Que sont l'intelligence artificielle de pointe et l'informatique de pointe ?

Edge AI est l'un des nouveaux domaines les plus remarquables de l'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs d'exécuter des processus d'intelligence artificielle sans avoir à se soucier de la confidentialité ou des ralentissements causés par la transmission de données. Edge AI rend l’utilisation de l’intelligence artificielle plus large et plus répandue, permettant aux appareils intelligents de répondre rapidement aux entrées sans accéder au cloud. Bien qu’il s’agisse d’une définition rapide de l’IA de pointe, prenons un moment pour mieux comprendre l’IA de pointe en explorant quelques cas d’utilisation. Premièrement, l’IA de pointe a de nombreuses applications dans le secteur de la santé. Par exemple, l’intégration de l’IA de pointe sur les appareils de surveillance permet de surveiller et d’analyser avec plus de précision les signes vitaux des patients et de réagir immédiatement en cas de besoin. Cette capacité peut rendre les soins de santé plus efficaces tout en traitant de manière fiable les données personnelles sensibles. En outre, l’intelligence artificielle de pointe peut également être appliquée aux maisons intelligentes. En intégrant l'intelligence artificielle dans les appareils domestiques, tels que les haut-parleurs intelligents et les téléviseurs intelligents, les utilisateurs peuvent interagir avec les appareils intelligents de manière plus large et plus pratique. L'existence de l'intelligence artificielle de pointe fait que ces appareils n'ont plus besoin de s'appuyer sur le cloud.

Qu'est-ce que l'informatique de pointe ?

Afin de vraiment comprendre l'intelligence artificielle de pointe, nous devons d'abord comprendre l'informatique de pointe, et la meilleure façon de comprendre la technologie de pointe. l'informatique consiste à le comparer avec le cloud computing. Le cloud computing est la fourniture de services informatiques sur Internet. En revanche, les systèmes informatiques de pointe ne se connectent pas au cloud mais fonctionnent sur des appareils locaux. Ces appareils locaux peuvent être des serveurs Edge Computing dédiés, des appareils locaux ou l'Internet des objets (IoT). L’utilisation de l’edge computing présente de nombreux avantages. Par exemple, l’informatique basée sur Internet/cloud est limitée par la latence et la bande passante, tandis que l’informatique de pointe n’est pas limitée par ces paramètres.

Qu'est-ce que l'IA de pointe ?

Maintenant que nous comprenons l'informatique de pointe, nous pouvons nous pencher sur l'IA de pointe. Edge AI combine intelligence artificielle et informatique de pointe. Les algorithmes d’intelligence artificielle s’exécutent sur des appareils dotés de capacités informatiques de pointe. L’avantage est que les données peuvent être traitées en temps réel sans avoir besoin de se connecter au cloud.

La plupart des processus d'intelligence artificielle de pointe sont menés dans le cloud car ils nécessitent beaucoup de puissance de calcul. Le résultat est que ces processus d’IA sont sujets à des temps d’arrêt. Étant donné que les systèmes Edge AI fonctionnent sur des appareils informatiques de pointe, les opérations de données requises peuvent être effectuées localement, envoyées lorsqu'une connexion Internet est établie, ce qui permet de gagner du temps. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent s'exécuter sur l'appareil lui-même (le point d'origine des données).

Edge AI devient de plus en plus important car de plus en plus d'appareils nécessitent une IA sans accès au cloud. Pensez au nombre de robots ou de voitures d’usine qui sont désormais équipés d’algorithmes de vision par ordinateur. Dans ce cas, le délai de transfert des données peut être fatal. Parce que les temps de réponse rapides sont si importants, l'appareil lui-même doit disposer d'un système d'IA de pointe qui lui permet d'analyser et de classer les images sans dépendre d'une connexion cloud.

Lorsque les tâches de traitement de l'information effectuées dans le cloud sont déléguées à des ordinateurs de périphérie, le résultat est une latence en temps réel et un traitement en temps réel. De plus, en limitant le transfert de données aux informations les plus importantes, le volume des données lui-même est réduit et les interruptions de communication sont minimisées.

