Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial Intelligence at the Edge

論文の概要: Artificial Intelligence at the Edge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05410v1
Date: Thu, 10 Dec 2020 02:08:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-15 23:53:10.767862
Title: Artificial Intelligence at the Edge
Title（参考訳）: エッジにおける人工知能
Authors: Elisa Bertino and Sujata Banerjee
Abstract要約: 5Gモバイル通信ネットワークは通信容量を増やし、伝送遅延とエラーを低減し、省エネする。将来の6Gテクノロジーは、可視光通信など、より多くの技術を統合します。多くのアプリケーションは、アプリケーションのエンドポイントに近い計算と分析を必要とします。つまり、中央集権型クラウドではなく、ネットワークの端にあります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.451110446336276
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Internet of Things (IoT) and edge computing applications aim to support a variety of societal needs, including the global pandemic situation that the entire world is currently experiencing and responses to natural disasters. The need for real-time interactive applications such as immersive video conferencing, augmented/virtual reality, and autonomous vehicles, in education, healthcare, disaster recovery and other domains, has never been higher. At the same time, there have been recent technological breakthroughs in highly relevant fields such as artificial intelligence (AI)/machine learning (ML), advanced communication systems (5G and beyond), privacy-preserving computations, and hardware accelerators. 5G mobile communication networks increase communication capacity, reduce transmission latency and error, and save energy -- capabilities that are essential for new applications. The envisioned future 6G technology will integrate many more technologies, including for example visible light communication, to support groundbreaking applications, such as holographic communications and high precision manufacturing. Many of these applications require computations and analytics close to application end-points: that is, at the edge of the network, rather than in a centralized cloud. AI techniques applied at the edge have tremendous potential both to power new applications and to need more efficient operation of edge infrastructure. However, it is critical to understand where to deploy AI systems within complex ecosystems consisting of advanced applications and the specific real-time requirements towards AI systems.
Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)とエッジコンピューティングアプリケーションは、世界が現在経験している世界的なパンデミックや自然災害への対応など、さまざまな社会的ニーズをサポートすることを目指している。没入型ビデオ会議、拡張現実(ar)、自動運転車、教育、医療、災害復旧などの分野におけるリアルタイムインタラクティブなアプリケーションの必要性は、これまで以上に高まっている。同時に、人工知能(ai)/機械学習(ml)、高度な通信システム(5g以降)、プライバシ保存計算、ハードウェアアクセラレータなど、非常に関連性の高い分野における最近の技術ブレークスルーがある。 5g モバイル通信ネットワークは通信能力を高め,伝送遅延とエラーを低減し,新たなアプリケーションに必要な省エネを実現している。将来の6G技術は、可視光通信など多くの技術を統合し、ホログラフィー通信や高精度製造など、画期的なアプリケーションをサポートする。これらのアプリケーションの多くは、アプリケーションのエンドポイントに近い計算と分析を必要とします。エッジに適用されるAI技術は、新しいアプリケーションを動かすことと、エッジインフラストラクチャのより効率的な運用の必要性の両方において、大きな可能性を秘めている。しかし、高度なアプリケーションとAIシステムに対する特定のリアルタイム要求からなる複雑なエコシステムにAIシステムをデプロイする方法を理解することは、非常に重要である。

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