Пограничный интеллект: прокладывая последний участок пути для искусственного интеллекта с помощью периферийных вычислений

Благодаря прорывам в области глубокого обучения в последние годы наблюдается бурный рост приложений и сервисов искусственного интеллекта (ИИ), охватывающих персональных ассистентов, рекомендательные системы и видеомониторинг/аудиомониторинг. В последнее время, вследствие распространения мобильных вычислений и Интернета вещей (IoT), к Интернету подключены миллиарды мобильных устройств и устройств IoT, генерирующих на периферии сети зиллионы байтов данных. Эта тенденция обусловливает острую необходимость перенести передовые возможности ИИ на периферию сети, чтобы в полной мере раскрыть потенциал больших данных, формируемых на периферии. Для удовлетворения этой потребности периферийные вычисления — новая парадигма, переносящая вычислительные задачи и сервисы из ядра сети на её периферию, — получили широкое признание как перспективное решение. Новая междисциплинарная область, получившая названия «периферийный ИИ» и «пограничный интеллект» (EI), начинает привлекать огромный интерес. Однако исследования EI всё ещё находятся на начальной стадии, и сообщества компьютерных систем и ИИ испытывают острую потребность в специализированной площадке для обмена последними достижениями в области EI. С этой целью мы проводим всесторонний обзор недавних исследований EI. В частности, сначала рассматриваются предпосылки и мотивация запуска ИИ на периферии сети. Затем представлен обзор базовых архитектур, фреймворков и новых ключевых технологий для обучения и вывода моделей глубокого обучения на периферии сети. Наконец, обсуждаются перспективные направления дальнейших исследований EI. Мы полагаем, что этот обзор привлечёт растущее внимание, будет способствовать плодотворным дискуссиям и вдохновит на новые исследовательские идеи в области EI.