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数字图像处理具有许多优势、可以使许多组织充分利用与可视化表示相关的数据。NetApp和Protopia解决方案 提供了一种独特的AI推理设计、用于在整个ML/DL生命周期内保护AI/ML数据并将其私营化。它可以帮助客户保留敏感数据的所有权、通过减轻与隐私相关的顾虑来使用公有 或混合云部署模式以实现规模和效率、并在边缘部署AI推理。
环境智能
行业可以通过多种方式在环境危害领域利用地理空间分析。政府和公有 Works部门可以获得有关公有 运行状况和天气状况的切实可行的见解、以便在发生大流行病或野火等自然灾害时更好地为公有 提供建议。例如、您可以在机场或医院等公有 空间识别出COVID-阳性患者、而不会影响受影响患者的隐私、并提醒相关主管部门和附近的公有 采取必要的安全措施。
边缘设备可穿戴设备
在军队和战场上、您可以使用边缘的人工智能推理作为可穿戴设备来跟踪军人的健康状况、监控司机行为、并就接近军车的安全和相关风险向当局发出警报、同时保护和保护军人的隐私。随着战场物联网(Internet of Battlefield Things、IoBT)和军事物联网(Internet of militar Things、IoMT)的发展、军队的未来将采用高科技设备、通过快速边缘计算帮助军人识别敌人并提高作战性能。保护和保留从无人机和可穿戴设备等边缘设备收集的视觉数据对于防止黑客和敌人入侵至关重要。
非作战人员疏散操作
非作战人员后送行动(Noncombatant evelevation operations、NEO)由国防部执行、旨在帮助将生命面临危险的美国公民和公民、国防部文职人员以及指定人员(东道国(HN)和第三国公民(TCN))疏散到适当的安全天堂。所实施的管理控制主要采用手动疏散人员筛查流程。但是、使用高度自动化的AI/ML工具以及AI/ML视频模糊技术、可能会提高疏散人员识别、疏散人员跟踪和威胁筛选的准确性、安全性和速度。
医疗保健和生物医学研究
图像处理用于通过计算机体层成像(CT)或磁场共振成像(MRI)获得的3D图像诊断用于手术计划的病理学。HIPAA隐私规则规定了组织必须如何收集、处理和擦除所有个人信息和照片等数字图像的数据。要使数据符合HIPAA《安全港》规定的可共享性、必须删除全面照片图像和任何类似图像。用于从结构化的CT/MR图像中模糊个人面部特征的除名或头骨‐剥离算法等自动化技术已成为生物医学研究机构数据共享过程的重要组成部分。
人工智能/机器学习分析的云迁移
传统上、企业客户已经在内部培训和部署了AI/ML模式。出于规模经济和效率方面的考虑、这些客户正在进行扩展、将AI/ML功能迁移到公有 、混合云或多云云部署中。但是、它们受数据可以公开到其他基础架构的约束。NetApp解决方案可解决所需的各种网络安全威胁 "数据保护" 和安全性评估、结合使用Protopia数据转换、最大程度地降低将图像处理AI/ML工作负载迁移到云的相关风险。
有关其他行业的边缘计算和AI推理的其他用例、请参见 "TR-4886人工智能在边缘进行推理" 以及NetApp AI博客、 "智能与隐私"。