Okuma 6.4 dkKategoriler: AI, Amanda Saunders, Çeviri

2021 yılında pandeminin de etkisiyle daha verimli iş süreçlerine duyulan ihtiyacın yanı sıra; nesnelerin interneti, 5G ve AI’daki önemli gelişmeler nedeniyle uç hesaplama talebinde de büyük bir artış görüldü. Örneğin, Mayıs ayında IBM tarafından yayınlanan bir çalışmada, ankete katılan yöneticilerin yüzde 94’ü, kuruluşlarının önümüzdeki beş yıl içinde uç AI’a geçeceğini söyledi. Akıllı hastaneler ve şehirlerden tutun, kasiyersiz mağazalara ve otonom araçlara kadar, uç hesaplama ve yapay zekanın birleşimi olan uç AI’a her zamankinden daha fazla ihtiyaç var.

Pandeminin neden olduğu lojistik problemler, işçi kıtlığı, enflasyon ve belirsizlik nedeniyle işletmeler zorlu süreçlerden geçiyor. Uç AI çözümleri, gelişmiş tahmin, işçi tahsisi, ürün tasarımı ve lojistiği sağlayarak insanlarla makineler arasında bir köprü olarak kullanılabilir.

İşte NVIDIA’nın 2022’de görmeyi beklediği en iyi beş AI trendi:

1. Uç Nokta Yönetimi Bilgi Teknolojilerinin Odak Noktası Haline Geliyor.

Uç hesaplama birçok işletme için olmazsa olmaz hale gelirken, dağıtımlar geçmişte kalıyor.

Üretime geçmek için uçta yapay zeka yönetimi BT departmanlarının sorumluluğu haline gelecek. Yakın tarihli bir raporda Gartner, “Uç çözümler geçmişten günümüze iş kolları tarafından yönetildi, ancak artık sorumluluk BT’ye geçiyor ve kuruluşlar maliyeti optimize etmek için BT kaynaklarını kullanıyor” dedi.

Yönetilebilirlik, güvenlik ve ölçekle ilgili uç hesaplama zorluklarını ele almak için BT departmanları bulutta yerel teknolojilere yönelecek. Kapsayıcılı mikro servisler için bir platform olan Kubernetes, uç AI uygulamalarını büyük ölçekte yönetmek için lider araç olarak ortaya çıktı.

2. Uçta Yapay Zeka Kullanım Senaryolarının Genişletilmesi

Görüntü işleme, yapay zeka eğitiminde yol gösterici oldu. Bu durum, bilgisayarlı görü uygulamalarının sağlam bir ekosistemiyle sonuçlandı.

Bilgisayarlı görü AI uygulamaları oluşturmaya yardımcı olan bir uygulama çerçevesi ve geliştirici araçları seti olan NVIDIA Metropolis, ortak ağını 2017’den bu yana 100 kat büyüttü. Metropolis şu anda 1.000’den fazla üyeyi içeriyor. Birçok şirket bilgisayarlı görü uygulamaları dağıtıyor veya satın alıyor. Bilgisayarlı görünün ön saflarında yer alan bu tür şirketler,  çözümler aramaya başlayacak.

Multimodal AI, gördüklerine, duyduklarına ve başka türlü algıladıklarına yanıt verebilen daha akıllı uygulamalar oluşturmak için farklı veri kaynakları getiriyor. Bu karmaşık yapay zeka kullanım durumları, doğal dil işleme, diyalog tabanlı yapay zeka, poz tahmini, inceleme ve görselleştirme gibi becerileri kullanıyor.

Veri depolama, işleme teknolojileri ve giriş/çıkış veya sensör yetenekleriyle birleştiğinde multimodal AI, robotik, sağlık, kişiselleştirilmiş reklamcılık, kasiyersiz alışveriş ve daha fazlasında kullanım alanlarının genişletilmesi için uçta gerçek zamanlı performans sağlayabilir.

Sanal bir asistanla alışveriş yaptığınızı hayal edin. AI ile, bir avatar raftan ne aldığınızı görebilir ve bir speech asistan ne sipariş ettiğinizi duyabilir. Her iki veri kaynağını birleştirerek, multimodal AI tabanlı bir avatar siparişinizi duyabilir, yanıt verebilir, tepkinizi görebilir ve buna dayalı olarak daha etkili cevaplar verebilir. Bu tamamlayıcı bilgiler, yapay zekanın daha gelişmiş ve daha etkileşimli bir müşteri deneyimi sunmasına olanak tanır.

