面向自主系统的边缘 AI。✎ Edit

Di AINNA, kami melihat masa depan AI bukan sekadar pada model yang lebih besar, kluster GPU yang lebih padat, atau infrastruktur cloud yang besar. Peluang sebenar ialah membawa kecerdasan itu lebih dekat dengan lokasi di mana keputusan operasi sebenar dibuat - di peringkat edge, dalam peranti, mesin, gudang, pusat pengagihan, kilang, ladang, dan premis pelanggan.

Di sinilah gabungan AI, Raspberry Pi, dan IoT memberi nilai besar dalam operasi logistik. Sebuah peranti kecil yang disambungkan kepada sensor, kamera, relay, motor, dan pangkalan data tempatan boleh memantau keadaan sebenar di lantai gudang, memproses maklumat inventori atau pergerakan SKU, serta mencetuskan tindakan segera tanpa sentiasa bergantung kepada cloud.

NeuralOps direka berasaskan konsep sistem yang terpisah. Bukannya bergantung pada satu model AI besar untuk menjalankan segala-galanya, kami memecah beban kerja kepada perkhidmatan yang lebih kecil, model bahasa kecil, skrip automasi, enjin keputusan, dan pengawal IoT. Setiap komponen menangani tugas yang tepat pada kos yang sesuai - sama ada memantau stok, mengawal peralatan material handling, atau menguruskan aliran keluar masuk barang.

Tidak lama lagi, model kecil akan cukup berkemampuan untuk menjalankan ejen autonomus secara sepenuhnya di luar talian. Ejen ini bukan sekadar berinteraksi; mereka akan memantau inventori, membuat keputusan pengisian semula, mengawal peranti, mengemas kini rekod SKU, dan melaksanakan aliran kerja secara tempatan - walaupun tanpa sambungan internet.

Ini penting kerana tidak setiap masalah logistik memerlukan model besar. 系统 pengairan ladang, pemantauan stok gudang, peranti keselamatan pintar, atau rangkaian sensor industri tidak memerlukan model 500B parameter. Yang diperlukan ialah AI yang boleh diharap, cekap, dan berkos rendah - mampu membuat keputusan yang tepat pada ketika yang tepat, sama ada untuk menguruskan rak, lorong, atau jadwal penghantaran.

Dengan NeuralOps, masa depan AI tidak akan dinilai hanya melalui saiz model. Ia akan dinilai berdasarkan berapa banyak keputusan operasi sebenar yang AI boleh buat secara bebas, berpatutan, dan boleh diharap - AI di lokasi keputusan logistik berlaku.