EDGE AI: новые возможности для реальной обработки данных и принятия решений в системах интернета вещей

Авторы

  • Ю.С. Клопов Карагандинский индустриальный университет

Ключевые слова:

Edge AI, Интернет вещей, реальная обработка данных, искусственный интеллект, периферийные вычисления, безопасность данных, умные города, промышленная автоматизация, низкая задержка, энергоэффективность, масштабируемость, приватность информации.

Аннотация

Современные технологии Интернета вещей (IoT) продолжают стремительно развиваться, интегрируясь в различные сферы жизни и промышленности. Одним из ключевых направлений, способствующих этому развитию, является внедрение искусственного интеллекта на периферии сетей (Edge AI). Edge AI - это искусственный интеллект, работающий на устройствах, которые находятся ближе к источнику данных. Простыми словами это значит, что данные, полученные устройствами - камерами, датчиками или смартфонами - обрабатываются непосредственно там, где они собираются, без отправки в облако. Edge AI сочетает возможности искусственного интеллекта с вычислительными ресурсами, расположенными ближе к источникам данных, что позволяет обрабатывать информацию в реальном времени без необходимости передачи больших объемов данных в облако. Исследование данной темы включает анализ преимуществ и вызовов, связанных с интеграцией Edge AI в IoT-системы. Рассматриваются аспекты повышения эффективности обработки данных, снижения задержек, обеспечения безопасности и приватности информации. Кроме того, изучаются практические применения Edge AI в различных отраслях, таких как промышленная автоматизация, умные города, здравоохранение и транспорт. Важным элементом исследования является оценка влияния Edge AI на архитектуру сетей, энергопотребление устройств и масштабируемость решений. Целью данной работы является выявление ключевых технологий и методов, используемых в Edge AI, а также разработка рекомендаций по их эффективному внедрению в IoT-системы. Особое внимание уделяется анализу примеров успешных внедрений и оценке их влияния на производительность и надежность систем. В результате исследования будут предложены стратегии для оптимизации процессов обработки данных и принятия решений, что позволит повысить общую эффективность и адаптивность современных IoT-решений.

Биография автора

Ю.С. Клопов, Карагандинский индустриальный университет

Карагандинский индустриальный университет, Темиртау, Казахстан.

Библиографические ссылки

Горбунов, И. А. (2021). Периферийные вычисления и их роль в развитии Интернета вещей. Москва: Научное издательство.

Смирнов, В. П., & Кузнецов, А. В. (2020). Искусственный интеллект на периферии: Введение в Edge AI и его применение в системах IoT. Санкт-Петербург: Издательство Питер.

Петров, С. Н. (2022). Технологии Edge AI для умных городов: архитектура, алгоритмы и решения. Казань: Казанский федеральный университет.

Brown, T. & Smith, J. (2021). Edge AI in the IoT Ecosystem: Challenges and Opportunities. New York: TechWorld Press.

Gartner Research (2019). The Edge AI Revolution: How Artificial Intelligence is Moving to the Network Edge. Retrieved from Gartner.com.

Johnson, L. (2020). Next-Generation Computing: The Rise of Edge AI and Its Impact on Industry. London: Future Technologies Press.

Zhang, M., & Li, H. (2021). AI at the Edge: Real-time Processing in IoT Systems. Beijing: China Science Press.

Загрузки

Опубликован

2024-06-29

Как цитировать

Клопов, Ю. (2024). EDGE AI: новые возможности для реальной обработки данных и принятия решений в системах интернета вещей. Вестник Карагандинского государственного индустриального университета, 45(2), 73–77. извлечено от https://vestnik.tttu.edu.kz/index.php/kariu_vestnik/article/view/126

Выпуск

Раздел

IT-технологии, энергетика, автоматизация и вычислительная техника.

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.