ケーススタディ:エンドポイントトレーニングとMicroAI™ATOM | ONETech
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End-Point Training and MicroAI AtomML™

16 7月20
エンドポイントトレーニングとMicroAI™ATOM

End-Point Training and MicroAI AtomML™

業界の課題

IoTテクノロジーが発展し、AIベースの分析が普及するにつれて、企業はAIソリューションの利点と従来のAIアプローチが必要とするデータのコストとのバランスを取る必要があります。 AIの標準的なトレーニングプロセスには、通常はクラウドベースの強力なハードウェアが必要であるため、高いデータコストが発生します。

この問題の潜在的な回避策は、エッジベースのAIです。エッジでAIをトレーニングするには、トレーニングプロセスをホストする強力で高価なサーバーが必要です。このソリューションは、大量のデータをクラウドに送信するコストを排除しますが、追加のハードウェアコストがかかります。

ソリューション

To avoid the high-priced hardware requirements of edge AI and the data costs of cloud-based AI, MicroAI has developed MicroAIAtomML™.  MicroAI AtomML™ is an end-point-based AI solution. This means that the AI lives entirely on the IoT device collecting the data. These devices are typically less expensive and are generally needed for both edge and cloud-based solutions.

Utilizing MicroAI AtomML™ for AI-enabled end-point training of IoT devices requires a few basic steps:https://www.onetech.ai/en/ourproducts/microai-atom

  • Select a MicroAI AtomML™-supported IoT device for end-point data collection
  • AIモデルをトレーニングするためのデータの取り込み
  • AIモデルをアクティブ化する
  • 削減された出力データを、特定のワークフローで指定された受信者と場所に送信します

一般的なMicroAI™ATOMプロセスフローは、次のステップで構成されます。

マイクロアイ図

インパクト

MicroAI’s MicroAI AtomML™ allows companies to employ AI solutions without the additional cost of high-volume data transfer to the cloud or expensive hardware. Removing these costs reduces the barriers to entry for companies attempting to implement cost-effective AI solutions. Additionally, end-point devices are ideal locations for feedback applications based on the results provided by MicroAI AtomML™. As the end-point device monitors the company asset, the device can signal the asset to change behavior based on the data provided by MicroAI AtomML™  Ultimately, MicroAI AtomML™ is a decentralized AI solution that is capable of living on small, non-expensive devices.