企業が AI を次のレベルに引き上げる方法 from venturebeat.com

その上、コンプライアンスとプライバシーの規制により、多くの場合、AI データの処理と分析を元の国に留めることが義務付けられているため、ワークロードを複数の国に分散することがさらに正当化されます。
つまり、クラウドや地域のデータ センターなどのコアで AI を開発し、エッジで AI 推論モデルを展開してから、新しい地域データでモデルを再トレーニングして、アプリケーションに適合します。
たとえば、分散ハイブリッド クラウド モデルを使用している小売業者は、最初に店舗内のカメラ フィードと在庫管理データをコロケーション メトロ データ センターに送信して、地域の AI モデルを構築し、フェデレーション AI メソッドを活用して地域モデルを統合する場合があります。
分散型データ管理と AI アーキテクチャは、組織が確実にコンプライアンスを達成できるようにする上で重要な役割を果たします。
たとえば、世界中のいくつかの大都市圏にサイトを持つ大規模な不動産管理会社は、データが収集された場所に AI を展開することで、世界中の数百台のセキュリティ カメラに分散型 AI アーキテクチャを活用し、地域のプライバシー規制へのコンプライアンスを維持できます。
AIほどデータの引力を感じるものはありません。