एज एआई और एज कंप्यूटिंग क्या है?

एज एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे उल्लेखनीय नए क्षेत्रों में से एक है, और इसका उद्देश्य लोगों को डेटा ट्रांसमिशन के कारण गोपनीयता या मंदी के बारे में चिंतित हुए बिना एआई प्रक्रियाओं को चलाने देना है। एज एआई एआई के अधिक व्यापक उपयोग को सक्षम कर रहा है, जिससे स्मार्ट डिवाइस क्लाउड तक पहुंच के बिना इनपुट पर तुरंत प्रतिक्रिया कर सकते हैं। हालाँकि यह एज एआई की एक त्वरित परिभाषा है, आइए एज एआई को बेहतर ढंग से समझने के लिए उन तकनीकों की खोज करें जो इसे संभव बनाती हैं और एज एआई के लिए कुछ उपयोग के मामलों को देखें।

एज कंप्यूटिंग क्या है?

एज एआई को वास्तव में समझने के लिए, हमें पहले एज कंप्यूटिंग को समझने की जरूरत है, और इसे समझने का सबसे अच्छा तरीका क्या है एज कंप्यूटिंग इसकी तुलना क्लाउड कंप्यूटिंग से करना है। क्लाउड कंप्यूटिंग इंटरनेट पर कंप्यूटिंग सेवाओं की डिलीवरी है। इसके विपरीत, एज कंप्यूटिंग सिस्टम स्थानीय उपकरणों पर काम करने के बजाय, क्लाउड से कनेक्ट नहीं होते हैं। ये स्थानीय उपकरण एक समर्पित एज कंप्यूटिंग सर्वर, एक स्थानीय उपकरण हो सकते हैं, या इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स (IoT). एज कंप्यूटिंग का उपयोग करने के कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, इंटरनेट/क्लाउड-आधारित गणना विलंबता और बैंडविड्थ द्वारा सीमित है, जबकि एज कंप्यूटिंग इन मापदंडों द्वारा सीमित नहीं है।

एज एआई क्या है?

अब जब हम एज कंप्यूटिंग को समझ गए हैं एज एआई पर एक नजर डाल सकते हैं. एज एआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एज कंप्यूटिंग को जोड़ती है। एआई एल्गोरिदम एज कंप्यूटिंग में सक्षम उपकरणों पर चलाए जाते हैं। इसका लाभ यह है कि डेटा को क्लाउड से कनेक्ट किए बिना, वास्तविक समय में संसाधित किया जा सकता है।

अधिकांश अत्याधुनिक एआई प्रक्रियाएं क्लाउड में की जाती हैं क्योंकि उनमें बड़ी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। इसका परिणाम यह है कि ये AI प्रक्रियाएँ डाउनटाइम के प्रति संवेदनशील हो सकती हैं। क्योंकि एज एआई सिस्टम एक एज कंप्यूटिंग डिवाइस पर काम करते हैं, आवश्यक डेटा संचालन स्थानीय रूप से हो सकता है, इंटरनेट कनेक्शन स्थापित होने पर भेजा जा सकता है, जिससे समय की बचत होती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम डिवाइस पर ही काम कर सकता है, जो डेटा का मूल बिंदु है।

एज एआई इस तथ्य के कारण तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है कि अधिक से अधिक उपकरणों को उन स्थितियों में एआई को नियोजित करने की आवश्यकता होती है जहां वे क्लाउड तक नहीं पहुंच सकते हैं। विचार करें कि इन दिनों कितने फ़ैक्टरी रोबोट या कितनी कारें कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम के साथ आती हैं। इन स्थितियों में डेटा के प्रसारण में देरी विनाशकारी हो सकती है। सड़क पर वस्तुओं का पता लगाते समय स्व-चालित कारें विलंबता से ग्रस्त नहीं हो सकतीं। चूंकि त्वरित प्रतिक्रिया समय बहुत महत्वपूर्ण है, इसलिए डिवाइस में एक एज एआई सिस्टम होना चाहिए जो इसे क्लाउड कनेक्शन पर भरोसा किए बिना छवियों का विश्लेषण और वर्गीकृत करने की अनुमति देता है।

जब एज कंप्यूटरों को आमतौर पर क्लाउड पर किए जाने वाले सूचना प्रसंस्करण कार्यों को सौंपा जाता है, तो परिणाम वास्तविक समय कम विलंबता, वास्तविक समय प्रसंस्करण होता है। इसके अतिरिक्त, डेटा के प्रसारण को केवल सबसे महत्वपूर्ण जानकारी तक सीमित करके, डेटा की मात्रा को कम किया जा सकता है और संचार रुकावटों को कम किया जा सकता है।

एज एआई और इंटरनेट ऑफ थिंग्स

एज एआई अन्य डिजिटल प्रौद्योगिकियों जैसे 5जी और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) के साथ मेल खाता है। IoT, Edge AI सिस्टम के उपयोग के लिए डेटा उत्पन्न कर सकता है, जबकि Edge AI और IoT दोनों की निरंतर प्रगति के लिए 5G तकनीक आवश्यक है।

