Các thiết bị AI tại biên có thể được sử dụng để thực hiện cả quá trình huấn luyện mô hình AI và nhiệm vụ suy luận trong nhiều ngành dọc. Các thiết bị tính toán tại biên thường có khả năng tính toán cao, khả năng xử lý thời gian thực và khả năng làm việc offline, giúp đáp ứng nhanh chóng và đáng tin cậy các yêu cầu trí tuệ nhân tạo tại nguồn gốc dữ liệu.
Dưới đây là một số ví dụ về các thiết bị AI tại biên và nhiệm vụ suy luận trong các ngành dọc:
- Thiết bị AI tại biên trong lĩnh vực y tế: Các thiết bị như máy chẩn đoán hình ảnh y tế, máy đo các dấu hiệu sinh lý, hoặc các thiết bị giám sát sức khỏe có khả năng huấn luyện và thực hiện suy luận để phát hiện bệnh lý, hỗ trợ chẩn đoán và theo dõi sức khỏe.
- Thiết bị AI tại biên trong lĩnh vực ô tô tự hành: Thiết bị tính toán tại biên được gắn trên xe tự hành để xử lý và phân tích dữ liệu từ cảm biến và hệ thống camera. Nó có khả năng huấn luyện và thực hiện suy luận để nhận dạng vật thể, phát hiện chướng ngại vật, dự đoán hành vi và quyết định lái xe.
- Thiết bị AI tại biên trong lĩnh vực công nghiệp: Trong các môi trường công nghiệp, các thiết bị AI tại biên có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các cảm biến, thiết bị IoT, và hệ thống giám sát. Chúng có thể thực hiện suy luận để phát hiện lỗi, dự đoán sự cố, tối ưu hóa quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng.
- Thiết bị AI tại biên trong lĩnh vực bảo mật và giám sát: Các thiết bị giám sát và bảo mật tại biên có khả năng thực hiện suy luận để phát hiện và nhận dạng hành vi bất thường, nhận dạng khuôn mặt, xác minh dấu vân tay và thực hiện nhận dạng giọng nói.
Như vậy, các thiết bị AI tại biên không chỉ có khả năng thực hiện suy luận mà còn có thể huấn luyện mô hình AI. Điều này cho phép chúng hoạt động độc lập và đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu trí tuệ nhân tạo tại nguồn gốc dữ liệu, mà không cần phụ thuộc vào việc truyền tải dữ liệu đến các trung tâm dữ liệu trung tâm. Điều này cải thiện đáng kể hiệu suất và độ trễ của hệ thống, đồng thời bảo đảm tính riêng tư và an ninh của dữ liệu.
Tuy nhiên, việc huấn luyện mô hình AI trên các thiết bị AI tại biên thường đòi hỏi tài nguyên tính toán cao và khả năng lưu trữ. Vì vậy, quá trình huấn luyện thường được thực hiện trên các máy chủ trung tâm hoặc nền tảng điện toán đám mây, sau đó mô hình được triển khai trên thiết bị AI tại biên để thực hiện suy luận.
Các thiết bị AI tại biên có khả năng huấn luyện và thực hiện suy luận mô hình AI trong nhiều ngành dọc. Chúng giúp tăng cường khả năng tính toán tại nguồn gốc dữ liệu, đáp ứng nhanh chóng và đáng tin cậy các yêu cầu trí tuệ nhân tạo tại vị trí gần nguồn gốc dữ liệu, và tăng cường tính riêng tư và an ninh.