Встроенные чипы AI меняют iot и робототехнику в больших отношениях. Они помогают устройствам учиться, чувствовать и действовать сразу. Умные дома, здравоохранение и фабрики сейчас часто используют эти чипы. В 2023 году рынок встроенных микросхем AI былБолее 15 млрд. долл. США. В 2024 году более 1,4 миллиарда смартфонов имели чипы на базе AI. Эксперты считают, что к 2030 году будет более 50 миллиардов устройств AI edge.

Недавние сообщения говорят встроенные чипы AIЕжегодно растет на 25%В медицине, здравоохранении и на заводах. Изучение тенденций и ведущих компаний помогает людям увидеть, как эти чипы меняют интеллектуальные устройства и приложения.

Ключевые выходы

• Встроенные чипы AI помогают устройствам стать умнее и работать быстрее. Они обрабатывают данные прямо там, где они сделаны. Это позволяет устройствам делать быстрый выбор без использования облака.

• Эти чипы потребили меньше энергии и помогли батареям прослужить дольше. Они делают это с помощью специальных конструкций и умных моделей ИИ. Это заставляет устройства работать лучше и оставаться включенными дольше.

• Встроенные чипы AI хранят личные данные в безопасности, сохраняя их на устройстве. Это снижает вероятность утечки данных. Это также помогает соблюдать правила конфиденциальности.

• Эти чипы помогают системам IoT и робототехники легко расти. Больше устройств могут работать вместе без замедления. Они также не стоят больше, чтобы добавить.

• Крупные компании, такие как NVIDIA, ARM и Google, приводят новые идеи во встроенных чипах AI. Они заставляют умные дома, здравоохранение, фабрики и роботов работать лучше и делать больше.

Встроенные чипы AI: влияние

Умные устройства

Встроенные чипы ИИ изменили то, как работают IoT и робототехника. Эти чипы делают устройства умнее и меньше. Они также помогают устройствам использовать меньше энергии. Инженеры ставят эти чипы во многие вещи, например, в умный домДатчикиИ роботы. Чипы используют специальные нейронные сетевые архитектуры. Некоторые примеры являютсяMobileNetV2 и ProxylessNAS. Эти модели помогают устройствам быстро обрабатывать данные и экономить электроэнергию. MobileNetV2 использует глубинно разделимые свертки. Этот метод сокращает математическую работу, но сохраняет точные результаты. ProxylessNAS помогает устройствам сбалансировать скорость и потребление энергии. Это означает, что устройства могут работать дольше на одной зарядке.

Есть много способов использования встроенных чипов AI. В умных домах ИИ контролирует освещение, тепло и безопасность. Система узнает, что нравится людям, и меняет настройки для комфорта. Это также помогает экономить энергию. В здравоохранении,Носимые устройства, такие как Apple Watch и монитор астмы ADAMMОтслеживать сердечный ритм. Они могут рано обнаружить проблемы со здоровьем. Врачи могут наблюдать за пациентами издалека. Это означает меньше поездок в больницу. На заводах встроенные чипы ИИ помогают в мониторинге и автоматизации цепочек поставок. Заводы используют системы искусственного зрения для поиска дефектов и руководства роботами. Эти системы работают сразу и не используют много энергии.

Встроенные системы машинного зрения используют небольшое оборудование и интеллектуальное программное обеспечение. Они быстро обрабатывают изображения и потребляют меньше энергии. Системы на чипе позволяют устройствам решать все самостоятельно. Это сокращает время ожидания и экономит электроэнергию. Обработка на устройстве сохраняет приватность данных. Это также означает меньшую необходимость отправлять данные в облако.

Недавние исследования показывают, что ИИ в устройствах IoT заставляет вещи работать лучше. Это также помогает предоставлять людям больше личных услуг. Машинное обучение в реальном времени и передовые вычисления позволяют устройствам реагировать быстрее. Эти новые идеи помогают в здравоохранении, заводах и управлении городом. Устройства могут собирать, изучать и использовать данные, не дожидаясь появления облака.

