蓋世汽車訊 每天，大量涉及天氣、交通和社交媒體的數(shù)據(jù)需要進行實時處理。在傳統(tǒng)云計算中，這種處理過程在云端進行，引起了人們對數(shù)據(jù)泄漏、通信延遲、速度慢和功耗更高等問題的擔憂。
（圖片來源：東京理科大學）
在這種背景下，“邊緣計算（edge computing）”提供了富有前景的替代解決方案。它位于用戶附近，旨在分配計算以減少負載并加快數(shù)據(jù)處理速度。具體來說，邊緣人工智能（edge AI）是在邊緣計算環(huán)境中實現(xiàn)人工智能處理的一種方法，預(yù)計將在自動駕駛汽車和工廠機器異常預(yù)測等領(lǐng)域得到應(yīng)用。
然而，為了實現(xiàn)有效的邊緣計算，需要高效且計算成本低的技術(shù)，其中儲層計算（reservoir computing）是富有前景的選項之一。這種計算方法可用于處理隨時間記錄的信號，利用儲層（可進行非線性響應(yīng)）將這些信號轉(zhuǎn)化為復雜的模式。尤其是使用物理系統(tǒng)動力學的物理儲層（physical reservoir），具有計算成本效益和效率。然而，它們實時處理信號的能力受到物理系統(tǒng)自然弛豫時間的限制，使實時處理過程受到影響，需要進行調(diào)整以獲得最佳學習性能。
來源：第一電動網(wǎng)
作者：蓋世汽車
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