एッज एआई और एッज कंप्यूटिंग क्या है?

एッज एआई आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के सबसे उल्लेखनीय नए क्षेत्रों में से एक है, और इसका उद्देश्य लोगों को डेटा ट्रांसमिशन के कारण गोपनीयता या धीमी गति के बारे में चिंता किए बिना एआई प्रक्रियाओं को चलाने की अनुमति देना है। एッज एआई एआई के अधिक व्यापक उपयोग को सक्षम कर रहा है, स्मार्ट डिवाइसों को क्लाउड तक पहुंच के बिना इनपुट के लिए तेजी से प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है। जबकि यह एッज एआई की एक त्वरित परिभाषा है, आइए एッज एआई को बेहतर ढंग से समझने के लिए इसे संभव बनाने वाली तकनीकों का अन्वेषण करने और एッज एआई के कुछ उपयोग मामलों को देखने के लिए एक पल लें।

एッज कंप्यूटिंग क्या है?

एッज एआई को वास्तव में समझने के लिए, हमें पहले एッज कंप्यूटिंग को समझने की आवश्यकता है, और एッज कंप्यूटिंग को समझने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि इसे क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ तुलना की जाए। क्लाउड कंप्यूटिंग इंटरनेट पर कंप्यूटिंग सेवाओं का वितरण है। इसके विपरीत, एッज कंप्यूटिंग सिस्टम क्लाउड से जुड़े नहीं हैं, इसके बजाय स्थानीय डिवाइसों पर संचालित होते हैं। ये स्थानीय डिवाइस एक समर्पित एッज कंप्यूटिंग सर्वर, एक स्थानीय डिवाइस, या एक इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) हो सकते हैं। एッज कंप्यूटिंग का उपयोग करने के कई फायदे हैं। उदाहरण के लिए, इंटरनेट/क्लाउड-आधारित गणना विलंबता और बैंडविथ द्वारा सीमित है, जबकि एッज कंप्यूटिंग इन पैरामीटरों द्वारा सीमित नहीं है।

एッज एआई क्या है?

अब जब हम एッज कंप्यूटिंग को समझते हैं, तो हम एッज एआई पर एक नज़र डाल सकते हैं। एッज एआई आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और एッज कंप्यूटिंग को जोड़ती है। एआई एल्गोरिदम उन डिवाइसों पर चलाए जाते हैं जो एッज कंप्यूटिंग के लिए सक्षम हैं। इसका फायदा यह है कि डेटा को वास्तविक समय में संसाधित किया जा सकता है, बिना क्लाउड से जुड़े।
एッज एआई का महत्व बढ़ रहा है क्योंकि अधिक से अधिक डिवाइसों को उन स्थितियों में एआई का उपयोग करने की आवश्यकता होती है जहां वे क्लाउड तक पहुंच नहीं सकते हैं। उन कारखानों की संख्या पर विचार करें जो आजकल कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम के साथ आते हैं। इन स्थितियों में डेटा ट्रांसमिशन में देरी विनाशकारी हो सकती है। स्व-ड्राइविंग कारें सड़क पर वस्तुओं का पता लगाते समय विलंबता से पीड़ित नहीं हो सकती हैं। त्वरित प्रतिक्रिया समय के महत्व के कारण, डिवाइस को खुद एक एッज एआई सिस्टम होना चाहिए जो क्लाउड कनेक्शन पर निर्भर किए बिना छवियों का विश्लेषण और वर्गीकरण कर सके।
जब एッज कंप्यूटरों को आमतौर पर क्लाउड पर किए जाने वाले डेटा प्रसंस्करण कार्यों को सौंपा जाता है, तो परिणाम वास्तविक समय में कम विलंबता और वास्तविक समय प्रसंस्करण होता है। इसके अलावा, डेटा के प्रसारण को केवल सबसे महत्वपूर्ण जानकारी तक सीमित करके, डेटा की मात्रा को कम किया जा सकता है और संचार व्यवधान को कम किया जा सकता है।

