💎
Wraz z rosnącą wszechobecnością sztucznej inteligencji (AI) i wykładniczą
krzywą napływu gromadzenia informacji, zdalne przetwarzanie wszystkich danych w chmurze stało się niezrównoważone i niepraktyczne. Powszechne zastosowanie sztucznej inteligencji w różnych produktach i aplikacjach wymaga bardziej wydajnych rozwiązań w zakresie przetwarzania, a mianowicie sztucznej inteligencji brzegowej. Poprzez wykorzystanie zaawansowanych mikrokontrolerów z wbudowanymi akceleratorami neuronowymi,
programiści mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach brzegowych. Takie podejście oferuje znaczące korzyści, w tym zmniejszone zużycie energii, mniejsze obciążenie sieci i mniejsze opóźnienia, umożliwiając szybsze i bardziej responsywne aplikacje oparte na AI.
📣
WSZĘDZIE AI
⤵️
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, wykraczając poza tradycyjne algorytmy oparte na regułach i zawarte w nich instrukcje. Dzięki sztucznej inteligencji maszyny mogą uczyć się na podstawie danych, dostosowywać się do nowych danych wejściowych i radzić sobie z niepewnością, dzięki czemu wykazują bardziej elastyczne i ludzkie zachowanie.
Umiejętności sztucznej inteligencji, takie jak rozpoznawanie wzorców i wykrywanie wyjątków, przewidywanie i generalizowanie w celu obsługi nowych, niewidocznych danych, są wykorzystywane w różnorodnych zastosowaniach. Przykłady obejmują fotografowanie smartfonami, wykrywanie aktywności w opaskach fitness, liczenie osób do celów takich jak inteligentny handel detaliczny, kamery drogowe i zarządzanie tłumem w inteligentnych miastach, systemy bezpieczeństwa i predykcyjna konserwacja sprzętu.
🔔
AI umożliwia szerokiej gamie powszechnie używanych technologii stanie się inteligentniejszym, wydajniejszym i bardziej responsywnym, m.in. dla:
➡️ Elektroniki osobistej: smartfony, smartwatche i asystenci domowi stają się coraz bardziej inteligentni, zapewniając spersonalizowane doświadczenia i funkcje predykcyjne.
➡️ Motoryzacji: sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla rozwoju pojazdów autonomicznych, zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS) i inteligentnego zarządzania ruchem.
➡️ Zastosowań przemysłowych: sztuczna inteligencja usprawnia konserwację predykcyjną, optymalizuje łańcuchy dostaw i poprawia efektywność operacyjną w produkcji i logistyce.
➡️ Opieki zdrowotnej: AI rewolucjonizuje diagnostykę, medycynę spersonalizowaną i monitorowanie pacjenta.
➡️ Handlu detalicznego: systemy analityczne i rekomendacyjne oparte na sztucznej inteligencji zmieniają doświadczenie zakupowe.
⤵️
#STMicroelectronics #Whitepaper
#NPU
#STNeuralArtAccelerator
#ASTERIT
