EDGE computing AND MACHINE LEARNING: optimizing decentralized systems

Abstract

Периферійні обчислення у поєднанні з машинним навчанням (Edge AI) представляють собою зміну парадигми в обробці даних. Замість того, щоб покладатися виключно на централізовані хмарні сервери, ця технологія дозволяє обробляти дані локально на пристроях, зменшуючи затримку та використання пропускної здатності мережі. У цій роботі розглядається інтеграція моделей машинного навчання у децентралізовані системи, висвітлюється оптимізація продуктивності та потенційні сфери застосування у сучасному ІТ-середовищі.

Edge computing combined with machine learning (Edge AI) represents a paradigm shift in data processing. Instead of relying solely on centralized cloud servers, this technology allows data to be processed locally on devices, significantly reducing latency and bandwidth usage. This paper explores the integration of machine learning models into decentralized systems, highlighting performance optimization, architectural challenges, and potential applications in modern IT environments.