एज AI और एज कंप्यूटिंग क्या है?

एज AI कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सबसे उल्लेखनीय नए क्षेत्रों में से एक है, और इसका उद्देश्य लोगों को डेटा ट्रांसमिशन के कारण गोपनीयता या सुस्ती की चिंता किए बिना AI प्रक्रियाओं को चलाने देना है। एज AI, AI के अधिक, व्यापक उपयोग को सक्षम कर रहा है, जिससे स्मार्ट उपकरण क्लाउड तक पहुंच के बिना इनपुट पर त्वरित प्रतिक्रिया दे सकते हैं। हालांकि यह एज AI की एक संक्षिप्त परिभाषा है, आइए इसे संभव बनाने वाली तकनीकों का पता लगाकर और एज AI के कुछ उपयोग मामलों को देखकर एज AI को बेहतर ढंग से समझने के लिए एक पल लें।

एज कंप्यूटिंग क्या है?

एज AI को वास्तव में समझने के लिए, हमें पहले एज कंप्यूटिंग को समझने की आवश्यकता है, और एज कंप्यूटिंग को समझने का सबसे अच्छा तरीका है कि इसकी तुलना क्लाउड कंप्यूटिंग से की जाए। क्लाउड कंप्यूटिंग इंटरनेट पर कंप्यूटिंग सेवाओं का वितरण है। इसके विपरीत, एज कंप्यूटिंग सिस्टम क्लाउड से जुड़े नहीं होते हैं, बल्कि स्थानीय उपकरणों पर संचालित होते हैं। ये स्थानीय उपकरण एक समर्पित एज कंप्यूटिंग सर्वर, एक स्थानीय उपकरण, या इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) हो सकते हैं। एज कंप्यूटिंग का उपयोग करने के कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, इंटरनेट/क्लाउड-आधारित कम्प्यूटेशन विलंबता और बैंडविड्थ द्वारा सीमित है, जबकि एज कंप्यूटिंग इन मापदंडों द्वारा सीमित नहीं है।

एज AI क्या है?

अब जब हम एज कंप्यूटिंग समझ गए हैं, तो हम एज AI पर एक नज़र डाल सकते हैं। एज AI, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एज कंप्यूटिंग को जोड़ती है। AI एल्गोरिदम एज कंप्यूटिंग करने में सक्षम उपकरणों पर चलाए जाते हैं। इसका लाभ यह है कि डेटा को क्लाउड से कनेक्ट हुए बिना, वास्तविक समय में संसाधित किया जा सकता है। अधिकांश अत्याधुनिक AI प्रक्रियाएं क्लाउड में की जाती हैं क्योंकि उन्हें बड़ी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। परिणाम यह है कि ये AI प्रक्रियाएं डाउनटाइम के प्रति संवेदनशील हो सकती हैं। क्योंकि एज AI सिस्टम एक एज कंप्यूटिंग डिवाइस पर संचालित होते हैं, आवश्यक डेटा संचालन स्थानीय रूप से हो सकते हैं, जो इंटरनेट कनेक्शन स्थापित होने पर भेजे जाते हैं, जिससे समय की बचत होती है। डीप लर्निंग एल्गोरिदम डिवाइस पर ही, डेटा के उत्पत्ति बिंदु पर, संचालित हो सकते हैं। एज AI तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है क्योंकि तथ्य यह है कि अधिक से अधिक उपकरणों को ऐसी स्थितियों में AI को नियोजित करने की आवश्यकता है जहां वे क्लाउड तक पहुंच नहीं सकते। विचार करें कि इन दिनों कितने फैक्ट्री रोबोट या कितनी कारें कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम के साथ आती हैं। इन स्थितियों में डेटा ट्रांसमिशन में एक अंतराल समय विनाशकारी हो सकता है। सेल्फ-ड्राइविंग कारें सड़क पर वस्तुओं का पता लगाते समय विलंबता से ग्रस्त नहीं हो सकती हैं। चूंकि त्वरित प्रतिक्रिया समय इतना महत्वपूर्ण है, इसलिए डिवाइस में स्वयं एक एज AI सिस्टम होना चाहिए जो इसे क्लाउड कनेक्शन पर निर्भर हुए बिना छवियों का विश्लेषण और वर्गीकरण करने की अनुमति दे।

