Artan yapay zeka demokratizasyonu ihtiyacı arttıkça, Chiyoda, Tokyo merkezli olan ve CEO’su Koichi Nakamura tarafından yönetilen Idein Inc., “LLM App on Actcast” adlı gelişmiş bir görüntü analizi çözümünü tanıttı. Bu çözüm, multimodal büyük dil modellerini (LLM’ler) “Actcast” Edge AI platformu ile sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi sağlayarak, kavramsal kanıtların (PoC) dağıtımlarını önemli ölçüde daha hızlı ve maliyet etkin hale getiriyor.
Uygulama, bulut tabanlı LLM’lerin yeteneklerinden yararlanarak, yazılımın direkt olarak Actcast platformuyla bağlantılı olan kenar cihazlarda görüntü analizi yapmasına olanak tanır. Özellikle, yazılım, açıklama yapay zeka (ChatGPT) gibi bulut LLM’lerinin API’lerini kullanırken şirketlere yazılım geliştirmeye zaman ve kaynak harcamadan kavramsal kanıtlara başlamalarını sağlar, böylece iş hipotezlerini doğrulamanın kritik yönüne odaklanabilirler.
LLM App on Actcast’in özel bir avantajı, işletme dili talimatları kullanılarak yapılacak çalışmalar için mühendislik faaliyetlerini erişilebilir kılmasıdır. Idein Inc, kenar yapay zekânın uygulanmasıyla ilgili gelişmiş yapay zeka kavram kanıt çalışmalarını işletmeler için daha akıcı ve verimli hale getirmekte yeni bir adım atmaktadır.
İşlevini tamamlamak için, Idein Inc.’in Edge AI platformu Actcast, kamera, mikrofon ve termometre gibi çeşitli algılama cihazlarının fiziksel alanlardan kapsamlı bilgiler toplamasına olanak tanıyan özelliklere sahiptir. Bu aynı zamanda birçok cihazın uzaktan yönetimini sağlar. Bu yeteneklerin LLM App on Actcast içinde birleşimi, şirketin kenar yapay zekânın toplumsal uygulanmasını teşvik etme konusundaki taahhütünde önemli bir adımdır.
LLM App on Actcast ve diğer ayrıntılar hakkındaki geliştirme arka planı için okuyucular, CTO Yamada tarafından Idein’in resmi web sitesindeki blog gönderisine bakabilirler.
Idein Inc. Hakkında: Idein Inc., genel amaçlı, maliyet etkili cihazlarda hızlı derin öğrenme çıkarımının çalışmasını sağlayan özel teknolojisiyle bilinen bir başlangıç şirketidir. Şirket sadece kenar yapay zeka veri toplama platformu Actcast’ı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda çeşitli sektörlerden 170’den fazla şirketle işbirliği yapar. Idein, tüm dünyadaki bilgiyi yazılım aracılığıyla yönetilebilir hale getirmeyi amaçlayarak AI/IoT sistemlerinin kullanımını genişletme konusunda çaba sarf etmektedir.
Ek İlgili Gerçekler:
– Kenar Yapay Zeka, yapay zeka algoritmalarının bulutta değil, yerel olarak donanım cihazlarında işlenmesine atıfta bulunur.
– ChatGPT gibi Büyük Dil Modelleri (LLMer) genellikle önemli hesaplama kaynakları gerektirir ve bu kaynaklar genellikle merkezi veri merkezlerinde bulunur.
– Idein Inc. tarafından olduğu gibi LLM’lerin Edge AI platformlarıyla entegrasyonu, yapay zekayı veri kaynaklarına daha yakın getirerek gecikmeleri azaltabilir ve veri gizliliğini geliştirebilir.
– Anlık mühendislik, görevleri yapay zeka sistemlerine etkili bir şekilde iletmek için girişler (ipuçları) oluşturma pratiğidir ve insan yapay zeka etkileşimi açısından önemli olan yeni bir alandır.
Ana Zorluklar ve Tartışmalar:
– Kenar Yapay Zeka Zorlukları: En büyük zorluklardan biri kaynak kısıtlamalarıdır. Kenar cihazların sınırlı işlem gücü ve belleği vardır, bu da verimli yapay zeka modellerinin gerekliliğini ortaya çıkarır.
– Veri Gizliliği: Kenar hesaplama, verilerin yerel olarak işlenmesi ile veri gizliliğini artırabilir, ancak bulut tabanlı LLM’lerin entegrasyonu, uyumluluk sorunlarına veya zayıflıklara yol açabilirse yönetilmezse güvenlik açıkları getirebilir.
– Güvenilirlik ve Tutarlılık: Yapay zeka sistemlerinin, farklı kenar cihazları üzerinde tutarlı bir şekilde performans göstermesini sağlamak, özellikle bu cihazların farklı yeteneklere sahip olabileceği düşünüldüğünde, zorlu bir süreçtir.
Avantajlar:
– Gecikmenin Azaltılması: Verilerin kenar cihazlarda işlenmesi, bulut tabanlı işleme göre yanıt sürelerini çok daha hızlı hale getirebilir.
– 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 yerinde tutarak düzenleyici uyumluluk taleplerine yardımcı olabilir.
Dezavantajlar:
– Hesaplama Sınırları: Kenar cihazlar, bulut altyapısı kadar güçlü olmayabilir, bu da yapabilecekleri işlerin karmaşıklığını sınırlayabilir.
– Ölçeklenebilirlik: Birçok kenar cihazında AI modellerinin yönetilmesi ve güncellenmesi, merkezi bulut altyapısına kıyasla daha karmaşık olabilir.
– Bulut Hizmetlerine Bağımlılık: Bütünleşim kavramsal kanıt (PoC) dağıtımını kolaylaştırırken, hala ChatGPT gibi bulut hizmetlerine dayanabilir, bu da bir hata veya zayıf nokta olabilir.
Edge AI ile ilgili Idein Inc. ve gelişmeler hakkında daha fazla bilgi için Idein’in resmi web sitesini ziyaret edebilirsiniz: Idein Resmi Web Sitesi.
The source of the article is from the blog scimag.news