ایج اے آئی (جسے کبھی کبھار “نیٹ ورک کے کنارے پر AI” بھی کہا جاتا ہے) کا مطلب ہے کہ مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے ماڈلز مقامی آلات پر (سینسرز، کیمرے، اسمارٹ فونز، صنعتی گیٹ ویز وغیرہ) چلائے جائیں، نہ کہ دور دراز کے ڈیٹا سینٹرز میں۔ دوسرے الفاظ میں، نیٹ ورک کا “کنارہ” – جہاں ڈیٹا پیدا ہوتا ہے – کمپیوٹنگ کا کام انجام دیتا ہے۔ اس سے آلات کو موقع پر ہی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی سہولت ملتی ہے، بجائے اس کے کہ وہ خام ڈیٹا کو مسلسل کلاؤڈ پر بھیجیں۔
جیسا کہ IBM وضاحت کرتا ہے، ایج اے آئی مرکزی سرور پر انحصار کیے بغیر موقع پر ہی حقیقی وقت میں پروسیسنگ کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک کیمرہ جس میں ایج اے آئی ہو، فوری طور پر اشیاء کی شناخت اور درجہ بندی کر سکتا ہے، اور فوری فیڈبیک فراہم کرتا ہے۔ مقامی طور پر ڈیٹا پروسیس کرنے سے، ایج اے آئی انٹرنیٹ کنکشن کی غیر مستقل یا عدم موجودگی میں بھی کام کر سکتا ہے۔
صنعتی رپورٹس کے مطابق، یہ تبدیلی تیزی سے ہو رہی ہے: عالمی سطح پر ایج کمپیوٹنگ پر خرچ 2024 میں تقریباً 232 ارب ڈالر تک پہنچ گیا ہے (2023 کے مقابلے میں 15% اضافہ)، جس کی بڑی وجہ AI سے چلنے والی IoT کی ترقی ہے۔
خلاصہ یہ کہ، ایج اے آئی کمپیوٹنگ کو ڈیٹا کے ماخذ کے قریب لاتا ہے – یعنی آلات یا قریبی نوڈز پر ذہانت تعینات کرتا ہے، جو ردعمل کو تیز کرتا ہے اور کلاؤڈ کو ہر چیز بھیجنے کی ضرورت کو کم کرتا ہے۔
ایج اے آئی بمقابلہ کلاؤڈ اے آئی: اہم فرق
روایتی کلاؤڈ بیسڈ AI کے برعکس (جو تمام ڈیٹا کو مرکزی سرورز پر بھیجتا ہے)، ایج اے آئی کمپیوٹنگ کو مقامی ہارڈویئر پر تقسیم کرتا ہے۔ اوپر دیا گیا خاکہ ایک سادہ ایج کمپیوٹنگ ماڈل کو ظاہر کرتا ہے: اختتامی آلات (نیچے کی تہہ) ڈیٹا کو ایج سرور یا گیٹ وے (درمیانی تہہ) کو بھیجتے ہیں، نہ کہ صرف دور دراز کلاؤڈ (اوپر کی تہہ) کو۔
اس ترتیب میں، AI کی پیش گوئی یا انفرنس ڈیوائس یا مقامی ایج نوڈ پر ہو سکتی ہے، جس سے مواصلاتی تاخیر بہت کم ہو جاتی ہے۔
- تاخیر: ایج اے آئی تاخیر کو کم کرتا ہے۔ چونکہ پروسیسنگ مقامی ہوتی ہے، فیصلے ملی سیکنڈز میں ہو سکتے ہیں۔ IBM کے مطابق، ایج پر مبنی انفرنس “ڈیوائس پر براہ راست ڈیٹا پروسیسنگ کے ذریعے تاخیر کو کم کرتا ہے،” جبکہ کلاؤڈ AI میں ڈیٹا کو دور دراز سرورز پر بھیجنے اور واپس لانے میں اضافی تاخیر ہوتی ہے۔
یہ وقت حساس کاموں کے لیے انتہائی اہم ہے (مثلاً گاڑی کے حادثے سے بچاؤ یا روبوٹ کنٹرول کرنا)۔ - بینڈوڈتھ: ایج اے آئی نیٹ ورک کے بوجھ کو کم کرتا ہے۔ ڈیٹا کو موقع پر تجزیہ یا فلٹر کرنے سے، بہت کم معلومات کو اوپر بھیجنا پڑتا ہے۔ IBM وضاحت کرتا ہے کہ ایج سسٹمز “کم بینڈوڈتھ کا تقاضا کرتے ہیں” کیونکہ زیادہ تر ڈیٹا مقامی رہتا ہے۔
