23、边缘AI在航空与太阳能领域的应用探索

边缘AI在航空与太阳能领域的应用探索

1. 边缘AI概述

边缘AI是人工智能与边缘计算的融合。它旨在以更贴近和本地化的方式探索边缘设备生成的数据中无数的关联和关系。将人工智能技术应用于低维设备以完成特定任务，是边缘AI的真正成功之处。

随着物联网、移动和无线设备数量的激增，异构数据得以快速流动。人工智能、机器学习和深度学习技术被用于挖掘这些海量数据，释放潜在知识，以实现高质量的决策。例如，通过机器学习算法分析空气质量指数（AQI）、温度、湿度和压力等环境数据，能够更深入地了解这些因素，并做出准确的气象预测。

深度学习正日益流行。深度学习的改进是与生俱来的，但数据在算法和硬件影响下的作用大多被忽视。使用深度神经网络（DNN）可以增加神经元层数，从而改进深度学习算法。为了在DNN中学习更多参数，需要增加对所需数据的训练，这也让我们认识到数据对人工智能的重要性。过去，这些数据在大型数据中心创建和存储。如今，物联网迅速发展，在边缘端产生了大量数据。在云数据中心用AI算法处理这些数据会消耗更多带宽资源，带来巨大压力。为应对这一挑战，边缘计算应运而生，它通过将计算转移到边缘端，以最小的延迟实现数据处理。

2. 基于边缘AI的无人机机翼检查系统

2.1 实施算法

无人机飞行的输入包括自动驾驶仪、GPS和RGB或红外相机。自动驾驶仪通常是一种微机电系统，可在无人干预的情况下自动引导无人机飞行，使无人机遵循轨迹参考路径。GPS系统为目标定位提供网格布局。相机（RGB或IR）捕捉机翼结构的图像，处理后的图像使用边缘检测工具（MATLAB软件）进行检查。如果检测到缺陷，过程结束；如果没有，则无人机移动到不同区域，重新开始检查。