Digitrode

За последние несколько лет популярность периферийного ИИ (Edge AI) значительно возросла. Ожидается, что к 2035 году мировой рынок периферийного ИИ будет расти со среднегодовым темпом в 27,8%, достигнув общей стоимости в 356,84 миллиарда долларов.

Микросхемы искусственного интеллекта (AI-чипы) стали неотъемлемой частью современных устройств, особенно смартфонов. Вот несколько примеров применения AI в камерах смартфонов:

• Автоматическая настройка параметров камеры для получения оптимального результата;

• Применение фильтров в реальном времени при съемке фото и видео;

• Отслеживание движущихся объектов для сохранения фокуса;

• Автоматическое определение сцен и их оптимизация;

• Создание размытых фонов и выделение объектов;

• Улучшение качества фотографий при слабом освещении за счет снижения шума, повышения яркости и коррекции размытия.

Еще одна важная область применения AI в смартфонах — распознавание и анализ голоса. AI повышает точность распознавания речи даже в шумной обстановке, улучшает работу голосовых ассистентов и позволяет им лучше понимать сложные команды. Также AI может анализировать контекст разговоров для предоставления более релевантных ответов.

По мере усложнения приложений искусственного интеллекта (ИИ) энергоэффективность становится всё более значимой.

Экологическое, экономическое и операционное воздействие уже велико. По словам Джесси Доджа, старшего научного сотрудника Института искусственного интеллекта Аллена, один запрос к ChatGPT использует примерно столько же электроэнергии, сколько требуется для освещения одной лампочки в течение двадцати минут. Более того, ожидается, что к 2030 году потребности дата-центров в энергии удвоятся, главным образом из-за развития и распространения технологий ИИ.

Вычисления ИИ, особенно в больших масштабах, оставляют огромный углеродный след. С ростом спроса на эту технологию энергоэффективность становится критически важной, чтобы поддерживать масштабирование без увеличения потребления энергии. Кроме того, оптимизация энергопотребления технологий не только способствует устойчивому развитию, но и снижает операционные расходы.

Промышленный ландшафт переживает грандиозные изменения благодаря слиянию искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных. Такие отрасли, как добыча полезных ископаемых, нефтяная и производственная, используют эти технологии для повышения операционной эффективности, улучшения безопасности и увеличения бизнес-ценности. В этой статье рассматривается трансформационное влияние ИИ и больших данных на эти сектора, с акцентом на профилактическое обслуживание, оптимизацию процессов и создание новых возможностей для повышения эффективности.

Последние достижения искусственного интеллекта (ИИ), основанные на гигантских облачных вычислительных системах, продолжают поражать как обычных пользователей, так и ученых-компьютерщиков. ИИ способен выполнять задачи, такие как написание бизнес-отчетов, создание фотосессий для модных магазинов или открытие новых молекул. Это стало обыденностью, хотя еще в 2020 году такие возможности казались фантастикой.

Искусственный интеллект (ИИ) часто описывается как компьютерные программы, обученные воспринимать окружающую среду на основе данных, действовать соответствующим образом и адаптировать свое поведение на основе полученных результатов. Это привело к появлению еще одной инновации — машинного обучения (МО), при котором производительность системы со временем улучшается, так как она распознает шаблоны в данных и находит лучшие способы их анализа. Чем больше данных обрабатывает система, тем точнее становятся ее прогнозы.

Хотя машинное обучение (МО) может показаться сложным и трудоемким для новых исследований в этой области, часто обратное справедливо для создания доказательства концепции (proof of concept или POC). Целью POC является быстрая демонстрация того, что приложение или идея осуществимы с помощью МО, что не нужно делать с нуля. Вместо того, чтобы обучать модель или создавать что-то совершенно новое, можно использовать существующие сторонние или открытые ресурсы (Open Source).

Мы обсудим, как использовать некоторые этапы при разработке модели POC. Мы получим руководство о том, как подходить к разработке, особенно с точки зрения того, когда использовать многочисленные доступные ресурсы в экосистеме МО, которые постоянно обновляются. В этой статье описываются некоторые ключевые инструменты, программные пакеты и предварительно обученные хабы моделей, которые помогают успешно построить МО POC.

Существует несколько типов нейронных сетей (NN). Рекуррентные нейронные сети (RNN) могут «запоминать» данные и использовать прошлую информацию для выводов. В этой статье рекуррентные нейронные сети сравниваются с сетями прямого распространения (FFNN), которые не могут помнить, затем углубимся в концепцию обратного распространения во времени (BPTT) и завершим рассмотрением RNN с долговременной краткосрочной памятью (LSTM).

RNN и FFNN обрабатывают информацию по-разному. В FFNN информация перемещается напрямую из входного слоя в скрытые слои и в выходной слой. В результате FFNN не имеют памяти о предыдущих входах и бесполезны для прогнозирования будущего. Единственное использование прошлой информации в FFNN – это обучение. После обучения сети прошлая информация не учитывается. FFNN используются для задач классификации и распознавания.

Разработка встраиваемых систем всегда требует особого внимания к эффективности, надежности и ресурсоемкости. В последнее время технологии искусственного интеллекта (ИИ) начали активно проникать в эту область, предоставляя разработчикам новые инструменты для ускорения и улучшения процессов проектирования и тестирования. В этой статье мы рассмотрим полезные сервисы и программы, основанные на ИИ, которые могут значительно облегчить работу разработчиков встраиваемых систем.

Последние достижения в области технологий предоставили возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в руки обычных пользователей. Искусственный интеллект обеспечивает инновации практически во всех отраслях промышленности, где его способность адаптироваться и реагировать на меняющиеся требования создает новые захватывающие возможности. От автомобилей, на которых мы ездим, до умных ферм, которые формируют будущее сельскохозяйственной отрасли, трудно найти отрасль, которая не будет преобразована с помощью ИИ.