اس کے برعکس، کلاؤڈ AI کو خام ڈیٹا کو بار بار منتقل کرنے کے لیے مسلسل تیز رفتار کنکشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ایج اے آئی کو زیادہ مؤثر اور سستا بناتا ہے جب نیٹ ورکس مصروف یا مہنگے ہوں۔ - رازداری/سیکیورٹی: ایج اے آئی رازداری کو بہتر بنا سکتا ہے۔ حساس ڈیٹا (آواز، تصاویر، صحت کے اعداد و شمار) کو ڈیوائس پر پروسیس اور ذخیرہ کیا جا سکتا ہے، بغیر کلاؤڈ کو بھیجے۔ اس سے تیسرے فریق کی خلاف ورزیوں کا خطرہ کم ہوتا ہے۔
مثال کے طور پر، ایک اسمارٹ فون آپ کا چہرہ مقامی طور پر پہچان سکتا ہے بغیر آپ کی تصویر اپلوڈ کیے۔ اس کے برعکس، کلاؤڈ AI اکثر ذاتی ڈیٹا کو بیرونی سرورز پر بھیجتا ہے، جو سیکیورٹی کے خطرات بڑھا سکتا ہے۔ - کمپیوٹنگ وسائل: کلاؤڈ ڈیٹا سینٹرز کے پاس تقریباً لامحدود CPU/GPU طاقت ہوتی ہے، جو بہت بڑے AI ماڈلز کی اجازت دیتی ہے۔ ایج ڈیوائسز کے پاس بہت کم پروسیسنگ اور اسٹوریج ہوتا ہے۔ جیسا کہ IBM کہتا ہے، ایج یونٹس “ڈیوائس کے سائز کی حدود سے محدود ہوتے ہیں”۔
لہٰذا، ایج اے آئی اکثر بہتر یا چھوٹے ماڈلز استعمال کرتا ہے۔ عملی طور پر، بھاری ماڈلز کی تربیت عام طور پر کلاؤڈ میں ہوتی ہے، اور صرف کمپیکٹ، کوانٹائزڈ ماڈلز کو ایج ڈیوائسز پر تعینات کیا جاتا ہے۔ - اعتماد: مسلسل کنیکٹیویٹی پر انحصار کم کرنے سے، ایج اے آئی اہم کاموں کو نیٹ ورک بند ہونے کی صورت میں بھی جاری رکھ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ڈرون جب بیس سے سگنل کھو دیتا ہے تو اپنے اندر موجود AI کی مدد سے نیویگیٹ کر سکتا ہے۔
مختصراً، ایج اور کلاؤڈ AI ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں۔ کلاؤڈ سرورز بھاری تربیت، آرکائیونگ اور بڑے پیمانے پر تجزیہ کرتے ہیں، جبکہ ایج اے آئی حقیقی وقت کی پیش گوئی اور فوری فیصلے ڈیٹا کے قریب انجام دیتا ہے۔
ایج اے آئی کے فوائد
ایج اے آئی صارفین اور تنظیموں کے لیے کئی عملی فوائد فراہم کرتا ہے:
- حقیقی وقت کا ردعمل: مقامی طور پر ڈیٹا پروسیس کرنے سے فوری تجزیہ ممکن ہوتا ہے۔ صارفین کو فوری فیڈبیک ملتا ہے (مثلاً لائیو آبجیکٹ ڈیٹیکشن، آواز کا جواب، غیر معمولی صورتحال کی اطلاع) بغیر کلاؤڈ کے لیے انتظار کیے۔
یہ کم تاخیر اضافی حقیقت، خودکار گاڑیوں، اور روبوٹکس جیسے اطلاقات کے لیے بہت اہم ہے۔ - بینڈوڈتھ اور لاگت میں کمی: ایج اے آئی کے ساتھ، صرف خلاصہ شدہ نتائج یا غیر معمولی واقعات کو انٹرنیٹ پر بھیجنا پڑتا ہے۔ اس سے ڈیٹا ٹرانسفر اور کلاؤڈ اسٹوریج کی لاگت میں نمایاں کمی آتی ہے۔
