Google AI Edge

Los desarrollos revolucionarios en inteligencia artificial (AI) y aprendizaje automático (ML) tienen el potencial de cambiar muchos sectores hoy en día. Un componente clave de esta evolución es que los datos están conectados por el borde de la red y procesados Información del borde la idea. Cuando se combina con modelos AI, la computación de bordes ofrece grandes ventajas reduciendo la dependencia de la nube. Veamos Google cerca de Google AI Edge.

Beneficios de la computación de bordes

Edge IT ofrece las siguientes ventajas principales:

• Tiempo de baja emisión: No basta con dar respuestas milisegundas en aplicaciones como la atención de salud y la automatización industrial. Edge IT es un incentivo importante para la implementación de la inteligencia artificial en entornos prácticos al satisfacer esta necesidad.
• Privacidad: La implementación de modelos AI en dispositivos Edge minimiza las preocupaciones de privacidad manteniendo datos personales sensibles en el dispositivo. Edge Information proporciona una forma abierta de privacidad de datos.
• Apoyo en línea: A pesar de la ausencia de acceso a Internet, las ofertas de servicios de IA amplían la aplicabilidad de IA y reducen la dependencia de la nube.

Google AI Edge Platform

Google AIpermitiendo modelos de inteligencia artificial para distribuir dispositivos de borde tales como dispositivos móviles, navegadores web y sistemas integrados una solución global Company Google AI Edge toma forma. Los desarrolladores proporcionan un conjunto completo de API de código bajo, marcos expandibles y soluciones de aceleración de hardware para crear y escalar rápidamente aplicaciones compatibles con IA. El enfoque de Google en este campo se centra en la remodelación de la movilidad y la privacidad de AI mediante la instalación de aprendizaje profundo desde la nube central.

Scripts de distribución modelo AI con Google AI Edge y muestras de uso

Google AI Edge, Android, iOS y integrado Linux/microcontrollers soporta diferentes plataformas. TensorFlow fue diseñado para trabajar sin problemas en muchas plataformas y tipos de dispositivos. El soporte entre estas plataformas permite a los desarrolladores difundir el mismo modelo en todos los dispositivos que AI no es sólo en servicios de nube, sino en la vida cotidiana. Use muestras y scripts de distribución:

• AI Mobile Application: Proporciona la creación de aplicaciones telefónicas que protegen la privacidad inteligente, situacional. Algunos ejemplos como filtros AR, reconocimiento de objetos, detección de movimientos de mano o traducción offline en el dispositivo.
• AI en aplicaciones web: Fortalecer su sitio web con AI para aplicaciones web inteligentes, escalables y fáciles de usar. En esta categoría se incluyen aplicaciones como moderación de imágenes, traducción instantánea de idiomas y recomendaciones personalizadas.
• Embedded/IoT Systems: Peso ligero, alta eficiencia prioridad funcionamiento IoT (Internet de las cosas) y sistemas utilizables se benefician de Google AI Edge. Esta tecnología se puede hacer con el control de la cámara de seguridad / postura con reconocimiento de comandos de audio / reconocimiento de objetos y seguimiento en aplicaciones como hogar inteligente, seguridad, dispositivos personales. Esto significa menos dependencia de la nube, tiempos de respuesta más rápidos y mayor fiabilidad. Varios ejemplos de uso en áreas como salud, finanzas, fabricación y transporte indican que el borde AI no es sólo un salto tecnológico, sino que también puede conducir a una profunda transformación sectorial.

CI/CD Integration and MLOps Strategy

Google AI Edge para automatizar la distribución de modelos AI a dispositivos de borde Integración continua/Distribución continua (CI/CD) fácilmente distribuido con la línea. Los beneficios de CI/CD, incluyendo automatización, consistencia, velocidad y fiabilidad, no son necesarios para los modelos AI distribuidos a dispositivos de borde. Esto reduce los errores humanos y garantiza un modelado y distribución coherentes en diferentes entornos.

Google Cloud Cloud Build, Cloud Source Repositories, LiteRT y Vertex AI Utilizando ofertas de CI/CD, el modelo automatiza el ciclo de vida. TensorFlow puede ser creado y entrenado con marcos como PyTorch o JAX y luego procesado con Vertex AI. Después de la conversión del modelo injerto, el equipo CI/CD puede integrarse en papeleo. Las líneas de prueba y distribución automáticas están completamente automatizadas en Cloud Build y el rendimiento del modelo se supervisa continuamente. Integración, MLOps (Machine Learning Operations) ofrece ventajas; repeticiones más rápidas permiten su entorno de borde de colocación escalable, menos número de errores y monitoreo de rendimiento de modelos en tiempo real. Modelos entrenados en la nube (por ejemplo, Vertex AI) y luego distribuimos modelos a dispositivos de borde, un modelo híbrido que proporciona baja distancia y privacidad; mientras que la nube proporciona escala y recursos para el entrenamiento modelo, optimización y gestión del ciclo de vida. Los desafíos hacen ajustes finos de modelos para dispositivos de borde (por ejemplo, cuantitativa para limitaciones de memoria); el costo de pruebas automáticas en dispositivos físicos; y la polilla (por ejemplo, protección cuando se lanza el modelo y los datos.

Google AI Edge's Competitive Area and Differentiation Points

En el mercado de Edge AI, grandes vendedores de nubes AWS IoT y Azure IoT Edge soluciones y módulos de acelerador de hardware NVIDIA Jetson y Google Coral TPU También hay módulos disponibles. Cada uno tiene su propio nicho privado y poderes.

• Comparación con AWS IoT Greengrass y Azure IoT Edge: Una cosa común con dos; procesamiento de datos y menor latencia. Aparte de eso, el borde AI de Google parece estar concentrado intensamente en la distribución de modelos AI. Google deshabilita el servicio Cloud IoT Core en 2023, muestra claramente que la empresa se ha movido a la distribución y procesamiento de modelos AI en el borde de la gestión de dispositivos IoT. Este movimiento estratégico significa que según la perspectiva de Google, una “inovación” basada en AI e IoT es una aplicación de IA.

• Comparación con NVIDIA Jetson y Google Coral TPU: NVIDIA Jetson y Google Coral TPU son módulos de hardware especiales para la aceleración del borde AI. Los estudios sobre la iniciativa Google AI Edge están preparados para trabajar con aceleradores de hardware y trabajar juntos. En particular, la optimización entre pares de LiteRT con Coral TPU demuestra la capacidad de Google para proporcionar soluciones integrales de inteligencia artificial a software de hardware. Un soporte multi-frame bien diseñado con su propio acelerador de hardware proporciona una pequeña ventaja a Google a otros proveedores potenciales.