Inférence Edge AI

L'inférence de l'IA en périphérie est l'exécution de modèles d'apprentissage automatique formés localement sur des dispositifs en périphérie (capteurs, passerelles, systèmes mobiles et embarqués) pour produire des prédictions ou des décisions en temps réel à la source des données. Elle réduit la latence, l'utilisation de la bande passante et l'exposition des données par rapport à l'inférence dans le nuage, mais nécessite une optimisation matérielle du modèle (quantification, élagage, distillation), une programmation efficace et souvent des accélérateurs dédiés (NPUs/GPUs/DSPs) pour répondre aux contraintes de puissance, de mémoire et de température. Dans le cadre de l'initiative conception de produits et la production, ce qui nécessite des compromis interfonctionnels entre la précision, le coût, la sécurité et la possibilité de mise à jour, ainsi que des pipelines de déploiement robustes, une surveillance sur l'appareil et une gestion des modèles OTA pour garantir des performances reproductibles et la conformité réglementaire sur toute la durée de vie de l'appareil. cycle de vie du produit.