مثلاً، ایک سیکیورٹی کیمرہ صرف تب کلپس اپلوڈ کرے گا جب وہ ممکنہ خطرہ محسوس کرے، بجائے مسلسل اسٹریم کرنے کے۔ - بہتر رازداری: ڈیٹا کو ڈیوائس پر رکھنا سیکیورٹی کو بہتر بناتا ہے۔ ذاتی یا حساس معلومات مقامی ہارڈویئر سے باہر نہیں جاتی اگر وہ ایج پر پروسیس ہو۔
یہ خاص طور پر ان اطلاقات کے لیے اہم ہے جن پر سخت رازداری کے قوانین لاگو ہوتے ہیں (صحت، مالیات وغیرہ)، کیونکہ ایج اے آئی ڈیٹا کو ملک یا ادارے کے اندر رکھ سکتا ہے۔ - توانائی اور لاگت کی بچت: ڈیوائس پر AI چلانے سے توانائی کی بچت ہوتی ہے۔ کم طاقت والے چپ پر چھوٹا ماڈل چلانا اکثر کلاؤڈ سرور کو ڈیٹا بھیجنے اور واپس لانے سے کم توانائی استعمال کرتا ہے۔
یہ سرور کی لاگت کو بھی کم کرتا ہے – بڑے AI ورک لوڈز کلاؤڈ میں مہنگے ہوتے ہیں۔ - آف لائن صلاحیت اور مضبوطی: اگر کنیکٹیویٹی ناکام ہو جائے تو ایج اے آئی کام جاری رکھ سکتا ہے۔ آلات مقامی ذہانت کے ساتھ کام کر سکتے ہیں، پھر بعد میں ہم آہنگی کر سکتے ہیں۔
یہ نظاموں کو زیادہ مضبوط بناتا ہے، خاص طور پر دور دراز علاقوں یا اہم مشن کے استعمال میں (مثلاً صنعتی نگرانی)۔
ریڈ ہیٹ اور IBM دونوں ان فوائد کو اجاگر کرتے ہیں۔ ایج اے آئی “اعلی کارکردگی والی کمپیوٹنگ صلاحیتیں کنارے پر لاتا ہے،” جو حقیقی وقت کے تجزیے اور بہتری ہوئی کارکردگی کو ممکن بناتا ہے۔
ایک رپورٹ کے مطابق، ایج کی تعیناتی تاخیر اور بینڈوڈتھ کی ضروریات کو کم کرتی ہے جبکہ رازداری اور اعتماد کو بڑھاتی ہے۔
ایج اے آئی کے چیلنجز
اپنے فوائد کے باوجود، ایج اے آئی کو کچھ مشکلات کا سامنا بھی ہے:
- ہارڈویئر کی حدود: ایج ڈیوائسز عام طور پر چھوٹے اور وسائل میں محدود ہوتے ہیں۔ ان میں عموماً معمولی CPUs یا مخصوص کم طاقت والے NPUs اور محدود میموری ہوتی ہے۔
یہ AI انجینئرز کو مجبور کرتا ہے کہ وہ ماڈل کمپریشن، پروننگ یا TinyML تکنیک استعمال کریں تاکہ ماڈلز کو ڈیوائس پر فٹ کیا جا سکے۔ پیچیدہ ڈیپ لرننگ ماڈلز اکثر مائیکرو کنٹرولر پر مکمل طور پر نہیں چل سکتے، اس لیے کچھ درستگی قربان کی جا سکتی ہے۔ - ماڈل کی تربیت اور اپ ڈیٹس: پیچیدہ AI ماڈلز کی تربیت عام طور پر کلاؤڈ میں ہوتی ہے، جہاں وسیع ڈیٹا اور کمپیوٹنگ طاقت دستیاب ہوتی ہے۔ تربیت کے بعد، ان ماڈلز کو بہتر (کوانٹائز، پرون، وغیرہ) کر کے ہر ایج ڈیوائس پر تعینات کیا جاتا ہے۔
ہزاروں یا لاکھوں ڈیوائسز کو اپ ٹو ڈیٹ رکھنا پیچیدہ ہو سکتا ہے۔ فرم ویئر اور ڈیٹا کی ہم آہنگی انتظامی بوجھ بڑھاتی ہے۔ - ڈیٹا کی کشش اور تنوع: ایج ماحول متنوع ہوتے ہیں۔ مختلف مقامات مختلف قسم کے ڈیٹا جمع کرتے ہیں (سینسرز ایپلیکیشن کے لحاظ سے مختلف ہوتے ہیں)، اور پالیسیاں علاقہ وار مختلف ہو سکتی ہیں۔
