ایج AI څه شی دی؟

ایج AI څه شی دی؟

ایج AI استخبارات هغو ځایونو ته رسوي چیرې چې معلومات زیږیدلي دي. دا په زړه پورې ښکاري، مګر اصلي نظر ساده دی: د سینسر سره سم فکر وکړئ ترڅو پایلې اوس ښکاره شي، نه وروسته. تاسو سرعت، اعتبار، او د محرمیت یوه ښه کیسه ترلاسه کوئ پرته له دې چې کلاوډ د هرې پریکړې پالنه وکړي. راځئ چې دا خلاص کړو - شارټ کټ او اړخ پوښتنې پکې شاملې دي. 😅

هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:

🔗 تولیدي AI څه شی دی؟
د تولیدي AI روښانه توضیحات، دا څنګه کار کوي، او عملي استعمالونه.

🔗 اجنټک AI څه شی دی؟
د اجنټ مصنوعي ذهانت، خپلواکو چلندونو، او د حقیقي نړۍ د غوښتنلیک نمونو عمومي کتنه.

🔗 د AI پیمانه وړتیا څه ده؟
زده کړئ چې څنګه د مصنوعي ذهانت سیسټمونه په باوري، مؤثره او ارزانه توګه اندازه کړئ.

🔗 د مصنوعي ذهانت لپاره د سافټویر چوکاټ څه شی دی؟
د مصنوعي ذهانت سافټویر چوکاټونو، د معمارۍ ګټو، او د پلي کولو اساساتو ماتول.

ایج AI څه شی دی؟ چټک تعریف 🧭

ایج AI د روزل شوي ماشین زده کړې ماډلونو چلولو تمرین دی چې مستقیم یا نږدې وسیلو ته نږدې یا نږدې معلومات راټولوي - تلیفونونه، کیمرې، روبوټونه، موټرونه، د اغوستلو وړ توکي، صنعتي کنټرولرونه، تاسو ورته نوم ورکوئ. د تحلیل لپاره لرې سرورونو ته د خام معلوماتو لیږلو پرځای، وسیله په محلي ډول معلومات پروسس کوي او یوازې لنډیزونه یا هیڅ نه لیږي. لږ سفرونه، لږ ځنډ، ډیر کنټرول. که تاسو یو پاک، د پلورونکي بې طرفه تشریح کونکی غواړئ، نو دلته پیل وکړئ. [1]

څه شی ایج AI په حقیقت کې ګټور کوي؟ 🌟

  • لږ ځنډ - پریکړې په وسیله ترسره کیږي، نو ځوابونه د ادراک دندو لکه د شیانو کشف، د ویښیدو کلمې پیژندلو، یا د بې نظمۍ خبرتیاو لپاره سمدستي احساس کوي. [1]

  • د سیمې له مخې محرمیت - حساس معلومات کولی شي په وسیله کې پاتې شي، د افشا کیدو کچه راټیټوي او د معلوماتو کمولو بحثونو کې مرسته کوي. [1]

  • د بینډ ویت سپما - د خامو جریانونو پرځای ځانګړتیاوې یا پیښې واستوئ. [1]

  • انعطاف - د لنډې اړیکې په جریان کې کار کوي.

  • د لګښت کنټرول - د کلاوډ محاسبې دورې کمې او د وتلو کچه ټیټه ده.

  • د شرایطو پوهاوی - وسیله چاپیریال "احساس" کوي او تطابق کوي.

لنډه کیسه: یو پرچون پیلوټ د کیمرې دوامداره اپلوډونه د وسیلې دننه د شخص او شیانو طبقه بندي لپاره بدل کړل او یوازې د ساعت په حساب او استثنایی کلیپونو فشار ورکړ. پایله: د شیلف په څنډه کې د 200 ms فرعي خبرتیاوې او د اپ لینک ترافیک کې ~ 90٪ کمښت - پرته له دې چې د پلورنځي WAN قراردادونه بدل کړي. (طریقه: سیمه ایز استنباط، د پیښې بسته بندي، یوازې بې نظمۍ.)

ایج AI د کلاوډ AI په وړاندې - چټک توپیر 🥊

  • چیرته چې محاسبه کیږي : edge = په وسیله/نږدې وسیله؛ کلاوډ = لرې پرتو معلوماتو مرکزونه.

  • ځنډ : څنډه ≈ په ریښتیني وخت کې؛ ورېځ ګرد سفرونه لري.

