41、Edge-AI框架：特点、类型与资源分配

Edge-AI框架：特点、类型与资源分配

1. Edge-AI框架概述

Edge-AI框架是用于实现边缘人工智能应用的实用解决方案，与边缘AI架构不同，它具有一些预构建的功能或库，可在扩展边缘应用AI特性的同时提供独特的能力，并且能够根据特定应用进行定制。

2. Edge-AI框架的基本特征

为了便于在农业、医疗等多个领域开发边缘AI应用，从业者和研究人员开发了Edge-AI框架。这些框架在开发边缘AI应用时具有以下显著特征：
- 自主性 ：允许在不受关联系统影响的情况下独立运行边缘AI功能并做出决策。例如，在处理时间序列数据集的对手时，不同的学习模型（如Hive - Cotev2、InceptionTime和Captum - python可解释AI）会在不同级别执行。同时，要防止从学习模型或对手获得的边缘智能陷入潜在的对抗死锁。
- 实时性 ：框架应具备实时开发和部署学习模型或联邦解决方案的能力。随着现代应用对不同计算嵌入式设备的使用，实时性需求日益增长。许多边缘AI应用都需要实时处理能力，例如天气预测或摄像头监控相关应用。
- 协作性 ：在现代社会，团队合作对于建设性发展比个人表现更重要。同样，边缘AI应用也需要以协作方式提供功能。例如，联邦学习模型会利用多台计算机和分布式数据集来开发强大的学习模型。
- 可扩展性 ：可扩展性是AI解决方案的重要参数之一。框架需要能够扩展到数万个边缘设备或传感器网络，并在这个过程中获得学习洞察。即使扩展到多台机器或算法发展，框架也必须在预测准确性或学