تمام ڈیٹا کو یکجا اور معیاری بنانا مشکل ہے۔ جیسا کہ IBM کہتا ہے، ایج اے آئی کی وسیع تعیناتی “ڈیٹا کی کشش، تنوع، پیمانے اور وسائل کی حدود” کے مسائل پیدا کرتی ہے۔ دوسرے الفاظ میں، ڈیٹا عموماً مقامی رہتا ہے، جس سے عالمی منظر نامہ حاصل کرنا مشکل ہوتا ہے، اور آلات مختلف اقسام اور سائز کے ہوتے ہیں۔ - کنارے پر سیکیورٹی: اگرچہ ایج اے آئی رازداری کو بہتر بنا سکتا ہے، یہ نئی سیکیورٹی خدشات بھی پیدا کرتا ہے۔ ہر ڈیوائس یا نوڈ ہیکرز کے لیے ممکنہ ہدف ہوتا ہے۔
مقامی ماڈلز کو چھیڑ چھاڑ سے محفوظ بنانا اور فرم ویئر کی حفاظت کے لیے مضبوط حفاظتی اقدامات ضروری ہیں۔ - کچھ کاموں کے لیے کنیکٹیویٹی پر انحصار: اگرچہ انفرنس مقامی ہو سکتی ہے، ایج سسٹمز اکثر کلاؤڈ کنیکٹیویٹی پر بھاری کاموں جیسے ماڈل کی دوبارہ تربیت، بڑے پیمانے پر ڈیٹا تجزیہ، یا تقسیم شدہ نتائج کے اجتماع کے لیے انحصار کرتے ہیں۔
محدود کنیکٹیویٹی ان بیک آفس افعال میں رکاوٹ پیدا کر سکتی ہے۔
عملی طور پر، زیادہ تر حل ایک ہائبرڈ ماڈل استعمال کرتے ہیں: ایج ڈیوائسز انفرنس سنبھالتے ہیں، جبکہ کلاؤڈ تربیت، ماڈل مینجمنٹ اور بڑے ڈیٹا کے تجزیے کا کام کرتا ہے۔
یہ توازن وسائل کی حدود پر قابو پانے اور ایج اے آئی کو پیمانے پر لانے میں مدد دیتا ہے۔
ایج اے آئی کے استعمال کے کیسز
ایج اے آئی مختلف صنعتوں میں استعمال ہو رہا ہے۔ حقیقی دنیا کی مثالیں شامل ہیں:
- خودکار گاڑیاں: سیلف ڈرائیونگ کاریں کیمرہ اور ریڈار ڈیٹا کو فوری طور پر پروسیس کرنے کے لیے آن بورڈ ایج اے آئی استعمال کرتی ہیں تاکہ نیویگیشن اور رکاوٹوں سے بچاؤ ممکن ہو سکے۔
وہ ویڈیو کو سرور پر بھیجنے کی تاخیر برداشت نہیں کر سکتیں، اس لیے ہر کام (آبجیکٹ کی شناخت، پیدل چلنے والوں کی پہچان، لین ٹریکنگ) مقامی طور پر ہوتا ہے۔ - مینوفیکچرنگ اور انڈسٹری 4.0: فیکٹریاں پروڈکشن لائنوں پر اسمارٹ کیمرے اور سینسرز لگاتی ہیں تاکہ نقائص یا غیر معمولی صورتحال کو حقیقی وقت میں پکڑا جا سکے۔
مثلاً، ایک ایج اے آئی کیمرہ کنویئر پر خراب مصنوعات کو پہچان کر فوری کارروائی کر سکتا ہے۔ اسی طرح، صنعتی مشینیں آن سائٹ AI استعمال کر کے آلات کی خرابیوں کی پیش گوئی کرتی ہیں (پریڈکٹیو مینٹیننس) تاکہ ٹوٹ پھوٹ سے پہلے اقدامات کیے جا سکیں۔ - صحت کی دیکھ بھال اور ہنگامی ردعمل: پورٹیبل میڈیکل ڈیوائسز اور ایمبولینسز اب موقع پر مریض کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے ایج اے آئی استعمال کرتی ہیں۔
