耐能晶片與Google獲美陸軍專案採用

耐能智慧董事長劉峻誠(左二)與共同創業的同仁好友。圖/謝易晏

近日在IeeeXplore上新刊登了一篇有關耐能的新論文「Edge-AI在結構健康監測中的應用研究」,該論文旨在研究邊緣AI在結構健康監測領域的能力,特別是對混凝土橋樑裂縫的檢測。值得一提的是,該論文獲得了美國軍方的支持。

近年來,邊緣側AI因其實時處理,低延遲,數據安全及穩定性可靠等諸多優勢,已被用於諸多生活,例如智慧交通、智慧工業、能源、製造等領域。更因邊緣設備通常能夠獨立工作,即使在無網路的情況下仍然可以進行一定程度的數據處理和決策,保證了系統的穩定性和可靠性,相較於雲端,具備更大的擴展性。

論文作者通過使用了Kneron KL520和Google Coral開發板及操作平臺進行了裂紋檢測任務的邊緣ai實驗。並通過實驗數據,展示了邊緣側AI在處理此類結構性檢測任務中的多項優點及諸多潛力。實驗結果表明,邊緣AI設備擅長於即時流圖像和離線圖像的裂紋分類,具有顯著的分類分數和平均推理時間。

日益增加的交通流量壓力和結構負荷疲勞的威脅,使監測橋樑的狀態至關重要。隨着AI的普及,通過將AI算法和模型部署在橋樑現場的端側設備上,可以實現對橋樑結構的即時監控和裂縫檢測,這對於橋樑維護和管理帶來了巨大的變革。

邊緣側AI的前景廣闊,其優勢在於即時處理、數據安全與隱私保護、高效率與資源利用、離線支持與穩定性以及新的業務模式與應用場景。隨着技術的不斷髮展和應用場景的不斷拓展,邊緣側AI將在未來發揮更加重要的作用。

耐能晶片支援CNN、Transformer、RNN Hybrid等多種AI模型, 擁有更高的處理效率和精度。不久前更是發佈了EDGE GPT解決方案,加速了AI技術融入在更多行業之中,推動產業升級。

未來想必隨着AI的爆發,人工智慧將在人類社會中扮演越來越重要的角色,併爲美好社會創造更多價值。