Abstract-Antalet anslutna IoT-enheter förväntas nå över 20 miljarder 2020. Dessa sträcker sig från grundläggande sensornoder som loggar och rapporterar data för molnbehandling, till de på kanten, som är kapabla att bearbeta och analysera inkommande information och vidta en åtgärd i enlighet därmed. Maskininlärning, och i synnerhet djupinlärning, är defacto processing paradigm för intelligent bearbetning dessa enorma volymer av data. Den resursinhiberade miljön av kantenheter, på grund av deras begränsade energibudget och låga beräkningsmöjligheter, gör dem dock till en utmanande plattform för spridning av önskad dataanalys, särskilt i realtidstillämpningar. I detta dokument hävdar vi därför att för ett brett spektrum av framväxande tillämpningar är kantintelligens ett nödvändigt evolutionärt behov, och därmed ger vi en sammanfattning av de utmaningar och möjligheter som uppstår till följd av detta behov. Vi visar upp genom en fallstudie om datorseende för kommersiella drönare, hur dessa möjligheter kan utnyttjas och hur en del av utmaningarna kan hanteras.
I REF använder författarna begreppet nära sensorer för maskininlärning applikationer, hävdar att ett brett spektrum av framväxande kant intelligence applikationer är en nödvändig utveckling för att ersätta molndata applikationer.
Edge Intelligence: Challenges and Opportunities of Near-Sensor Machine Learning Applications
{'venue': '2018 IEEE 29th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP)', 'journal': '2018 IEEE 29th International Conference on Application-specific Systems, Architectures and Processors (ASAP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}