Bunun bir örneğini görmek için Project Tokkio’ya göz atabilirsiniz:

For privacy reasons YouTube needs your permission to be loaded.
I Accept

3.Yapay Zeka ve Endüstriyel IoT Çözümlerinin Kesişmesi

Akıllı fabrika, yeni uç AI uygulamaları tarafından yönlendirilen başka bir alandır. Gartner raporuna göre, “2027’ye kadar, derin öğrenme biçimindeki makine öğrenimi, 2021’de yüzde 10’dan daha az olan uç kullanım durumlarının yüzde 65’inden fazlasına dahil edilecek.”

Fabrikalar, inceleme ve bakım için kameralara ve diğer sensörlere yapay zeka uygulamaları ekleyebilir. Ancak, algılama sadece birinci adımdır. Bir sorun tespit edildiğinde, harekete geçilmelidir. AI uygulamaları bir anormalliği veya kusuru tespit edebilir ve ardından müdahale etmesi için bir insanı uyarabilir. Ancak güvenlik uygulamaları ve anlık eylemin gerekli olduğu diğer kullanım durumları için, AI çıkarım uygulamasını montaj hatlarına, robotik kollara veya al-yerleştir makinelerini yöneten IoT platformlarına bağlayarak gerçek zamanlı yanıtlar mümkün hale gelir.

Bu tür uygulamalar arasındaki entegrasyon, özel geliştirme çalışmalarına dayanır. Bu nedenle, endüstriyel ortamlarda uç AI’nın benimsenmesini kolaylaştıran AI ve IoT yönetim platformları arasında daha fazla ortaklık kurulabilir.

4. AI-on-5G’nin Kurumsal Kabulünde Büyüme

AI-on-5G Platformu, sensörleri, hesaplama platformlarını ve AI uygulamalarını ister sahada, ister şirket içinde veya bulutta entegre etmek için yüksek performanslı ve güvenli bir bağlantı yapısı sağlar.Temel avantajları arasında kablolu olmayan ortamlarda ultra düşük gecikme, garantili hizmet kalitesi ve geliştirilmiş güvenlik yer alır.

AI-on-5G, sektörlerde yeni uç AI kullanım durumlarının kilidini açacak:

  • Endüstri 4.0: Tesis otomasyonu, fabrika robotları, izleme ve denetleme.
  • Otomotiv sistemleri: Ücretli yol ve araç telemetri uygulamaları.
  • Akıllı alanlar: Perakende, akıllı şehir ve tedarik zinciri uygulamaları.

Dünyanın ilk tam yığın 5G AI platformlarından biri olan Mavenir Edge AI, Kasım ayında tanıtıldı. Önümüzdeki yıl, kurumsal 5G ortamlarının performansını, yönetimini ve ölçeğini sağlayan ek tam yığın çözümler görmeyi bekliyoruz.

5. Buluttan Uca Yapay Zeka Yaşam Döngüsü Yönetimi

Uçtan yeni, ilginç veriler veya içgörüler almak, modelleri yeniden eğitmek, uygulamaları test etmek ve ardından bunları uçta yeniden dağıtmak, model doğruluğunu ve sonuçlarını iyileştirir.

Geleneksel yazılımlarda güncellemeler üç ayda bir veya yıllık olarak gerçekleşebilir, ancak AI sürekli bir güncelleme döngüsünden önemli ölçüde kazanç sağlar.

MLOps, AI teknolojisi güncellemelerine yönelik sürekli ihtiyaç için çözümler oluşturan birçok sektör lideri ve geliştirici ile birlikte erken geliştirme aşamasındadır. Şimdilik çoğunlukla veri merkezi sorununu çözmeye odaklanırken, gelecekte bu tür çözümler uç bilişime kayacak.

Yapay Zeka Bilişiminin Sonraki Dalgasına Yetişmek

AI’nın gelişimi, yanda gösterildiği gibi birkaç dalgadan oluşuyor.

Yapay zekanın demokratikleşmesi, onu gerçeğe dönüştüren yeni araçlar ve çözümlerle devam ediyor. IoT’deki büyük büyüme ve 5G’nin kullanılabilirliği ile desteklenen uç AI, bir sonraki dalga niteliğindedir.

2022’de, sektör buluttan uca nasıl yayılacağına bakarken, daha fazla kuruluş AI çıkarımlarını uca taşıyacak ve ekosistem büyümesini destekleyecek.

Uç hesaplama çözümlerine göz atın.

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?

İlgili Yazılar