Край AI Сдвиг

Переход от облачного ИИ к пограничному ИИ очень помог. Edge AI означает, что устройства обрабатывают данные там, где они сделаны. Им не нужно отправлять его далеко. Встроенные чипы AI делают это возможным. Они позволяют устройствам сразу смотреть на информацию. Это делает вещи быстрее, поэтому устройства могут реагировать почти сразу. К примеру,Самоуправляемые автомобили используют edge AI для проверки данных датчиков в режиме реального времени. Носимые устройства для здравоохранения изучают данные о теле на месте. Они дают пользователям быструю обратную связь. Промышленные устройства IoT обнаруживают проблемы, как только они возникают.

Edge AI помогает сохранять приватность данных. Устройства хранят конфиденциальные данные на месте. Это снижает вероятность утечек. Это также помогает соблюдать такие правила, как GDPR и HIPAA. Устройства используют меньше Интернета, потому что они не отправляют столько данных в облако. Это экономит деньги и заставляет вещи работать лучше, даже со слабым интернетом. Специальное оборудование, такое как блоки нейронной обработки вМикроконтроллерыИ мобильная система-на-обломоках, помогает с этими работами. Методы оптимизации модели ИИ, такие как квантование и обрезка, также помогают. Они заставляют устройства работать быстрее и потребляют меньше энергии.

Краевые вычисления позволяют устройствам работать даже в автономном режиме. Это также позволяет легко добавлять больше устройств. Заводы, больницы и дома могут расти, не перегружая облачные серверы. Edge AI помогает устройствам делать быстрый выбор. Это очень важно для безопасности и производительности во многих случаях.

Встроенные чипы AI: обзор

Основные особенности

Встроенные чипы AI позволяют устройствам думать и действовать самостоятельно. В этих чипах используются разные процессоры, такие как CPU, GPU,ПЛИС, ИASIC. Каждый процессор помогает с AI-задачами по-своему. Большинство чипов маленькие и потребляют мало энергии. Они работают внутри устройства, а не снаружи. Это делает их хорошими для интеллектуальных датчиков, роботов и носимых устройств.

Некоторые важные вещи об этих чипах:

• Они обладают высокой вычислительной мощностью для быстрой работы AI.

• У них достаточноПамятьИ хранение для больших моделей.

• Они потребляют мало энергии, поэтому батареи служат дольше.

• Они хорошо подключаются, чтобы быстро обмениваться данными.

• Их аппаратное и программное обеспечение сделано для работы AI.

Многие платформы показывают эти функции работы.Модули Nvidia JetsonПомогите краевым устройствам работать AI быстрее. Доски Raspberry Pi позволяют людям попробовать AI за меньшие деньги. Платформы ADLINK Edge AI обеспечивают глубокое обучение и прочные связи для промышленности. Чипы Mediatek Genio используют модульные конструкции и экономят энергию для многих работ AI.

Примечание:Нейроморфные чипыTrueNorth, как и IBM, может выполнять миллионы задач с очень небольшим количеством энергии. Это помогает носимым и дронам дольше работать без зарядки.

Почему они имеют

Встроенные чипы AI помогают устройствам делать выбор в режиме реального времени. Устройства с встроенным AI могут чувствовать, обрабатывать и действовать сразу. Для этого им не нужно ждать облака. Это означает, что они реагируют быстрее и сохраняют приватность данных. К примеру, аИнтеллектуальный звуковой датчикМожно выслушать проблемы с машиной. Он использует ai только при необходимости. Это экономит электроэнергию и продлевает срок службы батарей.

На устройстве AI позволяет роботам и интеллектуальным устройствам работать в автономном режиме. Некоторые чипы, такие как Renesas RZ/V2H, заставляют AI работать доВ 17 раз быстрееЧем процессоры. Они также используют только 1/12 мощности.AI-чипы от QualcommТакже очень хороши для экономии энергии при обнаружении объектов. Эти новые чипы помогают устройствам использовать AI весь день. Это делает их более умными и полезными.

Тенденции ИИ в IoT и робототехнике

Ускорение края

Edge ai делает iot и робототехнику лучше. Устройства используют специальные чипы, называемые нейронными процессорами, или NPU. Эти чипы помогают устройствам выполнять работу AI намного быстрее. Они также используют меньше энергии, чем раньше. К примеру,MCX серии N от NXPСделать машинное обучение намного быстрее, чем обычные процессоры. ARM Cortex A55 с NPU Ethos U65 также делает вывод AI намного быстрее. Многие чипы iot теперь имеют встроенный AI. Это означает, что устройства могут решать все, не дожидаясь облака.