एッज एआई और इंटरनेट ऑफ थिंग्स

एッज एआई 5जी और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) जैसी अन्य डिजिटल प्रौद्योगिकियों के साथ जुड़ता है। आईओटी एッज एआई सिस्टम के लिए उपयोग करने के लिए डेटा उत्पन्न कर सकता है, जबकि 5जी प्रौद्योगिकी एッज एआई और आईओटी दोनों के विकास के लिए आवश्यक है।
इंटरनेट ऑफ थिंग्स इंटरनेट के माध्यम से एक दूसरे से जुड़े स्मार्ट डिवाइसों की एक श्रृंखला को संदर्भित करता है। इन सभी डिवाइस डेटा उत्पन्न करते हैं, जिसे एッज एआई डिवाइस में डाला जा सकता है, जो डेटा को क्लाउड के साथ सिंक होने तक एक अस्थायी स्टोरेज यूनिट के रूप में भी कार्य कर सकता है। डेटा प्रसंस्करण की विधि अधिक लचीलापन प्रदान करती है।
मोबाइल नेटवर्क की पांचवीं पीढ़ी, 5जी, एッज एआई और इंटरनेट ऑफ थिंग्स दोनों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है। 5जी 20 जीबीपीएस तक की गति से डेटा स्थानांतरित करने में सक्षम है, जबकि 4जी केवल 1 जीबीपीएस पर डेटा वितरित कर सकता है। 5जी 4जी की तुलना में बहुत अधिक समकालिक कनेक्शन (प्रति वर्ग किलोमीटर 1,000,000 बनाम 100,000) और बेहतर विलंबता गति (1 मिसे बनाम 10 मिसे) का भी समर्थन करता है। 4जी पर 5जी के इन फायदों का महत्व इस तथ्य से बढ़ जाता है कि क्योंकि आईओटी बढ़ता है, डेटा की मात्रा भी बढ़ जाती है और ट्रांसफर गति प्रभावित होती है। 5जी अधिक डिवाइसों के बीच अधिक बातचीत को सक्षम बनाता है, जिनमें से कई एッज एआई से लैस हो सकते हैं।

एッज एआई के लिए उपयोग मामले

एッज एआई के लिए उपयोग मामलों में लगभग सभी उदाहरण शामिल हैं जहां डेटा प्रसंस्करण क्लाउड के माध्यम से किए जाने की तुलना में स्थानीय डिवाइस पर अधिक कुशलता से किया जा सकता है। हालांकि, एッज एआई के लिए कुछ सबसे सामान्य उपयोग मामलों में स्व-ड्राइविंग कारें, स्व-ड्राइविंग ड्रोन, चेहरे की पहचान, और डिजिटल सहायक शामिल हैं।
स्व-ड्राइविंग कारें एッज एआई के लिए सबसे प्रासंगिक उपयोग मामलों में से एक हैं। स्व-ड्राइविंग कारों को लगातार अपने आसपास के वातावरण को स्कैन करना और स्थिति का आकलन करना चाहिए, और आसपास की घटनाओं के आधार पर अपने मार्ग में सुधार करना चाहिए। वास्तविक समय डेटा प्रसंस्करण इन मामलों के लिए महत्वपूर्ण है, और परिणामस्वरूप, उनके ऑनबोर्ड एッज एआई सिस्टम डेटा भंडारण, मैनिपुलेशन और विश्लेषण के प्रभारी हैं।
चूंकि स्व-ड्राइविंग ड्रोन मानव ऑपरेटरों द्वारा पायलट नहीं किए जाते हैं, इसलिए उनके पास स्व-ड्राइविंग कारों के लिए बहुत समान आवश्यकताएं होती हैं। यदि एक ड्रोन नियंत्रण खो देता है या उड़ान के दौरान दोषपूर्ण हो जाता है, तो यह दुर्घटनाग्रस्त हो सकता है और संपत्ति या जीवन को नुकसान पहुंचा सकता है। ड्रोन इंटरनेट एक्सेस पॉइंट से बहुत दूर तक उड़ सकते हैं, और उन्हें एッज एआई क्षमताओं की आवश्यकता होती है। एयरोन प्राइम एयर जैसी सेवाओं के लिए एッज एआई सिस्टम, जो ड्रोन के माध्यम से पैकेज वितरित करने का लक्ष्य रखता है, के लिए आवश्यक होंगे।
एッज एआई के लिए एक और उपयोग मामला चेहरे की पहचान प्रणाली है। चेहरे की पहचान प्रणाली कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम पर निर्भर करती हैं, जो कैमरे द्वारा एकत्रित डेटा का विश्लेषण करती हैं। सुरक्षा जैसे कार्यों के लिए चेहरे की पहचान ऐप्स को क्लाउड से जुड़े हुए नहीं होने पर भी विश्वसनीय रूप से काम करने की आवश्यकता होती है।
डिजिटल सहायक एッज एआई के लिए एक और सामान्य उपयोग मामला है। डिजिटल सहायक जैसे गूगल असिस्टेंट, एलेक्सा और सिरी को स्मार्टफोन और अन्य डिजिटल डिवाइसों पर काम करने में सक्षम होना चाहिए, भले ही वे इंटरनेट से जुड़े न हों। जब डेटा डिवाइस पर संसाधित होता है, तो इसे क्लाउड में वितरित करने की आवश्यकता नहीं होती है, जो यातायात को कम करने और गोपनीयता सुनिश्चित करने में मदद करता है।