Intelligence artificielle pour Edge

Afin d'apporter de la puissance de calcul nécessaire à l'intelligence articielle (IA ou AI) directement au niveau de l'Edge, Integral System propose un ensemble de solutions sous forme de PC fanless puissants ou PC ventilés rackables ultra puissants compatibles avec une utilisation au plus proche de vos machines.

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Les ressources pour l'intelligence articielle

L'intelligence artificielle est généralement synonyme de calculs qui nécessitent des capacités de calculs importantes (Teraflop). Ceux-ci sont réalisés à l'aide de PC puissants appelés serveurs pour l'intelligence artificielle ou serveur GPU. Ces serveurs sont disponibles soient dans des infrastructures dédiés sur site appelée On premise ou sur des environnements Cloud (ou Cloud hybride) qui permettent d'apporter des réponses aux besoins en calcules. Cela signifie que les calculs sont réalisés dans le cloud et donc déportés par rapport à l'Edge.

Avantages de l'IA sur l'Edge

Dans le domaine de l'industrie, l'intelligence artificielle peut apporter de nombreuses réponses à des problématiques de maintenance préventive (Predictive maintenance), apprentissage etc... Le problème dans le cas de l'IA directement dans le cloud comme il est généralement traités c'est que le temps de transmission des données est incompréssible et impose une forte latence

Ainsi l'IA directement amenée dans l'Edge permet d'effectuer une partie des calculs directement au plus près des machines et donc de diminuer les temps de traitement. Le flux généralement appliqué, comme dans la maintenance prédictive est le suivant: 

  • Dans un premier temps les modèles de machine learning ou IA sont bien effectués dans le cloud puisqu'il nécessite des puissances de calculs et des infrastructures de stockage important
  • Le modèle est revu et affiné en permanence, mais une fois que celui-ci commence à répondre aux besoins et à s'améliorer il est intéressant de redescendre directement le modèle (mathématique bien souvent) directement sur l'Edge pour accélérer les calculs et le traitement des données.
  • Bien sûr les données continues aussi à être traitée dans le cloud et les modèles de ML (Machine learning) sont régulièrement redescendu dans l'Edge pour apporter des améliorations.