  • د معلوماتو حرکت : لومړی د څنډې فلټرونه/کمپریسونه؛ کلاوډ د بشپړ وفادارۍ اپلوډونه خوښوي.

  • اعتبار : ایج آفلاین کار کوي؛ کلاوډ اتصال ته اړتیا لري.

  • حکومتداري : ایج د معلوماتو کمولو ملاتړ کوي؛ کلاوډ څارنه مرکزي کوي. [1]

دا دواړه نه دي - یا نه. سمارټ سیسټمونه دواړه سره یوځای کوي: په محلي کچه ګړندي پریکړې، ژور تحلیلونه او په مرکزي توګه د بیړیو زده کړه. د هایبرډ ځواب ستړی کوونکی دی - او سم دی.

څنګه ایج AI په حقیقت کې د پټو سترګو لاندې کار کوي 🧩

  1. سینسرونه خام سیګنالونه نیسي - آډیو چوکاټونه، د کیمرې پکسلونه، د IMU نلونه، د وایبریشن نښې.

  2. مخکې له مخکې پروسس کول دا سیګنالونه د ماډل دوستانه ځانګړتیاو ته بیا شکل ورکوي.

  3. د انفرنس رن ټایم په وسیله کې یو کمپیکټ ماډل اجرا کوي کله چې شتون ولري د سرعت کونکو په کارولو سره.

  4. د پروسس وروسته کول محصولات په پیښو، لیبلونو، یا کنټرول کړنو بدلوي.

  5. ټیلی میټري یوازې هغه څه اپلوډ کوي چې ګټور وي: لنډیزونه، بې نظمۍ، یا دوره ای فیډبیک.

په وسیله کې د چلولو وختونه چې تاسو به یې په عام ډول وګورئ د ګوګل لایټ آر ټي (پخوانی ټینسر فلو لایټ)، ONNX رن ټایم ، او د انټیل اوپن وینو . دا وسیلې زنځیرونه د کوانټائزیشن او آپریټر فیوژن په څیر چلونو سره د ټیټ بریښنا/میموري بودیجې څخه تروپټ فشاروي. که تاسو مغز او بولټونه خوښوئ، د دوی اسناد قوي دي. [3][4]

چیرته چې دا ښکاره کیږي - د کارولو اصلي قضیې چې تاسو یې په ګوته کولی شئ 🧯🚗🏭

  • په څنډه کې لید : د دروازې زنګ کیمرې (خلک د څارویو په مقابل کې)، په پرچون پلورنځي کې د شیلف سکین کول، ډرونونه نیمګړتیاوې ګوري.

  • په وسیله کې غږ : د ویښولو کلمې، د لیکلو طریقه، په نباتاتو کې د لیک کشف.

  • صنعتي IoT : موټرې او پمپونه د ناکامۍ دمخه د وایبریشن بې نظمیو لپاره څارل شوي.

  • اتوماتیک : د موټر چلوونکي څارنه، د لین کشف، د پارکینګ مرستې - فرعي ثانیه یا بسټ.

  • روغتیا پاملرنه : د اغوستلو وړ توکي په محلي ډول د اریتمیا نښې نښانې کوي؛ لنډیزونه وروسته همغږي کړئ.

  • سمارټ فونونه : د عکس لوړول، د سپیم زنګونو کشف کول، "زما تلیفون دا څنګه آفلاین کړ" شیبې.

د رسمي تعریفونو لپاره (او د "fog vs edge" د تره زوی خبرې اترې)، د NIST مفکورې ماډل وګورئ. [2]

هغه هارډویر چې دا چټک کوي 🔌

یو څو پلیټ فارمونه ډیر نوم چک کیږي:

  • NVIDIA جیټسن - د روبوټونو/کیمرې لپاره د GPU لخوا چلول شوي ماډلونه - د ایمبیډ شوي AI لپاره د سویس-اردو-چاقو وایبس.

  • د ګوګل ایج TPU + LiterRT - د الټرا ټیټ بریښنا پروژو لپاره مؤثره انټیجر انفرنس او ​​یو ساده رن ټایم. [3]

  • د ایپل عصبي انجن (ANE) - د آی فون، آی پیډ او میک لپاره په وسیله کې سخت ML؛ ایپل په ANE کې د ټرانسفارمرونو په اغیزمنه توګه ځای پرځای کولو عملي کار خپور کړی دی. [5]

  • د انټل CPUs/iGPUs/NPUs د اوپن ویینو سره - د انټل هارډویر په اوږدو کې "یو ځل ولیکئ، هرچیرې ځای پرځای کړئ"؛ ګټور اصلاحي پاسونه.