ایمبولینس کا آن بورڈ الٹراساؤنڈ یا وائیٹل سائن مانیٹر فوری طور پر AI لگا کر اندرونی چوٹوں کا پتہ لگا سکتا ہے یا پیرامیڈکس کو غیر معمولی علامات کی اطلاع دے سکتا ہے۔ ہسپتالوں میں، ایج اے آئی ICU کے مریضوں کی مسلسل نگرانی کر سکتا ہے اور مرکزی سرور کے انتظار کے بغیر الارم بجا سکتا ہے۔ - اسمارٹ شہر: شہری نظام ٹریفک مینجمنٹ، نگرانی، اور ماحولیاتی سینسنگ کے لیے ایج اے آئی استعمال کرتے ہیں۔
اسمارٹ ٹریفک لائٹس مقامی AI کی مدد سے کیمرہ فیڈز کا تجزیہ کر کے ٹائمنگ ایڈجسٹ کرتی ہیں، جس سے ٹریفک کی بھیڑ کم ہوتی ہے۔ سٹریٹ کیمرے حادثات (حادثے، آگ) کا فوری پتہ لگا کر متعلقہ حکام کو اطلاع دیتے ہیں۔ مقامی پروسیسنگ سے شہر تیزی سے ردعمل دے سکتے ہیں بغیر مرکزی نیٹ ورکس پر بوجھ ڈالے۔ - ریٹیل اور صارفین کا IoT: ایج اے آئی صارف کے تجربے اور سہولت کو بہتر بناتا ہے۔
دکانوں میں، اسمارٹ کیمرے یا شیلف سینسرز AI استعمال کر کے خریداروں کے رویے اور انوینٹری کی سطحوں کو فوری طور پر ٹریک کرتے ہیں۔ گھروں میں، اسمارٹ فونز، ٹیبلٹس اور اسمارٹ اسپیکرز آواز یا چہرے کی شناخت ڈیوائس پر ہی کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اسمارٹ فون بغیر کلاؤڈ کے رسائی کھول سکتا ہے یا اشارے پہچان سکتا ہے۔ فٹنس ٹریکر صحت کے ڈیٹا (دل کی دھڑکن، قدم) کو مقامی طور پر تجزیہ کر کے فوری فیڈبیک دیتا ہے۔
دیگر ابھرتے ہوئے استعمالات میں صحیح زراعت (ڈرونز اور سینسرز جو ایج اے آئی استعمال کر کے مٹی اور فصل کی صحت کی نگرانی کرتے ہیں) اور سیکیورٹی سسٹمز (لاک کے لیے ڈیوائس پر چہرے کی شناخت) شامل ہیں۔ جیسا کہ ایک IEEE مطالعہ میں ذکر ہے، ایج اے آئی اسمارٹ فارمنگ، ٹریفک کنٹرول، اور صنعتی خودکاری جیسے اطلاقات کے لیے انتہائی اہم ہے۔
مختصراً، کوئی بھی منظر نامہ جو فوری، مقامی تجزیے سے فائدہ اٹھاتا ہو، ایج اے آئی کے لیے موزوں ہے۔
فعال بنانے والی ٹیکنالوجیز اور رجحانات
ایج اے آئی کی ترقی ہارڈویئر اور سافٹ ویئر دونوں میں پیش رفت سے ممکن ہوئی ہے:
- خصوصی ہارڈویئر: مینوفیکچررز ایسے چپس بنا رہے ہیں جو ایج انفرنس کے لیے مخصوص ہیں۔ ان میں اسمارٹ فونز میں کم طاقت والے نیورل ایکسیلیریٹرز (NPUs) اور گوگل کورل ایج TPU، NVIDIA Jetson Nano، اور کم قیمت مائیکرو کنٹرولر بورڈز (Arduino، Raspberry Pi AI اضافوں کے ساتھ) جیسے مخصوص ایج AI ماڈیولز شامل ہیں۔
ایک حالیہ صنعتی رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ انتہائی کم طاقت والے پروسیسرز اور “ایج-نیٹو” الگورتھمز کی ترقی ڈیوائس ہارڈویئر کی حدود کو عبور کر رہی ہے۔ - TinyML اور ماڈل کی اصلاح: ٹولز جیسے TensorFlow Lite اور تکنیکیں جیسے ماڈل پروننگ، کوانٹائزیشن اور ڈسٹلیشن نیورل نیٹ ورکس کو چھوٹے ڈیوائسز پر فٹ کرنے کے قابل بناتی ہیں۔
