著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
「エッジコンピューティング」（エッジコンピューティング）は、近年新興のクラウドコンピューティング技術の重要な分野の1つであり、データのエッジ情報を最大限に活用して計算や処理を行うことで、低遅延な伝送、リアルタイムかつ高速な伝送を実現します。データの信頼性が高い。実際の運用環境では、大量の生データが存在することが多く、これらの生データから貴重なビジネス情報をどのようにマイニングするかが大きな課題となっています。特に医療と健康の分野では、大量の患者データは中央システムに集約されても明確に分析することが難しいため、従来の集中型モデルではニーズを満たすことができません。したがって、「エッジ コンピューティング」テクノロジーは、人工知能 (AI) と遺伝的プログラミング (GP) 手法を組み合わせて、膨大な健康データを分析し、データ処理を実現するというまったく新しいソリューションをもたらし、ビジネス上の意思決定のためのワンストップ サービスを発見してください。
この記事は、エッジ コンピューティングにおける関連する理論的基礎、アルゴリズム原理、およびアプリケーションを体系的に説明することを目的としています。エッジ コンピューティングの定義、背景知識、特徴、3 つのレベルを詳しく紹介します。
- データ層: エッジ コンピューティングの焦点はデータのリアルタイム処理であるため、データはエッジ デバイスに保存して処理する必要があります。
- サービス層: エッジ コンピューティング テクノロジは、データ分析、ビジネス上の意思決定、リアルタイムの監視などのリアルタイムのビジネス サービスを提供できます。
- コンピューティング層: エッジ コンピューティング テクノロジは、複雑なコンピューティング タスクを効果的に実行するために、コンピューティング リソースの高度な並列処理に依存しています。次に、遺伝的プログラミングとエッジ コンピューティングの間の相関関係、違い、利点、制限が紹介されます。最後に、エッジ コンピューティングで遺伝的プログラミングを使用する場合に、遺伝的アルゴリズムと遺伝的演算子を構築する方法について説明します。この記事では、GP のニューラル ネットワークと CNN モデルに主に焦点を当て、実際のケースと組み合わせて、エッジ コンピューティングにおける GP のアプリケーションを読者に示します。