업계가 환경적 위험 영역에서 지리 공간 분석을 활용할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 정부 및 공공사업 부서는 전염병 또는 산불과 같은 자연 재해 발생 시 공공 보건 및 기상 조건에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 일반에게 보다 나은 조언을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 영향을 받는 개인의 사생활을 침해하지 않고 공항 또는 병원과 같은 공공 장소에서 COVID-양성 환자를 식별하고 관련 당국과 인근 직원에게 필요한 안전 조치를 알릴 수 있습니다.

군대와 전쟁터에서 군인의 사생활을 보호하고 보호하면서 군인의 건강을 추적하고, 운전자의 행동을 모니터링하고, 군용 차량에 접근하는 안전 및 관련 위험에 대해 당국에게 경고하기 위해 엣지에서 AI 추론을 웨어러블 장치로 사용할 수 있습니다. 군대의 미래는 전투지 사물 인터넷(IoT)과 웨어러블 전투기용 사물 인터넷(IoMT)을 통해 첨단 기술로 나아가고 있습니다. 이 장비는 신속한 에지 컴퓨팅을 통해 군인들이 적들을 식별하고 전투에서 더 나은 성과를 달성할 수 있도록 지원합니다. 드론과 웨어러블 기어와 같은 에지 장치에서 수집된 시각적 데이터를 보호하고 보존하는 것은 해커와 적에게 항상 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다.

비전투원 대피 작전(Neos)은 미 국방부가 미국 시민과 국적을 대피시키기 위해, 국방부 민간인 직원, 그리고 적절한 안전한 피난처로 목숨을 걸고 있는 지정된 사람(HN)과 제3국 국민(TCN)을 대피시키기 위해 실시합니다. 현재 행정적 통제는 대부분 수작업을 통해 선별검사 프로세스를 비우는 데 사용됩니다. 그러나 AI/ML 비디오 난독 처리 기술과 결합된 고도로 자동화된 AI/ML 도구를 사용하면 비우는 ID, 비우는 방법 추적 및 위협 선별의 정확성, 보안 및 속도를 개선할 수 있습니다.

영상 처리는 컴퓨터 단층촬영(CT) 또는 자기공명영상(MRI)에서 얻은 3D 영상에서 외과적 계획을 위한 병리를 진단하는 데 사용됩니다. HIPAA 개인 정보 보호 규칙은 모든 개인 정보 및 사진과 같은 디지털 이미지에 대해 조직에서 데이터를 수집, 처리 및 지우는 방법을 규정합니다. HIPAA 세이프 하버 규정에 따라 데이터를 공유할 수 있는 자격을 갖추려면 전체 사진 이미지와 비교 이미지를 제거해야 합니다. 구조적 CT/MR 영상에서 개인의 얼굴 특징을 모호하게 하는 데 사용되는 식별 해제 또는 두개골 스트리핑 알고리즘과 같은 자동화 기술은 생물 의학 연구 기관의 데이터 공유 프로세스에서 필수적인 부분이 되었습니다.

엔터프라이즈 고객은 전통적으로 AI/ML 모델을 온프레미스에 교육 및 배포했습니다. 규모의 경제 및 효율성 측면에서 이러한 고객은 AI/ML 기능을 퍼블릭, 하이브리드 또는 멀티 클라우드 클라우드 구현 환경으로 이전하기 위해 확장하고 있습니다. 그러나 다른 인프라에 노출될 수 있는 데이터에 바인딩됩니다. NetApp 솔루션은 에 필요한 모든 범위의 사이버 보안 위협을 해결합니다 "데이터 보호" 또한, 보안 평가 및 프로토피아 데이터 변환과 결합하면 이미지 처리 AI/ML 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하는 데 따른 위험을 최소화할 수 있습니다.

다른 업계에서의 에지 컴퓨팅 및 AI 추론의 추가 사용 사례는 를 참조하십시오 "TR-4886 Ai Inferencing at the Edge(가장자리 기준 TR-4886 AI 추론" 그리고 NetApp AI 블로그, "인텔리전스와 개인 정보 보호 비교".