可更改性

Ali Nadar、Jérôme Härri。用于物联网人工智能 (AIoT) 的 AI 即服务平台。 2024. hal-04472970

摘要 — 借助去中心化的机器学习 (ML) 策略和现代边缘张量处理单元 (TPU)，智能设备不再仅仅是人工智能 (AI) 的消费者，更是其生产者，将物联网 (IoT) 转变为全球去中心化的物联网人工智能 (AIoT)。随着大量 AI 参与者的出现，不仅带来了发现和与它们建立网络的挑战，还带来了将其 AI 功能用作服务的潜力。然而，AI 参与者的异构性、它们的 AI 功能、AI 上下文环境、移动性，甚至可用或寻求的 AI 特性，不仅需要强大的 IoT 架构，还需要灵活的 AI 语义。在本文中，我们提出了一个 AI 即服务平台，帮助 AI 消费者在 AIoT 中识别适合其需求的现有 AI。我们描述了架构、API、消息流和 AI 语义，以便在需要时和需要的地点识别最合适的 AI 工作者，从而有效地从分布式车辆生成 AI 模型。作为概念验证，我们选择了一个应用场景，使用 CARLA 驾驶模拟器展示了 AI 模型根据车辆环境在车辆之间的可训练性/可更改性。索引术语 — AI 即服务、物联网 AI、机器学习、本体论、语义、驾驶模拟器、CARLA。