カジノギャンブルベースのシステムを強化する動的エッジ人工知能モデル

プロジェクトの概要

人工知能 (AI) モデルとデータ問題記述オントロジーを開発して、AI 技術をカタログ化し、動的な AI 選択/ランキングアルゴリズムを開発します。これにより、カジノギャンブル (モノのインターネット) システムが動的に変化する環境におけるタスクに最適なソリューションを自動的に適用できるようになります
カジノギャンブルベースのシステムから生成されたデータに近い実行時に適切で実証済みの AI モデルを展開する動的な AI エッジフレームワークを作成します。このフレームワークにより、計算効率が向上し、応答の待ち時間が短縮され、セキュリティとプライバシーのリスクが軽減されます。
実際のカジノギャンブルベースのアプリケーションのフレームワークとアルゴリズムを評価します。最初はヘルスケア領域 (インテリジェントな非侵襲性血液特性プローブ、皮膚の変色に基づく痛みの検出など) でしたが、予測メンテナンスなどの他の領域にも拡張されています

AI およびモバイルセンサーテクノロジーの急速な発展と革命により、リアルタイムで手頃な価格の効率的なインテリジェントカジノギャンブルシステムに対する需要が急激に増加しています。提案されたプロジェクトは、動的なコンテキストのニーズに応じてリアルタイムカジノギャンブルシステムをサポートするために、目的の AI モデルを呼び出すギャップを効率的に埋めることを目的としています。現在、カジノギャンブルシステムは、特定のアプリケーションに埋め込まれた AI モデル、またはクラウド AI サービスに接続した AI モデルのみを使用します。ただし、次の 3 つの大きな制限があります。

カジノギャンブルシステムは、1 つの AI モデルのみと通信し、静的スタイルで 1 種類のタスクに応答するように設計されています。このシステムは、カジノギャンブルシステムが遭遇する動的な環境と変化するコンテキストに適応するための再エンジニアリングを必要とします。
クラウドベースのフレームワークには、潜在的な応答、データ送信のプライバシー、セキュリティの高いリスクが含まれています。多くのアプリケーションドメインでは、これらのリスクがシステム障害やユーザーの利用率の低下を引き起こす致命的な要因となっています。
既存の AI モデル、トレーニングに使用されるデータセット、変換機能の機能を考慮して、最適な AI モデルを自動的に識別および選択できるソリューションは現時点ではありません

これらの事実を念頭に置くと、エッジコンピューティングテクノロジー、セマンティックデータ、変換学習を組み合わせることで、適切なソリューションを提供できます。この研究により、次の点について科学的な新規性が得られます。

さまざまなドメインの機能のあらゆる側面についての説明を含む、高品質の AI モデルのモデリングとカタログ化。これにより、研究者やアプリケーション開発コミュニティがサービスとして利用できる登録機能を備えた初の AI モデルメタデータリポジトリを作成できます。
実行時エッジ構成アルゴリズムは、コンテキストに合わせて動的に調整するカジノギャンブルベースのシステムまたはアプリケーションに効率的で柔軟な AI モデルを提供します。コンテキスト認識は、この研究のユニークなハイライトであり、最高の AI モデルを採用することで、カジノギャンブルシステムを受動的な構成からタスクに積極的に適応させることができます。