• Робот-косилка Fibocom использует модуль Qualcomm. Он отображает, где он есть, и избегает вещей на своем пути.

• Шлюз Thundercomm EB3G2 использует чип Qualcomm. Он может находить людей и следовать за ними.

• Крошечные модели AI, такие как NANOVOICE MY VOICE AI, помогают небольшим устройствам. Они проверяют, кто говорит, и используют очень мало энергии.

• Чипы Nvidia JetsonЗапускать жесткие модели AI в роботах и умных городах.

• Чипы Google Coral Edge TPU и Intel Movidius помогают умным камерам и дронам. Они сразу же обрабатывают фотографии.

Edge ai позволяет устройствам на фабриках, в домах и автомобилях действовать быстро. Носимые медицинские устройства используют edge ai для проверки данных о теле. Они дают быструю обратную связь пользователям. Edge Computing помогает устройствам работать, даже если Интернет работает медленно или не работает.

Энергоэффективность

Экономия энергии очень важна для встроенного AI. Новые конструкции чипов помогают устройствам iot работать дольше. Они не разряжают батареи так быстро.Оборудование для глаз от MITПовторно использует данные для экономии энергии. Это позволяет устройствам делать AI в реальном времени с меньшей мощностью. Университет Миннесоты сделал чип под названиемКРАМ. Он потребляет гораздо меньше энергии, чем старые чипы. AI-ускорители вафельных весов, такие какЦеребры WSE-3 и додзё Теслы»Сэкономьте еще больше энергии. Они также заставляют AI работать лучше. Новая технология чип-на-вафле TSMC делает чипы намного плотнее. Это помогает устройствам iot использовать ai, не тратя энергию впустую.

Интеграция

Объединение датчиков и чипов AI делает iot умнее. Многие новые устройства имеют датчики, AI и беспроводные каналы в одной небольшой части. Это помогает им собирать данные, обрабатывать их и действовать быстро.Таблица ниже показывает некоторые реальные примеры:

Эти новые идеи помогают устройствам iot делать такие вещи, как отслеживание здоровья и безопасность. Они также помогают с мониторингом завода. Объединение всего означает, что устройства могут учиться, чувствовать и действовать сами по себе. Это делает iot и робототехнику намного сильнее.

Применения

Умные дома

Умные дома используют встроенные чипы AI, чтобы сделать жизнь проще и безопаснее. Голосовые помощники, умные термостаты и камеры видеонаблюдения используют ИИ. Эти устройства узнают, что люди делают каждый день. Они сами меняют свет, температуру и замки. Датчики ИИ замечают странные вещи, такие как дверь, открывающаяся поздно ночью, и отправляют оповещения. Умные колонки знают, кто говорит, и следуют командам. Домашние роботы чистят полы и передвигаются вокруг вещей. Это помогает экономить энергию и сделать дом более комфортным.

Здравоохранение

Здравоохранение сильно изменилось со встроенными чипами ИИ в носимые устройства.ИИ помогает находить заболевания на ранней стадии и отслеживать состояние здоровья в режиме реального времени. Носимые, такие как умные часы, используют ИИ для проверки сердцебиения и решения проблем, таких как мерцательная аритмия. Эти устройства смотрят на миллионы точек данных каждый день. Они предупреждают пользователей или врачей, если что-то не так. В таблице ниже показано, как носимые устройства AI помогают здравоохранению:

ИИ в здравоохранении также удаляет шум из сигналов и дает быстрые результаты. Это помогает врачам быстрее принимать решения и лучше заботиться о пациентах.

Промышленный IoT

Промышленный IoT использует встроенные чипы AI, чтобы сделать работу более безопасной и быстрой. Заводы используют ИИ для обслуживания, поиска проблем и проверки качества. Умные датчики с ИИ наблюдают за машинами и находят проблемы, прежде чем они сломаются. В таблице ниже показано, как чипы AI помогают заводам:

Это помогает фабрикам хорошо работать и останавливать длительные перерывы.