  • د ONNX رن ټایم په هر ځای کې - یو بې طرفه رن ټایم چې د تلیفونونو، کمپیوټرونو او ګیټ ویزونو کې د پلګ ایبل اجرایوي چمتو کونکو سره دی. [4]

ایا تاسو ټولو ته اړتیا لرئ؟ په حقیقت کې نه. یوه قوي لاره غوره کړئ چې ستاسو بیړۍ سره مناسبه وي او ورسره ودریږئ - چرن د ایمبیډ شوي ټیمونو دښمن دی.

د سافټویر سټک - لنډ سفر 🧰

  • د ماډل کمپریشن : کوانټائزیشن (ډیری وختونه تر int8 پورې)، شاخه بري، تقطیر.

  • د آپریټر په کچه سرعت : ستاسو سیلیکون سره سمون شوي دانه.

  • د چلولو وخت : LiteRT، ONNX چلولو وخت، OpenVINO. [3][4]

  • د ځای پر ځای کولو ریپرونه : کانټینرونه/ایپ بنډلونه؛ ځینې وختونه په ګیټ ویز کې کوچني خدمات.

  • د څنډې لپاره MLOps : د OTA ماډل تازه معلومات، د A/B رول آوټ، د ټیلی میټري لوپونه.

  • د محرمیت او امنیت کنټرولونه : په وسیله کې کوډ کول، خوندي بوټ، تصدیق، انکلیو.

کوچنی قضیه: د تفتیش ډرون ټیم د LiterRT لپاره د کوانټائز شوي زده کونکي ماډل کې یو دروند وزن کشف کونکی ډک کړ، بیا یې په وسیله کې NMS یوځای کړ. د الوتنې وخت د کم کمپیوټري ډراو له امله ~15٪ ښه شو؛ د اپلوډ حجم استثنایی چوکاټونو ته کم شو. (طریقه: په سایټ کې د ډیټاسیټ نیول، د کوانټ وروسته کیلیبریشن، د بشپړ رول آوټ څخه دمخه د سیوري حالت A/B.)

د پرتله کولو جدول - د ایج AI مشهور انتخابونه 🧪

ریښتینې خبرې: دا جدول نظري او یو څه ګډوډ دی - لکه د ریښتینې نړۍ په څیر.

وسیله / پلیټ فارم غوره لیدونکي د بال پارک قیمت ولې دا په څنډه کې کار کوي
لایټ آر ټي (پخوانی TFLite) اندروید، جوړونکي، سرایت شوي $ څخه تر $$ پورې د چلولو وخت کم دی، قوي اسناد، د موبایل لومړی عملیات. په ښه توګه آفلاین کار کوي. [3]
د ONNX چلولو وخت د کراس پلیټ فارم ټیمونه $ بې طرفه بڼه، د پلګ وړ هارډویر بیک اینډونه - راتلونکي دوستانه. [4]
اوپن وینو د استخباراتو پر بنسټ ځای پرځای کول $ یو اوزار کټ، ډیری انټل هدفونه؛ د اصلاح کولو اسانه پاسونه.
NVIDIA جیټسن روبوټکس، د لید دروند $$ څخه تر $$$ پورې په ډوډۍ بکس کې د GPU سرعت؛ پراخه ایکوسیستم.
د ایپل ANE iOS/iPadOS/macOS اپلیکیشنونه د وسیلې لګښت د HW/SW کلک ادغام؛ د ANE ټرانسفارمر ښه مستند شوی کار. [5]
ایج TPU + لیټر آر ټي د ټیټې انرژۍ پروژې $ په څنډه کې مؤثره int8 استنباط؛ کوچنی خو وړ دی. [3]

د ایج AI لاره څنګه غوره کړو - د پریکړې کولو یوه کوچنۍ ونې 🌳

  • ستاسو ژوند په ریښتیني وخت کې سخت دی؟ د سرعت کونکو + کوانټائز شوي ماډلونو سره پیل وکړئ.

  • د وسایلو ډیری ډولونه؟ د پورټ ایبلټي لپاره ONNX رن ټایم یا اوپن وینو غوره کړئ. [4]

  • د موبایل اپلیکیشن لیږدول؟ LiterRT د لږ مقاومت لاره ده. [3]

  • روبوټکس یا د کیمرې تحلیل؟ د جیټسن GPU دوستانه عملیات وخت خوندي کوي.

