
Ana Zorluklar ve Tartışmalar:
– Kenar AI Zorlukları: En büyük zorluklardan biri kaynak sınırlamalarıdır. Kenar cihazlar sınırlı işlem gücü ve belleğe sahiptir, bu da verimli AI modellerinin gerekli olmasını sağlar.
– Veri Gizliliği: Kenar hesaplama verileri yerel olarak işleyerek veri gizliliğini artırabilirken, bulut tabanlı LLM’lerin entegrasyonu doğru şekilde yönetilmezse zayıflıklara veya uyumluluk sorunlarına neden olabilir.
– Güvenilirlik ve Süreklilik: AI sistemlerinin çeşitli kenar cihazlarda sürekli olarak performans göstermesini sağlamak zorlu bir işlemdir, özellikle bu cihazların farklı yeteneklere sahip olabileceği düşünüldüğünde.
Avantajlar:
– Gecikmenin Azaltılması: Verilerin kenar cihazlarda işlenmesi, yanıt sürelerinin bulut tabanlı işlemeye göre çok daha hızlı olmasını sağlar.
– Daha Düşük Bant Genişliği Gereksinimleri: Ham verilerin buluta iletilmesi bant genişliği yoğun olabilir. Yerel işleme bu gereksinimi azaltır.
– Daha İyi Gizlilik: Yerel veri işleme, hassas verileri tesis dışında tutarak düzenleyici uyumluluk taleplerine yardımcı olabilir.
Dezavantajlar:
– Hesaplama Sınırları: Kenar cihazlar, bulut altyapısı kadar güçlü olmayabilir, bu da yapabilecekleri görevlerin karmaşıklığını sınırlayabilir.
– Ölçeklenebilirlik: Sayısız kenar cihazda AI modellerinin yönetilip güncellenmesi, merkezi bulutta altyapıdan daha karmaşık olabilir.
– Bulut Hizmetlerine Bağımlılık: Entegrasyon, PoC dağıtımını kolaylaştırırken, ChatGPT gibi bulut hizmetlerine dayanabilir, bu da bir hata veya zayıf nokta olabilir.
Idein Inc. ve kenar AI’daki gelişmeleri hakkında daha fazla bilgi için, Idein’in resmi web sitesini ziyaret edebilirsiniz.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br