產業在環境危害領域中、有許多方法可以利用地理空間分析。政府和公共工程部門可針對公共衛生和天氣狀況、提出可行的見解、以便在流行病或天然災難（例如野火）期間、更好地向大眾提供建議。例如、您可以在機場或醫院等公共空間中識別COVID-正向病患、而不會影響受影響個人的隱私、並提醒鄰近的相關機關和大眾採取必要的安全措施。

在軍事領域和戰場上、您可以使用邊緣的AI推斷裝置作為穿戴式裝置、來追蹤戰士的健康狀況、監控駕駛行為、並向主管機關警示接近軍事車輛的安全風險及相關風險、同時保留及保護戰士的隱私。軍事的未來將透過戰場物聯網（IoBT）和軍事物聯網（IoMT）來發展高科技、以提供穿戴式戰鬥裝備、協助戰士利用快速邊緣運算來識別敵人、並在戰鬥中表現更好。保護和保留從無人機和穿戴式設備等邊緣設備收集的視覺資料、對於讓駭客和敵人留在海灣是至關重要的。

非戰鬥人員清空作業（NEO）由國防部執行、以協助疏散美國公民和國民、DOD文職人員、以及生命面臨適當安全避風港危險的指定人員（接待國（HN）和第三國國民（TCN）。已實施的管理控管措施主要是手動進行疏散者篩選程序。不過、使用高度自動化的AI/ML工具搭配AI / ML影片混淆技術、可能會改善疏散人員識別、疏散追蹤及威脅篩選的準確度、安全性及速度。

影像處理是用來診斷從電腦斷層掃描（CT）或磁共振造影（MRI）取得的3D影像進行手術規劃的不正常情況。HIPAA隱私權規則規範組織如何收集、處理及清除所有個人資訊和數位影像（例如照片）的資料。為了讓資料符合HIPAA安全港規定的可共享資格、必須移除全面相片影像和任何類似影像。用於從結構性CT/磁 共振影像中隱藏個人的面向功能的自動辨識或頭骨刪除演算法等技術、已成為生物醫學研究機構資料共享程序的重要一環。

企業客戶過去曾接受過內部部署的AI/ML模式訓練與部署。基於規模經濟與效率的考量、這些客戶正不斷擴充、將AI/ML功能移轉至公有雲、混合雲或多雲端雲端部署。但是、它們受到其他基礎架構所能接觸到的資料所約束。NetApp解決方案可解決所需的各種網路安全威脅 "資料保護" 以及安全性評估、並與Protopia資料轉型結合使用、將影像處理AI/ML工作負載移轉至雲端的相關風險降至最低。

如需其他跨其他產業的邊緣運算和AI推斷使用案例、請參閱 "TR-4886 AI在邊緣推斷" 以及NetApp AI部落格、 "情報與隱私"。