边缘计算联合学习

SAS公司物联网副总裁Jason Mann解释说：“当人工智能技术嵌入物联网(IoT)端点、网关和其他设备时，边缘人工智能就会发生。它为从智能手机、智能音箱到汽车传感器以及监控摄像头的一切事物提供动力。”

IDC公司的McCarthy指出，人工智能系统是边缘计算中最常见的工作负载。

Joshi说：“现在的一个重点还在于在边缘计算利用人工智能来推动联合学习。”联合学习是一个人工智能框架，其中模型开发分布在数百万个移动设备上。联合学习可能是实现基于智能物联网的应用程序的有前途的解决方案。正如Airtel公司首席数据科学家Santanu Bhattacharya博士解释的那样：模型的开发、训练、评估在边缘计算设备上进行，而无需直接访问或标记原始用户数据，从而可以对模型进行重新训练，同时保持数据隐私。

(5)医疗创新

在发生疫情之前，医疗保健行业已经开始增加对边缘计算的投资，但是疫情迅速加速了向远程医疗技术和设备的投资。许多医疗保健问题与边缘计算减少应用程序延迟的能力相匹配。在生死攸关的情况下，医疗机构可以在本地存储和处理数据，而不是依赖于集中式云服务。因此，临床医生可以更直接地获得重要的医疗数据，如核磁共振成像或CT扫描，或者从救护车或急诊室获得信息，以便更快地进行诊断或治疗。

（编辑：青岛站长网）

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