एज AI और इंटरनेट ऑफ थिंग्स

एज AI, 5G और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) जैसी अन्य डिजिटल तकनीकों के साथ मेल खाती है। IoT, एज AI सिस्टम द्वारा उपयोग करने के लिए डेटा उत्पन्न कर सकता है, जबकि 5G तकनीक एज AI और IoT दोनों की निरंतर प्रगति के लिए आवश्यक है। इंटरनेट ऑफ थिंग्स इंटरनेट के माध्यम से एक दूसरे से जुड़े विभिन्न प्रकार के स्मार्ट उपकरणों को संदर्भित करता है। ये सभी उपकरण डेटा उत्पन्न करते हैं, जिसे एज AI 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 यह विधि अधिक लचीलापन की अनुमति देती है। मोबाइल नेटवर्क की पांचवीं पीढ़ी, 5G, एज AI और इंटरनेट ऑफ थिंग्स दोनों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है। 5G बहुत अधिक गति से, 20Gbps तक, डेटा स्थानांतरित करने में सक्षम है, जबकि 4G केवल 1Gbps पर डेटा वितरित करने में सक्षम है। 5G, 4G (100,000 की तुलना में प्रति वर्ग किलोमीटर 1,000,000) की तुलना में कहीं अधिक एक साथ कनेक्शन और बेहतर विलंबता गति (10ms की तुलना में 1ms) का भी समर्थन करता है। 4G पर ये फायदे महत्वपूर्ण हैं क्योंकि जैसे-जैसे IoT बढ़ता है, डेटा की मात्रा भी बढ़ती है और स्थानांतरण गति प्रभावित होती है। 5G उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के बीच अधिक इंटरैक्शन को सक्षम बनाता है, जिनमें से कई एज AI से लैस हो सकते हैं।

एज AI के उपयोग मामले

एज AI के उपयोग मामलों में लगभग कोई भी उदाहरण शामिल है जहां डेटा प्रोसेसिंग क्लाउड के माध्यम से किए जाने की तुलना में स्थानीय उपकरण पर अधिक कुशलता से की जाएगी। हालांकि, एज AI के कुछ सबसे सामान्य उपयोग मामलों में सेल्फ-ड्राइविंग कारें, स्वायत्त ड्रोन, चेहरे की पहचान, और डिजिटल सहायक शामिल हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारें एज AI के सबसे प्रासंगिक उपयोग मामलों में से एक हैं। सेल्फ-ड्राइविंग कारों को लगातार आसपास के वातावरण को स्कैन करते रहना चाहिए और स्थिति का आकलन करते हुए, 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 AI सिस्टम डेटा भंडारण, हेरफेर और विश्लेषण के प्रभारी हैं। एज AI सिस्टम स्तर 3 और स्तर 4 (पूरी तरह से स्वायत्त) वाहनों को बाजार में लाने के लिए आवश्यक हैं। क्योंकि स्वायत्त ड्रोन मानव ऑपरेटरों द्वारा संचालित नहीं होते हैं, उनकी स्वायत्त कारों के लिए बहुत समान आवश्यकताएं होती हैं। यदि कोई ड्रोन उड़ान भरते समय नियंत्रण खो देता है या खराबी करता है, तो यह दुर्घटनाग्रस्त हो सकता है और संपत्ति या जीवन को नुकसान पहुंचा सकता है। ड्रोन इंटरनेट एक्सेस पॉइंट की सीमा से बहुत दूर उड़ सकते हैं, और उनमें एज AI क्षमताएं होनी चाहिए। एज AI सिस्टम Amazon Prime Air जैसी सेवाओं के लिए अपरिहार्य होंगे, जिसका उद्देश्य ड्रोन के माध्यम से पैकेज वितरित करना है। एज AI का एक अन्य उपयोग मामला चेहरे की पहचान प्रणाली है। चेहरे की पहचान प्रणालियां कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम पर निर्भर करती हैं, जो कैमरे द्वारा एकत्र किए गए डेटा का विश्लेषण करती हैं। चेहरे की पहचान ऐप जो सुरक्षा जैसे कार्यों के उद्देश्यों के लिए संचालित होते हैं, उन्हें विश्वसनीय रूप से संचालित करने में सक्षम होना चाहिए भले ही वे क्लाउड से जुड़े न हों। डिजिटल सहायक एज AI का एक अन्य सामान्य उपयोग मामला है। Google Assistant, Alexa, और Siri जैसे डिजिटल सहायकों को स्मार्टफोन और अन्य डिजिटल उपकरणों पर तब भी संचालित होने में सक्षम होना चाहिए जब वे इंटरनेट से जुड़े न हों। जब डेटा को डिवाइस पर संसाधित किया जाता है तो इसे क्लाउड पर वितरित करने की आवश्यकता नहीं होती है, जो ट्रैफिक को कम करने और गोपनीयता सुनिश्चित करने में मदद करता है।