“TinyML” ایک ابھرتا ہوا میدان ہے جو مائیکرو کنٹرولرز پر مشین لرننگ چلانے پر مرکوز ہے۔ یہ طریقے AI کو سینسرز اور بیٹری پر چلنے والے آلات تک بڑھاتے ہیں۔ - 5G اور کنیکٹیویٹی: اگلی نسل کی وائرلیس (5G اور اس سے آگے) اعلی بینڈوڈتھ اور کم تاخیر والے لنکس فراہم کرتی ہے جو ایج اے آئی کی تکمیل کرتے ہیں۔
تیز مقامی نیٹ ورکس ایج ڈیوائسز کے کلسٹرز کو مربوط کرنا آسان بناتے ہیں اور جب ضرورت ہو بھاری کاموں کو آف لوڈ کرتے ہیں۔ 5G اور AI کے درمیان یہ ہم آہنگی نئی ایپلیکیشنز (مثلاً اسمارٹ فیکٹریاں، گاڑی سے ہر چیز کی مواصلات) کو ممکن بناتی ہے۔ - فیڈریٹڈ اور تعاون پر مبنی لرننگ: رازداری کو برقرار رکھنے والے طریقے جیسے فیڈریٹڈ لرننگ متعدد ایج ڈیوائسز کو بغیر خام ڈیٹا شیئر کیے ماڈل کی مشترکہ تربیت کی اجازت دیتے ہیں۔
ہر ڈیوائس مقامی طور پر ماڈل کو بہتر بناتا ہے اور صرف اپ ڈیٹس شیئر کرتا ہے۔ یہ رجحان (جو مستقبل کی ٹیکنالوجی کے نقشوں میں اشارہ کیا گیا ہے) ایج اے آئی کو بہتر بنائے گا کیونکہ یہ تقسیم شدہ ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے اسے نجی رکھتا ہے۔ - ابھرتے ہوئے پیراڈائمز: مستقبل میں، تحقیق نیورومورفک کمپیوٹنگ اور ڈیوائس پر جنریٹو AI کو مزید بڑھانے کے لیے کر رہی ہے۔
ایک رپورٹ کے مطابق، دماغ سے متاثرہ چپس اور مقامی بڑے زبان کے ماڈلز ایج پر نمودار ہو سکتے ہیں۔
یہ ٹیکنالوجیز ایج اے آئی کی صلاحیتوں کو بڑھانے میں مدد دیتی ہیں۔ مل کر، یہ “AI انفرنس دور” کو آگے بڑھاتی ہیں – یعنی ذہانت کو صارفین اور سینسرز کے قریب منتقل کرنا۔
>>> آپ دلچسپی لے سکتے ہیں:
ایج اے آئی مصنوعی ذہانت کے استعمال کو تبدیل کر رہا ہے کیونکہ یہ کمپیوٹنگ کو ڈیٹا کے ماخذ کے قریب لے آتا ہے۔ یہ کلاؤڈ AI کی تکمیل کرتا ہے، جو مقامی آلات پر تیز، مؤثر، اور زیادہ نجی تجزیہ فراہم کرتا ہے۔
یہ طریقہ کلاؤڈ پر مبنی ڈھانچوں میں موجود حقیقی وقت اور بینڈوڈتھ کے چیلنجز کو حل کرتا ہے۔ عملی طور پر، ایج اے آئی جدید ٹیکنالوجیز کی ایک وسیع رینج کو طاقت دیتا ہے – اسمارٹ سینسرز اور فیکٹریوں سے لے کر ڈرونز اور خودکار گاڑیوں تک – جو موقع پر ذہانت کو ممکن بناتا ہے۔
جیسے جیسے IoT ڈیوائسز بڑھ رہے ہیں اور نیٹ ورکس بہتر ہو رہے ہیں، ایج اے آئی کی ترقی جاری رہے گی۔ ہارڈویئر (طاقتور مائیکروچپس، TinyML) اور تکنیکوں (فیڈریٹڈ لرننگ، ماڈل کی اصلاح) میں پیش رفت AI کو ہر جگہ لگانا آسان بنا رہی ہے۔
ماہرین کے مطابق، ایج اے آئی کارکردگی، رازداری، اور بینڈوڈتھ کے استعمال میں نمایاں بہتری لاتا ہے۔ مختصراً، ایج اے آئی مربوط ذہانت کا مستقبل ہے – جو AI کی بہترین خصوصیات کو تقسیم شدہ، ڈیوائس پر مبنی شکل میں پیش کرتا ہے۔
