自動控制產業新趨勢：邊緣資料庫成為AI訓練的關鍵
發布日期：2024年12月31日
在自動控制產業中，隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，對數據品質的要求也越來越高。為了確保AI模型能夠有效地學習和做出精確的決策，一個可靠且無損的原始數據源至關重要。傳統的雲端資料庫雖然可以儲存大量資料，但在處理即時數據和提供AI訓練所需的原始資料方面，仍存在一些挑戰。因此，邊緣資料庫正在成為自動控制產業的新趨勢，它不僅可以解決這些問題，還可以為AI提供更優質的訓練環境。為什麼地端需要一個邊緣資料庫？
🔵即時性資料處理： 自動控制系統通常需要即時處理感測器數據以做出快速反應。邊緣資料庫位於設備端，可以直接儲存和處理感測器數據，減少了數據傳輸到雲端的延遲，從而實現即時控制和監控。
🔵無損原始數據： 邊緣資料庫可以儲存設備端產生的原始數據，避免了在資料傳輸或處理過程中可能發生的任何損失或失真。這些原始數據對於AI模型的訓練至關重要，因為它們可以提供最準確的資訊，減少人為干預造成的誤差。
🔵減少對雲端的依賴： 邊緣運算可以在本地處理大部分數據，減少對雲端伺服器的依賴，降低了網路頻寬需求和數據傳輸成本，同時也提高了系統的可靠性和安全性。
🔵加強資料安全： 邊緣資料庫可以在本地儲存敏感數據，減少了數據暴露在網際網路上的風險，提供了額外的安全保障。
邊緣資料庫如何優化AI訓練環境？
🔵高品質的訓練資料： 邊緣資料庫儲存的無損原始數據可以為AI模型提供更高品質的訓練資料，使模型能夠更準確地學習到設備運作的模式和規律，提高模型的準確性和可靠性。
🔵減少人為誤差： 直接從設備端收集的原始數據無需經過人為的加工或處理，從而避免了在數據準備過程中可能產生的主觀誤差。這有助於AI模型學習到更真實和準確的資訊。
🔵更快的訓練速度： 由於資料位於邊緣端，AI模型可以直接存取本地數據進行訓練，減少了數據傳輸的時間，加速了AI模型的訓練過程，也提升了模型更新的效率。
EDC系統：邊緣資料庫的理想選擇
EDC（高效資料收集與分散式控制系統）是一種智能物聯網系統，具有以下特點，使其成為邊緣資料庫的理想選擇：
🔵分散式架構： EDC系統採用分散式控制架構，將數據儲存在各個設備雲（邊緣電腦）中，減少對雲端的依賴。
🔵隨插即用： EDC系統採用vCAN總線協議，可以快速連接各種感測器，簡化了部署過程。
🔵高效的時序資料庫： EDC系統內建RocksDB時序資料庫，提供高速的資料寫入和讀取能力。
🔵支援Python： EDC系統支援Python程式語言，方便開發人員實現複雜的控制演算法和AI應用。
🔵API介面： EDC系統提供豐富的API介面，方便與其他系統整合。
結論
邊緣資料庫不僅可以解決傳統資料處理的挑戰，還可以為人工智慧提供更優質的訓練環境。透過在設備端儲存無損的原始數據，邊緣資料庫可以幫助AI模型學習更精確的資訊，提高自動控制系統的效率和可靠性。EDC系統作為一種高性能的邊緣資料庫解決方案，可以幫助自動控制產業更好地利用AI技術，實現智能化轉型。
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