Key points are not available for this paper at this time.
لقد أنشأ إنترنت الأشياء (IoT) عالماً متصلاً بشكل شامل مدعوماً بمجموعة متنوعة من المستشعرات السلكية واللاسلكية التي تنتج بيانات غير متجانسة متنوعة على مر الزمن في مجموعة من المجالات والتطبيقات. لاستخراج المعلومات الكاملة من هذه البيانات، أثبتت تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) المتقدمة، وخاصة التعلم العميق (DL)، نجاحها في تسهيل تحليلات البيانات، والتنبؤ بالمستقبل، واتخاذ القرارات. لقد عزز الدمج الجماعي للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء بشكل كبير التطور السريع لأنظمة الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT) التي تحلل وتستجيب للمثيرات الخارجية بشكل أكثر ذكاءً دون تدخل البشر. ومع ذلك، فإن معالجة كميات هائلة من البيانات في السحابة تمثل تحدياً أو غير ممكنة بسبب التأثير المدمر لحجم البيانات، وسرعتها، وموثوقيتها والزمن القاتل لنقل البيانات على بنى الشبكات التحتية. يمكن معالجة هذه التحديات الحرجة بشكل كافٍ من خلال تقديم الحوسبة الطرفية. يجري هذا المقال استطلاعًا موسعًا لهندسة معمارية منظمة بين الطرف والسحابة لأنظمة AIoT المرنة. بشكل خاص، يبدأ بتوضيح المفاهيم الأساسية بما في ذلك إنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية. موجهًا بواسطة هذه المفاهيم، يستكشف الهيكل العام لـ AIoT، ويقدم مثالاً عمليًا لـ AIoT لتوضيح كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية ويلخص تطبيقات AIoT الواعدة. بعد ذلك، يتم استعراض التقنيات الناشئة لنماذج الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالاستدلال والتدريب على حافة الشبكة. أخيرًا، يتم تسليط الضوء على التحديات المفتوحة والاتجاهات المستقبلية في هذا المجال الواعد.
درس تشانغ وآخرون (Mon,) هذا السؤال.