ຂັ້ນຕອນການແນະນໍາປັນຍາປະດິດເຂົ້າໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບແລະແນວໂນ້ມການພັດທະນາຂອງລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບ AI ໃນອະນາຄົດ

ການແນະນໍາ AI ເຂົ້າໄປໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນການຕິດຕາມແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະ scene ອັດສະລິຍະແລະຄວາມສາມາດໃນການເຕືອນໄພເບື້ອງຕົ້ນ.

ວິທີການດ້ານວິຊາການສໍາລັບການແນະນໍາ AI

ຂັ້ນຕອນການແນະນໍາ AI

ການວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການແລະການຄັດເລືອກເຕັກໂນໂລຢີ

ກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດ AI, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດການວິເຄາະລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ກໍານົດຫນ້າທີ່ເຝົ້າລະວັງທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງ, ແລະເລືອກເຕັກໂນໂລຢີ AI ທີ່ເຫມາະສົມ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກໍານົດບຸກຄົນ, ເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງສາມາດເລືອກໄດ້.

 ການຍົກລະດັບຮາດແວ ແລະການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ

ເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ຂອງເຕັກໂນໂລຢີ AI, ຮາດແວຂອງລະບົບເຝົ້າລະວັງຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງ, ເຊັ່ນ: ການເພີ່ມເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍແລະອຸປະກອນເກັບຮັກສາທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບຄວາມລະອຽດສູງຕ້ອງໄດ້ຮັບການຕິດຕັ້ງເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຊັດເຈນຂອງຂໍ້ມູນວິດີໂອແລະປະສິດທິພາບການປຸງແຕ່ງ. ໃນລະຫວ່າງການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ, ສູດການຄິດໄລ່ AI ໄດ້ຖືກຝັງເຂົ້າໄປໃນແພລະຕະຟອມການເຝົ້າລະວັງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນວິດີໂອໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

ການທົດສອບລະບົບແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ

ຫຼັງຈາກການເຊື່ອມໂຍງລະບົບສໍາເລັດແລ້ວ, ການທົດສອບຊ້ໍາຊ້ອນແມ່ນຈໍາເປັນເພື່ອກໍານົດແລະແກ້ໄຂບັນຫາການດໍາເນີນງານແລະຮັບປະກັນການດໍາເນີນງານທີ່ຫມັ້ນຄົງແລະມີປະສິດທິພາບຂອງເຕັກໂນໂລຢີ AI. ຜ່ານການທົດລອງໃນໄລຍະຍາວ, ສູດການຄິດໄລ່ຖືກປັບໃຫ້ເໝາະສົມຫຼາຍຄັ້ງເພື່ອເພີ່ມຄວາມສະຫຼາດຂອງລະບົບ ແລະຄວາມສາມາດໃນການຕອບໂຕ້ສຸກເສີນ.

ສິ່ງທ້າທາຍແລະການແກ້ໄຂສໍາລັບການແນະນໍາ AI

ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະຄວາມປອດໄພ

ການແນະນໍາເທກໂນໂລຍີ AI ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພເພີ່ມຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບອາດຈະບັນທຶກຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ເຊັ່ນ: ໃບໜ້າ ແລະປ້າຍທະບຽນລົດ. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ເທັກໂນໂລຍີ de-identification ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວສາມາດໃຊ້ເພື່ອມົວໃບໜ້າ, ປ້າຍທະບຽນລົດ ແລະພື້ນທີ່ສະເພາະເພື່ອຮັບປະກັນການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.

ຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງຮາດແວ ແລະຊອບແວ

ເມື່ອແນະນໍາເທກໂນໂລຍີ AI, ບັນຫາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງຮາດແວແລະຊອບແວອາດຈະເກີດຂື້ນ. ຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກບາງອັນອາດຈະຕ້ອງການການຮອງຮັບຮາດແວສະເພາະ, ເຊັ່ນ GPU ຫຼື NPU. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ໂປເຊດເຊີທີ່ມີສະຖາປັດຕະຍະກໍາຫຼາຍຫຼັກ heterogeneous, ເຊັ່ນ AM69A, ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້. ພວກເຂົາເຈົ້າປະສົມປະສານຫຼາຍແກນແລະເຄື່ອງເລັ່ງຮາດແວເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງສະຖານະການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນແລະການຄຸ້ມຄອງ

ການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີ AI ສ້າງຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານ, ແລະວິທີການເກັບຮັກສາ ແລະຈັດການຂໍ້ມູນນີ້ໃຫ້ມີປະສິດທິພາບເປັນບັນຫາຫຼັກ. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ຄອມພິວເຕີຂອບລວມແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາຄລາວສາມາດໄດ້ຮັບການຮັບຮອງເອົາ. ອຸປະກອນ Edge ແມ່ນຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ຟັງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະດໍາເນີນການວິເຄາະຮູບແບບຂະຫນາດໃຫຍ່.

ແນວໂນ້ມການພັດທະນາໃນອະນາຄົດ

ລະດັບຄວາມສະຫລາດແລະອັດຕະໂນມັດທີ່ສູງຂຶ້ນ

ໃນອະນາຄົດ, ເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດ (AI) ຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບມີຄວາມສະຫຼາດແລະອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໂດຍຜ່ານລະບົບການຮຽນຮູ້ເລິກ, ລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບສາມາດກໍານົດອັດຕະໂນມັດແລະປະມວນຜົນສະຖານະການທີ່ສັບສົນ, ເຊັ່ນ: ການວິເຄາະພຶດຕິກໍາຂອງຝູງຊົນແລະການກວດສອບເຫດການຜິດປົກກະຕິ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ລະບົບສາມາດປັບກົນລະຍຸດການຕິດຕາມໂດຍອັດຕະໂນມັດໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ປັບປຸງປະສິດທິພາບການຕິດຕາມ.

ການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆ

AI ຈະຖືກປະສົມປະສານຢ່າງເລິກເຊິ່ງກັບ 5G, Internet of Things (IoT), ແລະຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ. 5G ຈະໃຫ້ລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ມີເຄືອຂ່າຍການສື່ສານໄວ, ໝັ້ນຄົງກວ່າ, ຮອງຮັບການສົ່ງຂໍ້ມູນແບບສົດໆ ແລະການຄວບຄຸມໄລຍະໄກ. IoT ຈະເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງອຸປະກອນ, ເຮັດໃຫ້ລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບສາມາດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກັບອຸປະກອນອັດສະລິຍະອື່ນໆ. ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລຈະໃຫ້ສະພາບແວດລ້ອມສະເໝືອນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບການອອກແບບ, ການທົດສອບ, ແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບ.

ສະຖານະການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກວ້າງຂວາງ

ດ້ວຍການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງເຕັກໂນໂລຊີປັນຍາປະດິດ, ສະຖານະການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຕົນໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບຈະກາຍເປັນທີ່ກວ້າງຂວາງ. ນອກເຫນືອຈາກຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄວາມປອດໄພແລະການເຝົ້າລະວັງແບບດັ້ງເດີມ, AI ຍັງຈະຖືກນໍາໃຊ້ກັບຂົງເຂດທີ່ກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ, ເມືອງສະຫຼາດ, ການຜະລິດອັດສະລິຍະ, ແລະການດູແລສຸຂະພາບ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ, AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄວບຄຸມສັນຍານຈະລາຈອນ, ຄາດຄະເນການໄຫຼວຽນຂອງການຈະລາຈອນ, ແລະອັດຕະໂນມັດກວດພົບອຸປະຕິເຫດຈະລາຈອນ. ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອ telemedicine ແລະການວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດ.

ສະຫຼຸບ

ໃນອະນາຄົດ, ດ້ວຍການພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງເທກໂນໂລຍີປັນຍາປະດິດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນໃນລະບົບກ້ອງຖ່າຍຮູບຈະກາຍເປັນອັດສະລິຍະ, ອັດຕະໂນມັດແລະມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ນໍາເອົາມູນຄ່າຫຼາຍກວ່າເກົ່າໃນການພັດທະນາດ້ານຕ່າງໆ.