Artificial intelligence (AI) has witnessed a substantial breakthrough in a variety of Internet of Things (IoT) applications and services, spanning from recommendation systems to robotics control and military surveillance. This is driven by the easier access to sensory data and the enormous scale of pervasive/ubiquitous devices that generate zettabytes (ZB) of real-time data streams. Designing accurate models using such data streams, to predict future insights and revolutionize the decision-taking process, inaugurates pervasive systems as a worthy paradigm for a better quality-of-life. The confluence of pervasive computing and artificial intelligence, Pervasive AI, expanded the role of ubiquitous IoT systems from mainly data collection to executing distributed computations with a promising alternative to centralized learning, presenting various challenges. In this context, a wise cooperation and resource scheduling should be envisaged among IoT devices (e.g., smartphones, smart vehicles) and infrastructure (e.g. edge nodes, and base stations) to avoid communication and computation overheads and ensure maximum performance. In this paper, we conduct a comprehensive survey of the recent techniques developed to overcome these resource challenges in pervasive AI systems. Specifically, we first present an overview of the pervasive computing, its architecture, and its intersection with artificial intelligence. We then review the background, applications and performance metrics of AI, particularly Deep Learning (DL) and online learning, running in a ubiquitous system. Next, we provide a deep literature review of communication-efficient techniques, from both algorithmic and system perspectives, of distributed inference, training and online learning tasks across the combination of IoT devices, edge devices and cloud servers. Finally, we discuss our future vision and research challenges.


翻译:人工智能(AI)见证了从推荐系统到机器人控制和军事监视等一系列从推荐系统到机器人控制和军事监视等各种事物的互联网应用和服务的巨大突破,其驱动力来自较容易获取感官数据,以及产生实时数据流zettabyte(ZB)的广度/无处不在的装置的巨大规模。使用这些数据流设计准确的模型,以预测未来的洞察力并革命决策过程,将普遍存在的系统作为更深层次的服务器质量的有价值的范例。普遍的计算和人工智能、渗透性AI的结合,扩大了无处不在的IOT系统的作用,从主要数据收集到分散的计算,除了集中学习之外,还提出了各种挑战。在这方面,应当设想在IOT设备(例如智能手机、智能车辆)和基础设施(例如边缘节点和基础站)之间开展明智的合作和资源时间安排,以便避免通信和计算间接费用和确保最大性能。在本文件中,我们首先对无处不在的IAT系统进行一项全面的研究,然后对最新技术的分布进行在线分析,然后我们通过直观的系统进行一项在线数据分析,然后对资源结构进行实地分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
人工智能 | UAI 2019等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年1月14日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
人工智能 | ICAPS 2019等国际会议信息3条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年9月28日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
50+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
107+阅读 · 2020年5月3日
相关资讯
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
人工智能 | UAI 2019等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年1月14日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
计算机类 | 11月截稿会议信息9条
Call4Papers
6+阅读 · 2018年10月14日
人工智能 | ICAPS 2019等国际会议信息3条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年9月28日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员