इंटरनेट ऑफ थिंग्स का तात्पर्य इंटरनेट के माध्यम से एक दूसरे से जुड़े विभिन्न प्रकार के स्मार्ट उपकरणों से है। ये सभी डिवाइस डेटा उत्पन्न करते हैं, जिसे एज एआई डिवाइस में फीड किया जा सकता है, जो क्लाउड के साथ सिंक होने तक डेटा के लिए एक अस्थायी भंडारण इकाई के रूप में भी कार्य कर सकता है। डेटा प्रोसेसिंग की विधि अधिक लचीलेपन की अनुमति देती है।

मोबाइल नेटवर्क की पांचवीं पीढ़ी, 5G, एज एआई और इंटरनेट ऑफ थिंग्स दोनों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है। 5G 20Gbps तक की उच्च गति पर डेटा स्थानांतरित करने में सक्षम है, जबकि 4G केवल 1Gbps पर डेटा वितरित करने में सक्षम है। 5G, 4G (1,000,000 प्रति वर्ग किलोमीटर बनाम 100,000) की तुलना में कहीं अधिक एक साथ कनेक्शन और बेहतर विलंबता गति (1ms बनाम 10ms) का भी समर्थन करता है। 4G की तुलना में ये फायदे महत्वपूर्ण हैं क्योंकि जैसे-जैसे IoT बढ़ता है, डेटा वॉल्यूम भी बढ़ता है और ट्रांसफर गति प्रभावित होती है। 5G उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के बीच अधिक इंटरैक्शन को सक्षम बनाता है, जिनमें से कई एज एआई से लैस हो सकते हैं।

एज एआई के लिए केस का उपयोग करें

एज एआई के उपयोग के मामलों में लगभग कोई भी उदाहरण शामिल है जहां डेटा प्रोसेसिंग क्लाउड के माध्यम से किए जाने की तुलना में स्थानीय डिवाइस पर अधिक कुशलता से की जाएगी। हालाँकि, एज एआई के कुछ सबसे आम उपयोग के मामले शामिल हैं आत्म - ड्राइविंग कारें, स्वायत्त ड्रोन, चेहरे की पहचान, तथा डिजिटल सहायक.

सेल्फ-ड्राइविंग कारें एज एआई के लिए सबसे प्रासंगिक उपयोग मामलों में से एक हैं। स्व-चालित कारों को लगातार आस-पास के वातावरण को स्कैन करना चाहिए और स्थिति का आकलन करना चाहिए, आस-पास की घटनाओं के आधार पर अपने प्रक्षेपवक्र में सुधार करना चाहिए। इन मामलों के लिए वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग महत्वपूर्ण है, और परिणामस्वरूप, उनके ऑनबोर्ड एज एआई सिस्टम डेटा भंडारण, हेरफेर और विश्लेषण के प्रभारी हैं। लेवल 3 और लेवल 4 (पूरी तरह से स्वायत्त) वाहनों को बाजार में लाने के लिए एज एआई सिस्टम आवश्यक हैं।

क्योंकि स्वायत्त ड्रोन मानव ऑपरेटरों द्वारा संचालित नहीं होते हैं, इसलिए उनकी स्वायत्त कारों के लिए बहुत समान आवश्यकताएं होती हैं। यदि उड़ान भरते समय ड्रोन नियंत्रण खो देता है या उसमें खराबी आ जाती है, तो यह दुर्घटनाग्रस्त हो सकता है और संपत्ति या जीवन को नुकसान पहुंचा सकता है। ड्रोन इंटरनेट एक्सेस प्वाइंट की सीमा से बहुत दूर उड़ सकते हैं, और उनमें एज एआई क्षमताएं होनी चाहिए। एज एआई सिस्टम अमेज़ॅन प्राइम एयर जैसी सेवाओं के लिए अपरिहार्य होगा, जिसका उद्देश्य ड्रोन के माध्यम से पैकेज वितरित करना है।

एज एआई के लिए एक अन्य उपयोग मामला चेहरे की पहचान प्रणाली है। चेहरे की पहचान प्रणाली कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम पर निर्भर करती है, जो कैमरे द्वारा एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करती है। सुरक्षा जैसे कार्यों के लिए संचालित होने वाले चेहरे की पहचान करने वाले ऐप्स को विश्वसनीय रूप से संचालित करने की आवश्यकता होती है, भले ही वे क्लाउड से कनेक्ट न हों।

एज एआई के लिए डिजिटल असिस्टेंट एक और सामान्य उपयोग का मामला है। Google Assistant, Alexa और Siri जैसे डिजिटल सहायकों को स्मार्टफ़ोन और अन्य डिजिटल उपकरणों पर काम करने में सक्षम होना चाहिए, भले ही वे इंटरनेट से कनेक्ट न हों। जब डेटा को डिवाइस पर संसाधित किया जाता है तो इसे क्लाउड पर पहुंचाने की कोई आवश्यकता नहीं होती है, जो ट्रैफ़िक को कम करने और गोपनीयता सुनिश्चित करने में मदद करता है।