  • د محرمیت سخت دریځ؟ معلومات محلي وساتئ، په آرامۍ کې کوډ کړئ، ټولګې لاګ کړئ نه خام چوکاټونه.

  • کوچنۍ ډله؟ د بهرنیو وسایلو زنځیرونو څخه ډډه وکړئ - ستړیا ښکلې ده.

  • ماډلونه به ډېر ځله بدلېږي؟ د لومړۍ ورځې څخه د OTA او ټیلی میټري پلان جوړ کړئ.

خطرونه، محدودیتونه، او ستړي کوونکي خو مهم ټکي 🧯

  • د ماډل ډرافټ - چاپیریال بدلیږي؛ د توزیع څارنه، د سیوري حالتونه چلول، په دوره یي ډول بیا روزنه.

  • د کمپیوټر چتونه - د حافظې کمښت/د ځواک کمښت، کوچني ماډلونه یا آرامه دقت.

  • امنیت - فزیکي لاسرسی فرض کړئ؛ خوندي بوټ، لاسلیک شوي اثار، تصدیق، لږترلږه امتیاز لرونکي خدمات وکاروئ.

  • د معلوماتو اداره کول - محلي پروسس کول مرسته کوي، مګر تاسو لاهم رضایت، ساتلو، او ساحې ټیلی میټری ته اړتیا لرئ.

  • د فلیټ عملیات - وسایل په بدترین وختونو کې آفلاین کیږي؛ ځنډول شوي تازه معلومات او د بیا پیل وړ اپلوډونه ډیزاین کړئ.

  • د استعداد مخلوط - ایمبیډډ + ایم ایل + ډیو اپس یو متنوع ټیم دی؛ مخکې له مخکې تمرین وکړئ.

د یو ګټور شی د لیږدولو لپاره یوه عملي لار نقشه 🗺️

  1. د کارولو یوه قضیه غوره کړئ ، په سمارټ سپیکر کې د وییک کلمه، او داسې نور.

  2. یو منظم ډیټاسیټ راټول کړئ ؛ د واقعیت سره سمون لپاره شور داخل کړئ.

  3. د تولید هارډویر ته نږدې د پراختیا کټ کې پروټوټایپ

  4. ماډل د کوانټائزیشن/پرنینګ سره کمپریس کړئ؛ د دقت ضایع په صادقانه توګه اندازه کړئ. [3]

  5. د بیک پریشر او واچ ډاګونو سره په پاک API کې استنباط وتړئ

  6. داسې ټیلی میټري ډیزاین کړئ چې محرمیت ته درناوی ولري: د لیږلو شمیرې، هسټوګرامونه، د څنډې څخه استخراج شوي ځانګړتیاوې.

  7. امنیت ټینګ کړئ : لاسلیک شوي بائنری، خوندي بوټ، لږترلږه خدمتونه خلاص دي.

  8. پلان OTA : حیرانونکي رول آوټونه، کینري، فوري رول بیک.

  9. په یوه سخته کونج کې پیلوټ - که چیرې هلته ژوندی پاتې شي، نو هرچیرې به ژوندی پاتې شي.

  10. د پلې بوک سره اندازه کول : تاسو به څنګه ماډلونه اضافه کړئ، کیلي به وګرځوئ، معلومات به آرشیف کړئ - نو پروژه #2 ګډوډي نه ده.

د Edge AI تجسس څه شی دی لنډ ځوابونه ❓

ایا ایج AI یوازې په یوه کوچني کمپیوټر کې یو کوچنی ماډل چلوي؟
ډیری وختونه، هو - مګر اندازه ټوله کیسه نه ده. دا د ځنډ بودیجې، د محرمیت ژمنې، او ډیری وسیلو تنظیم کولو په اړه هم ده چې په محلي توګه عمل کوي مګر په نړیواله کچه زده کړه کوي. [1]

آیا زه هم په څنډه کې روزنه ورکولی شم؟
د وسیلې په دننه کې سپک روزنه/شخصي کول شتون لري؛ درنه روزنه لاهم په مرکزي ډول ترسره کیږي. که تاسو ساہسک یاست نو د ONNX رن ټایم د وسیلې په دننه کې د روزنې اختیارونه مستند کوي. [4]

ایج AI د فوګ کمپیوټر په مقابل کې څه شی دی؟
فوګ او ایج د تره زوی دي. دواړه کمپیوټر د معلوماتو سرچینو ته نږدې کوي، ځینې وختونه د نږدې دروازو له لارې. د رسمي تعریفونو او شرایطو لپاره، NIST وګورئ. [2]

ایا ایج AI تل محرمیت ښه کوي؟
دا مرسته کوي - مګر دا جادو نه ده. تاسو لاهم د کمولو، خوندي تازه کولو لارو، او محتاط ننوتلو ته اړتیا لرئ. محرمیت د عادت په توګه چلند وکړئ، نه د چیک باکس په توګه.

