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Edge AI

Qu’est-ce que l’Edge AI ?

Edge AI

Issu d’une combinaison d’Edge Computing et d’Intelligence Artificielle. IA, l’Edge AI fait référence à un ensemble d’algorithmes de machine learning et d’appareils connectés pour la collecte, la mise en cache, le traitement et l’analyse des données à proximité de l’endroit où les données sont capturées.

L’Edge AI vise à améliorer le traitement des données et à protéger la confidentialité et la sécurité des données et des utilisateurs.

Bien que récemment apparu, couvrant la période de 2011 à aujourd’hui, ce domaine de recherche a connu une croissance explosive au cours des cinq dernières années.

Comment déployer l’Edge AI ?

Les composants de base d’un modèle d’Edge AI typique incluent à la fois le Hardware et le logiciel pour collecter les données des capteurs (le logiciel pour former le modèle pour les scénarios d’application ainsi que le logiciel d’application qui exécute le modèle d’IA sur le périphérique IoT)

Un logiciel de micro-service qui s’exécute sur le périphérique de périphérie (Edge device) est chargé de lancer le package d’IA résidant sur le périphérique de périphérie (Edge device) à la demande de l’utilisateur. Au sein du périphérique de périphérie, les sélections et transformations de caractéristiques définies pendant la phase d’apprentissage sont utilisées.

Les périphériques de périphérie intelligents sont déployés dans des applications fonctionnant sur batterie dans des zones à faible bande passante et à connectivité réseau intermittente. Les fabricants des périphériques de périphérie construisent des capteurs avec des capacités de traitement et de mémoire intégrées et des protocoles de communication à faible vitesse largement utilisés comme BLE, Lora et NB-IoT dans des empreintes réduites et une faible consommation d’énergie.

Pourquoi l’utiliser ?

En plus d’être très réactive en temps réel, l’Edge IA présente des avantages significatifs tels qu’une plus grande sécurité intégrée aux périphériques de périphérie et moins de données circulant de haut en bas sur le réseau. Il est très flexible, car des solutions personnalisées sont conçues pour chaque application. Étant donné que les inférences sont pré-intégrées dans les périphériques de périphérie, leur fonctionnement et leur maintenance nécessitent moins de compétences.

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