論文の概要: Roadmap for Edge AI: A Dagstuhl Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00616v1
- Date: Sat, 27 Nov 2021 16:48:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-02 15:28:13.724101
- Title: Roadmap for Edge AI: A Dagstuhl Perspective
- Title（参考訳）: Edge AIのロードマップ - Dagstuhl氏の見解
- Authors: Aaron Yi Ding, Ella Peltonen, Tobias Meuser, Atakan Aral, Christian
Becker, Schahram Dustdar, Thomas Hiessl, Dieter Kranzlmuller, Madhusanka
Liyanage, Setareh Magshudi, Nitinder Mohan, Joerg Ott, Jan S. Rellermeyer,
Stefan Schulte, Henning Schulzrinne, Gurkan Solmaz, Sasu Tarkoma, Blesson
Varghese, Lars Wolf
- Abstract要約: Edge AIは、データ駆動アプリケーションへの適応を提供し、ネットワークと無線アクセスを強化し、分散AI/MLパイプラインの作成、最適化、デプロイを可能にします。
目標は、主要なアクターとイネーブラーをまとめてEdge AIのドメインをさらに前進させる、計画されたロードマップを共有することだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.871316017033928
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Based on the collective input of Dagstuhl Seminar (21342), this paper
presents a comprehensive discussion on AI methods and capabilities in the
context of edge computing, referred as Edge AI. In a nutshell, we envision Edge
AI to provide adaptation for data-driven applications, enhance network and
radio access, and allow the creation, optimization, and deployment of
distributed AI/ML pipelines with given quality of experience, trust, security
and privacy targets. The Edge AI community investigates novel ML methods for
the edge computing environment, spanning multiple sub-fields of computer
science, engineering and ICT. The goal is to share an envisioned roadmap that
can bring together key actors and enablers to further advance the domain of
Edge AI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Dagtuhl Seminar (21342) の総合的な入力に基づき,エッジAI(エッジAI)と呼ばれるエッジコンピューティングの文脈におけるAI手法と能力に関する包括的議論を行う。
簡単に言うと、Edge AIは、データ駆動アプリケーションへの適応を提供し、ネットワークと無線アクセスを強化し、所定の品質のエクスペリエンス、信頼性、セキュリティ、プライバシの目標を備えた分散AI/MLパイプラインの作成、最適化、デプロイを可能にします。
Edge AIコミュニティは、エッジコンピューティング環境のための新しいMLメソッドを調査し、コンピュータサイエンス、エンジニアリング、ICTの複数のサブフィールドにまたがる。
目標は、主要なアクターとイネーブラーがEdge AIのドメインをさらに前進させるためのロードマップを共有することだ。
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