ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳಿಂದ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವರೆಗೆ, AI "ಕೊನೆಯ ಮೈಲಿ" ಗೆ ಬರುತ್ತದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು A ನಿಂದ B ವರೆಗಿನ ಪ್ರಯಾಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸೇವೆಯು ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ರೈಲು ನಿಲ್ದಾಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಿ ಅಥವಾ ಹಂಚಿದ ಬೈಸಿಕಲ್ ಆಗಿದೆ. ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಜನರು, ವಸ್ತುಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳ ಕಡೆಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. ಇದು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಗಣನೆ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕೋರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮುಕ್ತ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೇಂದ್ರೀಯವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ದೀರ್ಘ ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಒಮ್ಮುಖ ಸಂಚಾರದಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ನೈಜ-ಸಮಯ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್-ಬೇಡಿಕೆಯ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ChatGPT ಯ ಬೆಂಕಿಯು AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹೊಸ ಅಲೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದೆ, ಉದ್ಯಮ, ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್‌ಗಳು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ AI ಮುಳುಗುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಂತ್ಯ, ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಕ್ಲೌಡ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ನಿಜವಾದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಕೊನೆಯ ಕಿಲೋಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನೀತಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಚೀನಾದ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಂತರ್ಗತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಅವಧಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದೆ, ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಎಡ್ಜ್ ಮತ್ತು ಎಂಡ್‌ನ ಏಕೀಕರಣವು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ವಿಕಸನೀಯ ದಿಕ್ಕಾಗಿದೆ.

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಮುಂದಿನ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ 36.1% CAGR ಅನ್ನು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮವು ಸ್ಥಿರವಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದೆ, ಅದರ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಕ್ರಮೇಣ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ, ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಣೆಯಿಂದ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, IDC ಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವರದಿಯ ದತ್ತಾಂಶವು ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು 2021 ರಲ್ಲಿ US $ 3.31 ಶತಕೋಟಿಯನ್ನು ತಲುಪಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು ಸಂಯುಕ್ತ ವಾರ್ಷಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ. 2020 ರಿಂದ 2025 ರವರೆಗಿನ ದರ 22.2%. ಚೀನಾದಲ್ಲಿ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಗಾತ್ರವು 2027 ರಲ್ಲಿ RMB 250.9 ಶತಕೋಟಿಯನ್ನು ತಲುಪುವ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಿದೆ ಎಂದು ಸುಲ್ಲಿವಾನ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡಿದೆ, 2023 ರಿಂದ 2027 ರವರೆಗೆ 36.1% ನಷ್ಟು CAGR.

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಸರ-ಉದ್ಯಮವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಏಕಾಏಕಿ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರದ ಗಡಿಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ, ವ್ಯಾಪಾರದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಟ್ಟದಿಂದ ವ್ಯಾಪಾರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಸಹ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಹ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಉಪಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ, ಹಾಗೆಯೇ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಇಳಿಸುವ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಚಿಪ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು, ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಧನ ತಯಾರಕರು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿಪ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಂಕಗಣಿತದ ಚಿಪ್‌ಗಳನ್ನು ಕೊನೆಯ ಬದಿಯಿಂದ ಅಂಚಿನ ಬದಿಯಿಂದ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೈಡ್‌ಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಬದಿಯ ಚಿಪ್‌ಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಅವರು ವೇಗವರ್ಧಕ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಕೋರ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮಾಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪುಶ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಉದ್ಯಮಗಳೂ ಇವೆ. ಸಲಕರಣೆ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ರೂಪವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಕ್ರಮೇಣ ಚಿಪ್‌ನಿಂದ ಇಡೀ ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಪೂರ್ಣ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಥವಾ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್-ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್-ಸಂಯೋಜಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ವೇಗಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ

ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಶೇ

ನಗರ ಆಸ್ತಿಯ ಸಮಗ್ರ ತಪಾಸಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆಯ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆ ಮೋಡ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ-ಸೇವಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಮಿಕ-ತೀವ್ರ ವೆಚ್ಚಗಳು, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಅವಲಂಬನೆ, ಕಳಪೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ತಪಾಸಣೆ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಣ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಪಾಸಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಡೇಟಾ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಬಲೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಮೊಬೈಲ್ ತಪಾಸಣೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಉದ್ಯಮವು ನಗರ ಆಡಳಿತ AI ಬುದ್ಧಿವಂತ ತಪಾಸಣೆ ವಾಹನವನ್ನು ರಚಿಸಿದೆ, ಇದು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಂತಹ ವೃತ್ತಿಪರ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ. ಬೋರ್ಡ್ ಡಿಸ್ಪ್ಲೇಗಳು, ಮತ್ತು AI ಸೈಡ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು "ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆ + ಬುದ್ಧಿವಂತ ಯಂತ್ರ + ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಸಹಾಯ" ದ ತಪಾಸಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಗರ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಸಿಬ್ಬಂದಿ-ತೀವ್ರದಿಂದ ಯಾಂತ್ರಿಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಪಿನಿಂದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಸಕ್ರಿಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.

ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಮಾಣ ಸೈಟ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ

ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಿರ್ಮಾಣ ಸೈಟ್ ಪರಿಹಾರಗಳು AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಆಳವಾದ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿರ್ಮಾಣ ಉದ್ಯಮದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ಮಾಣ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅಂಚಿನ AI ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ವೀಡಿಯೊದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಘಟನೆಗಳ ಪೂರ್ಣ ಸಮಯದ ಪತ್ತೆ (ಉದಾ, ಹೆಲ್ಮೆಟ್ ಧರಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು), ಸಿಬ್ಬಂದಿ, ಪರಿಸರ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಸುರಕ್ಷತೆ ಅಪಾಯದ ಬಿಂದು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಜ್ಞಾಪನೆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಂಶಗಳು, AI ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕಾವಲುಗಾರಿಕೆ, ಮಾನವಶಕ್ತಿಯ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದು, ನಿರ್ಮಾಣ ಸ್ಥಳಗಳ ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಸುರಕ್ಷತೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು.

ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾರಿಗೆ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ

ಕ್ಲೌಡ್-ಸೈಡ್-ಎಂಡ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಾರಿಗೆ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಸೈಡ್ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ಅಂಚಿನ ಭಾಗವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಎಡ್ಜ್-ಸೈಡ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ಕೊನೆಯ ಭಾಗ.

ವಾಹನ-ರಸ್ತೆ ಸಮನ್ವಯ, ಹೊಲೊಗ್ರಾಫಿಕ್ ಛೇದಕಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಾಲನೆ ಮತ್ತು ರೈಲು ಸಂಚಾರದಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ನಿರ್ವಹಣೆ, ನಿರ್ಗಮನ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಭಜಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಶಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಸಬಹುದು, ಅಡ್ಡ-ಪದರದ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಪರಿವರ್ತನೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಏಕೀಕೃತ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾದ ಸಹಯೋಗದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸಹ ಮಾಡಬಹುದು.

ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ

ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸನ್ನಿವೇಶ: ಪ್ರಸ್ತುತ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಮ್ಯಾನುಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ದತ್ತಾಂಶದ ಅಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಉಪಕರಣದ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಡೇಟಾ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸ್ಲೋಪಿಯಾಗಿದ್ದು, ದಕ್ಷತೆಯ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಬಳಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಎಡ್ಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಶಬ್ದಾರ್ಥ ಮಟ್ಟದ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧನದ ಮಾಹಿತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಹರಿವಿನ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಬಹು-ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲ ಮಾಹಿತಿ ಸಮ್ಮಿಳನ, ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಮ್ಯಾನುಫ್ಯಾಕ್ಚರಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಬಲವಾದ ಡೇಟಾ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು.

ಸಲಕರಣೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸನ್ನಿವೇಶ: ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉಪಕರಣಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಮೂರು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ಮರುಪಾವತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ, ತಡೆಗಟ್ಟುವ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಪುನಶ್ಚೈತನ್ಯಕಾರಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಎಕ್ಸ್-ಪೋಸ್ಟ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟೋ ನಿರ್ವಹಣೆ, ತಡೆಗಟ್ಟುವ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ ಹಿಂದಿನ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸೇರಿದೆ, ಮೊದಲನೆಯದು ಸಮಯ, ಸಲಕರಣೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಸೈಟ್ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳ ನಿಯಮಿತ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಮಾನವನ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ ಅನುಭವ, ಎರಡನೆಯದು ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೂಲಕ, ಉಪಕರಣದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ಸ್ಥಿತಿಯ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೈಗಾರಿಕಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆ ಸನ್ನಿವೇಶ: ಕೈಗಾರಿಕಾ ದೃಷ್ಟಿ ತಪಾಸಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಮೊದಲ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ತಪಾಸಣೆ (AOI) ರೂಪವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ವಿವಿಧ ದೋಷಗಳಿಂದಾಗಿ ಅನೇಕ ದೋಷ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ AOI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗಿದೆ. ವಿಧಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕಳಪೆ ವಿಸ್ತರಣೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಲಸೆಯು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ AOI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಲಿನ ಅಗತ್ಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ + ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ AI ಕೈಗಾರಿಕಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಕ್ರಮೇಣ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು AI ಕೈಗಾರಿಕಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪಾಸಣೆ ವೇದಿಕೆಯು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ತಪಾಸಣೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಎರಡು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಸಾಗಿದೆ.

 


ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಅಕ್ಟೋಬರ್-08-2023
WhatsApp ಆನ್‌ಲೈನ್ ಚಾಟ್!