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5天前
Intelligence at the Edge of Chaos
semanticscholar信任
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人工智能革命“助燃剂”：机器学习
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随着统计建模、基础数学、计算机系统、芯片设计以及应用数学等领域投入的加大,以及神经科学的不断进步,机器学习基础科研领域得以快速发展。作为人工智能的分支之一,机器学习的发展又推动了人工智能的不断进步。机器学习是一种让计算机能够通过经验不断提高自身性能的学科,可使计算机在未事先明确编程的情况下做出正确反应。在过去10年中,机器学习已经在自动驾驶汽车,实用语音识别,有效网络搜索,
2016发表Biology
doi信任
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基于人工智能的5G无线网络智能规划和优化
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随着物联网和大数据产业的崛起，5G技术正在成为社会生活的关键部分。这一技术将深刻影响各个领域，特别是物联网和大数据。同时，人工智能为各领域带来新的动力。结合5G与人工智能将促进新的应用与创新。本文将探讨5G中的人工智能集成，其在网络规划与优化中的应用，以及面临的挑战和未来趋势。
2023-11-30发表智能城市应用
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未来，无AI不商业——人工智能商业逻辑初探——人工智能商业图景
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2016年初，“互联网＋”喧嚣未乎，人工智能又被大众热议。随着谷歌与李世石人机大战最后一枚棋子的落下，被认为是人类智力最后堡垒的围棋也被人工智能攻下。这一领域的创业公司也如雨后春笋般涌现。如同二十年前互联网在国内崛起时一样，传统行业担心互联网带来颠覆，创业者则满怀信心，希望开启一个全新世界。
2016发表
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😊 边缘计算与人工智能的结合
- 边缘计算的定义与重要性：边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算、存储和网络服务靠近数据源或用户的位置，以减少延迟、提高响应速度并降低带宽使用。19在人工智能领域，边缘计算允许在数据产生的地点即时处理数据，这对于需要快速响应的应用场景（如自动驾驶汽车、实时监控系统等）至关重要。
🌐 人工智能在边缘计算中的应用
- 实时数据处理的需求：随着物联网设备的激增，产生的数据量也在爆炸性增长。在这些设备产生的海量数据中，只有一小部分需要被传输到云端进行处理。边缘计算通过在网络边缘进行数据处理，可以显著减少对中心云的依赖，降低延迟，提高系统的实时性和可靠性。20
🚀 边缘计算面临的挑战
- 资源限制的挑战：边缘设备通常具有有限的计算和存储资源。在这些资源受限的设备上运行复杂的人工智能算法是一个挑战。因此，需要开发专门的硬件和软件，以实现在边缘设备上的高效人工智能处理。19
🔍 雾计算在边缘智能中的作用
- 雾计算的定义与优势：雾计算是一种扩展边缘计算的概念，它将计算能力分布到网络中的更多位置，包括用户附近。雾计算通过在边缘设备和云端之间分配资源和任务，提供了一种更加灵活和可扩展的计算模式。19这种模式特别适合于需要低延迟和高带宽的应用，如视频流、在线游戏和虚拟现实。
🛠️ 系统级框架的需求
- 资源和任务分配的复杂性：在边缘计算环境中，需要一个系统级框架来管理和优化资源的使用。这个框架需要能够根据任务的需求和边缘设备的容量，智能地分配任务和资源。19这包括对任务的优先级进行排序、动态调整资源分配以及在设备之间进行负载均衡。
🌿 绿色计算与边缘智能
- 能效和环境影响的考量：随着对环境影响的关注日益增加，边缘计算和雾计算提供了一种更加节能的计算模式。通过在数据源附近处理数据，可以减少数据传输所需的能量，从而降低整体的能耗和环境影响。20研究表明，在需要实时、低延迟服务的场景中，雾计算的平均能耗比传统的云计算模型低40.48%。
📈 未来发展的趋势
- 边缘智能的持续演进：随着技术的不断进步，边缘计算和人工智能的结合将更加紧密。未来的边缘设备将拥有更强大的计算能力，能够处理更加复杂的任务。同时，雾计算和边缘计算的框架也将更加成熟，为各种应用提供更加高效、可靠的支持。19这将推动人工智能在更多领域的应用，从智能家居到工业自动化，再到智慧城市的建设。