ژورې مطالعې چې تاسو یې واقعیا لوستلی شئ 📚

۱) د ماډل اصلاح کول چې دقت نه خرابوي

کوانټائزیشن کولی شي حافظه کمه کړي او عملیات ګړندي کړي، مګر د نمایشي معلوماتو سره کیلیبریټ شي یا ماډل ممکن هغه ځای کې چې ټرافیک مخروطونه شتون لري نو مرغۍ وهم کړي. تقطیر - ښوونکی چې کوچني زده کونکي ته لارښوونه کوي - ډیری وختونه سیمانټیک ساتي. [3]

۲) په عمل کې د څنډې اټکل د چلولو وختونه

د LiterRT ترجمان په قصدي ډول د چلولو په وخت کې جامد حافظې نه بدلوي. ONNX چلول د اجرا کونکو له لارې په مختلفو سرعت کونکو کې پلګ کوي. نه هم د سپینو زرو ګولۍ ده؛ دواړه قوي هامرونه دي. [3][4]

۳) په ځنګل کې ټینګښت

تودوخه، دوړې، فلج شوې برېښنا، سلیپ ډیش وای فای: د څارونکو جوړول چې پایپ لاینونه بیا پیل کړي، پریکړې خوندي کړي، او کله چې شبکه بیرته راشي نو پخلا شي. د پاملرنې سرونو په پرتله لږ زړه راښکونکی - که څه هم ډیر مهم.

هغه جمله چې تاسو به یې په غونډو کې تکرار کړئ - ایج AI څه شی دی 🗣️

ایج AI استخبارات معلوماتو ته نږدې کوي ترڅو د ځنډ، محرمیت، بینډ ویت، او اعتبار عملي محدودیتونه پوره کړي. جادو یوازې یو چپ یا چوکاټ نه دی - دا په هوښیارۍ سره غوره کول دي چې چیرته محاسبه شي.

وروستۍ تبصرې - ډېر اوږد دی، ما یې نه دی لوستلی 🧵

ایج AI د معلوماتو سره نږدې ماډلونه چلوي ترڅو محصولات ګړندي، شخصي او قوي احساس کړي. تاسو به د دواړو نړۍ غوره لپاره د کلاوډ نظارت سره سیمه ایز استنباط ګډ کړئ. د چلولو وخت غوره کړئ چې ستاسو وسیلو سره سمون ولري، کله چې تاسو کولی شئ په سرعت کونکو تکیه وکړئ، ماډلونه د کمپریشن سره پاک وساتئ، او د بیړیو عملیات ډیزاین کړئ لکه څنګه چې ستاسو دنده پدې پورې اړه لري - ځکه چې، ښه، دا ممکن وي. که څوک پوښتنه وکړي چې ایج AI څه شی دی ، ووایه: هوښیار پریکړې، په محلي توګه، په وخت سره. بیا موسکا وکړئ او موضوع بیټرۍ ته بدله کړئ. 🔋🙂


ماخذونه

  1. IBM - ایج AI څه شی دی؟ (تعریف، ګټې).
    https://www.ibm.com/think/topics/edge-ai

  2. NIST - SP 500-325: د فوګ کمپیوټري مفکورې ماډل (د فوګ/ایج لپاره رسمي شرایط).
    https://csrc.nist.gov/pubs/sp/500/325/final

  3. د ګوګل AI ایج - لایټ آر ټي (پخوا د ټینسر فلو لایټ) (د چلولو وخت، کوانټائزیشن، مهاجرت).
    https://ai.google.dev/edge/litert

  4. د ONNX چلولو وخت - په وسیله روزنه (د پورټ ایبل چلولو وخت + په څنډه وسیلو کې روزنه).
    https://onnxruntime.ai/docs/get-started/training-on-device.html

  5. د ایپل ماشین زده کړې څیړنه - د ایپل عصبي انجن کې د ټرانسفارمرونو ځای پرځای کول (د ANE موثریت یادښتونه).
    https://machinelearning.apple.com/research/neural-engine-transformers

په رسمي AI اسسټنټ پلورنځي کې وروستي AI ومومئ

زموږ په اړه

بیرته بلاګ ته