Корпоративний агентний ШІ на краю мережі

Протягом кількох останніх років корпоративний ШІ в основному визначався простим припущенням: інтелект знаходиться в хмарах. Але що станеться, коли ШІ потрібно працювати там, де з’єднання обмежене, затримка має значення, конфіденційність є критично важливою, або рішення потрібно приймати в режимі реального часу? Оскільки організації досліджують пристрої на базі ШІ, автономні системи, робототехніку, промислові операції та навіть більш сучасні споживчі враження, виникає нова архітектура — така, де розуміння, пам'ять і прийняття рішень наближаються до краю мережі. Долучайтеся до Capgemini Applied Innovation Exchange для обговорення майбутнього агентного ШІ за межами дата-центрів. Разом з лідерами з Qualcomm, Arduino та Moorcheh ми дослідимо, як досягнення в галузі обчислень на краю, локальної інференції, векторного пошуку та постійної пам'яті дозволяють інтелектуальним системам працювати безпосередньо на пристроях, зберігаючи контекст, автономію та чуйність. Вечір буде поєднувати корпоративні перспективи, технічні глибокі занурення та живі демонстрації, які демонструють, що стає можливим, коли системи ШІ можуть запам’ятовувати, міркувати та діяти без постійної залежності від інфраструктури хмари. Програма:* 5:30 PM – 6:00 PM: Реєстрація, їжа та нетворкінг* 6:00 PM – 6:15 PM: Вітання та оновлення спільноти* 6:15 PM – 8:00 PM: Технічні лекції та запитання-відповіді* 8:00 PM – 8:30 PM: Відкрите обговорення, нетворкінг та закриття Відкриваюча доповідь: Майбутнє обчислень на краю мережіАбстракт: Візійне введення в еволюцію обчислень на краю мережі. Евгеній досліджує, як архітектура Qualcomm дозволяє пристроям, таким як Arduino UNO Q, обробляти складні, локалізовані навантаження ШІ без залежності від величезної інфраструктури дата-центрів. Технічна доповідь: Технічний огляд платформи Arduino UNO QСпікер: TBD, старший розробник, Arduino (компанія Qualcomm) Абстракт: Ця сесія охоплює точні апаратні обмеження, налаштування середовища Linux і механіку оптимізації плати для підтримки важких локальних розгортань, таких як семантичний пошук і моделі з відкритим кодом. Технічна доповідь: Moor Edge: Векторний пошуковий двигун Moorcheh ITS на Arduino Uno QСпікер: Др. Маджид Фекрі, технічний директор та співзасновник, Moorcheh.ai Абстракт: Живий огляд коду та демонстрація апаратного забезпечення, що демонструє пошуковий двигун Moorcheh Information-Theoretic Search (ITS), який працює повністю локально. Маджид пройде через конвеєр роздрібного кіоску, що зберігає конфіденційність, демонструючи, як апаратура шукає свою постійну пам’ять і генерує відповіді в режимі реального часу — повністю офлайн. Запускаючи повний векторний пошук і кількісну локальну LLM на Arduino UNO Q (3.6GB), ми доводимо, що агентна пам'ять корпоративного рівня не вимагає величезних обчислень. Технічна доповідь: Gen Edge AI: Міркування, агентна пам'ять та фізичний інтелектСпікер: Тара Хані, генеральний директор і співзасновник, Moorcheh.ai Абстракт: Тара детально пояснить, як ресурсоефективні структури агентної пам’яті служать відсутнім шаром для фізичного ШІ. Оскільки робочі процеси ШІ переходять від статичного RAG до автономних кодових агентів (як Cursor та Claude Code), традиційні векторні бази даних вводять катастрофічний «податок на оперативну пам’ять» і вузькі місця пасивного вилучення. Ця сесія охоплює архітектуру Memanto від Edge AI Innovations, активного агента пам'яті з відкритим кодом, побудованого на семантичному двигуні інформаційної теорії. Ми розглянемо, як замінити пасивне споживання даних трипримітивним циклом пам’яті (запам’ятовувати, згадувати, відповідати), що надає агентам постійний контекст через сесії.