Edge AI et IoT

Edge AI est combiné à d'autres technologies numériques telles que la 5G et l'Internet des objets (IoT). L’IoT peut générer des données destinées à être utilisées par les systèmes d’IA de pointe, et la technologie 5G est essentielle au développement continu de l’IA de pointe et de l’IoT.

L'Internet des objets fait référence à divers appareils intelligents connectés les uns aux autres via Internet. Tous ces appareils génèrent des données qui peuvent être introduites dans un appareil d'IA de pointe, qui sert également d'unité de stockage temporaire pour les données jusqu'à leur synchronisation avec le cloud. Cette méthode de traitement des données permet une plus grande flexibilité.

Le réseau mobile 5G de cinquième génération est crucial pour le développement de l’intelligence informatique de pointe et de l’Internet des objets. La 5G peut transmettre des données à des vitesses plus élevées, jusqu'à 20 Gbit/s, tandis que la 4G ne peut transmettre des données qu'à 1 Gbit/s. La 5G prend également en charge les connexions simultanées (1 000 000 par kilomètre carré) prenant en charge de meilleures vitesses de latence (1 ms à 10 ms). Ces avantages par rapport à la 4G sont importants car à mesure que l’Internet des objets se développe, la quantité de données va augmenter et les vitesses de transmission seront affectées. La 5G permet davantage d’interactions entre un plus large éventail d’appareils, dont beaucoup peuvent être équipés d’une intelligence informatique de pointe.

CAS D'UTILISATION POUR EDGE AI

Les cas d'utilisation pour Edge AI incluent presque toutes les situations dans lesquelles le traitement des données peut être effectué plus efficacement sur un appareil local que via le cloud. Cependant, certains des cas d’utilisation les plus courants de l’IA de pointe incluent les voitures autonomes, les drones autonomes, la reconnaissance faciale et les assistants numériques.

Les voitures autonomes sont l’un des cas d’utilisation les plus pertinents de l’intelligence artificielle de pointe. Les voitures autonomes doivent constamment scanner leur environnement et évaluer la situation, en corrigeant leur trajectoire en fonction des événements à proximité. Le traitement des données en temps réel est essentiel dans ces situations, c'est pourquoi son système d'IA de pointe intégré est responsable du stockage, de la manipulation et de l'analyse des données. Les systèmes Edge AI sont nécessaires pour commercialiser des véhicules de niveau 3 et 4 (entièrement autonomes).

Étant donné que les drones autonomes ne sont pas pilotés par des opérateurs humains, leurs exigences en matière de voitures autonomes sont très similaires. Si un drone perd le contrôle ou présente un dysfonctionnement pendant le vol, il pourrait s'écraser et causer des dommages matériels ou mortels. Les drones peuvent voler au-delà de la portée des points d’accès Internet et ils doivent disposer de capacités d’IA de pointe. Pour des services comme Amazon Prime Air, qui vise à livrer des colis via des drones, les systèmes d'IA de pointe feront partie intégrante.

Un autre cas d’utilisation de l’IA de pointe concerne les systèmes de reconnaissance faciale. Les systèmes de reconnaissance faciale s'appuient sur des algorithmes de vision par ordinateur pour analyser les données collectées par les caméras. Les applications de reconnaissance faciale utilisées pour des tâches telles que la sécurité doivent fonctionner de manière fiable même lorsqu'elles ne sont pas connectées au cloud.

Les assistants numériques sont un autre cas d’utilisation courant de l’IA de pointe. Les assistants numériques comme Google Assistant, Alexa et Siri doivent pouvoir fonctionner sur les smartphones et autres appareils numériques même lorsqu'ils ne sont pas connectés à Internet. Lorsque les données sont traitées sur l'appareil, elles n'ont pas besoin d'être transférées vers le cloud, ce qui contribue à réduire le trafic et à garantir la confidentialité.