Робототехника

Робототехнике нужны встроенные чипы ИИ, чтобы делать быстрый выбор и работать в одиночку. ИИ помогает роботам видеть объекты, знать, где они находятся, и двигаться самостоятельно. Роботы используют датчики для получения данных и чипы ИИ для их быстрого изучения. Это помогает им не наезжать на вещи и планировать, куда идти.Мощные графические процессоры и процессорыПозвольте роботам использовать жесткие модели с искусственным интеллектом. Это означает, что роботы могут работать в трудных местах. Это делает работу быстрее и требует меньше помощи от людей. Роботы могут доставлять вещи, проверять места и убирать без чьей-либо помощи.

Ведущие вендоры

Nvidia Джетсон

NVIDIA Jetson-лучший выбор для встроенных чипов AI. Многие роботы и краевые устройства используют платформу Jetson. NVIDIA контролирует около25% рынка Edge AI. Его чипы имеют сильные графические процессоры и используют программное обеспечение CUDA. Модули Jetson, такие как Orin и Xavier, работают быстро, но используют мало энергии. Новый чип Jetson Thor будет еще быстрее и эффективнее. Дизайн Blackwell от NVIDIA208 миллиардов транзисторов. Это до 30 раз быстрее, чем старые чипы. Это делает его отличным для генеративного ИИ и робототехники в реальном времени.

Чипы Jetson являются основным выбором для робототехники и Edge AI.

ARM

ARM составляет основную конструкцию для большинства встроенных чипов AI.Более 70% чипов Edge AIИспользуйте наборы инструкций ARM. Cortex-M85 чип есть30% быстрее, чем старые. Технология ARM Helium помогает в задачах машинного обучения и сигналов. ARM работает с NXP и Raspberry Pi в качестве партнеров. Компания используетМониторинг, чтобы сделать роботов более надежнымиИ экономия энергии. Project Centauri позволяет программному обеспечению работать на многих устройствах ARM.

Гугл Край ТПУ

Чипы Google Edge TPU созданы для быстрого ИИ на краю. Они используются в интеллектуальных камерах, датчиках и устройствах IoT. Edge TPU работает с моделями TensorFlow Lite и потребляет мало энергии. Многие разработчики выбирают Edge TPU для работы с изображениями и речью в реальном времени в домах и на фабриках.

Intel Movidius

Чипы Intel Movidius помогают устройствам видеть и понимать вещи. Эти чипы есть в умных камерах, дронах и роботах. Movidius VPU быстро выполняет работу компьютерного зрения и экономит энергию. Инструментарий Intel OpenVINO помогает использовать эти чипы и упрощает запуск моделей ИИ.

Другие

Другими крупными компаниями являются Qualcomm, Huawei и STMicroelectronics. Чипы Qualcomm есть во многих устройствах с батарейным питанием. Чипы Ascend от Huawei популярны в Азии, в основном в умных городах. STMicroelectronics производит чипы для автомобилей и заводов. У каждой компании есть свои особые навыки на рынке встроенных чипов AI.

Преимущества встроенных чипов AI

Встроенные чипы AI дают IoT и робототехнике много больших преимуществ. Эти чипы помогают устройствам быстро делать выбор, сохранять данные в безопасности, экономить энергию и легко добавлять больше устройств. Каждое преимущество помогает интеллектуальным системам лучше работать в реальной жизни.

Решения в реальном времени

Чипы ИИ позволяют устройствам обрабатывать информацию там, где она сделана. Это означает, что устройства IoT могут решать все сразу. Например, робот на заводе может увидеть проблему и остановить машину до того, как она сломается. Умная камера может обнаружить человека и быстро отправить предупреждение. Эти вещи происходят, не дожидаясь облачных серверов.

• Ввод на устройстве важенДля работ, на которые нужны быстрые ответы, например, самоуправляемые автомобили или медицинские мониторы.

• Устройства используют ИИ для быстрой обработки большого количества данных, даже если интернет медленный или нет.

• Инженеры используют такие трюки, как предварительная обработка и повторное использование математики, чтобы сделать ИИ быстрее и использовать меньше памяти.

• Чипы Edge AI могут разделять задания между графическим процессором, процессором или NPU, чтобы быстрее получать результаты.

• Параллельное декодирование и выборка помогают моделям ИИ быстрее отвечать, что является ключевым для робототехники и IoT.

Edge AI позволяет дронам проверять посевы и отправлять оповещения об ошибках сразу. Интеллектуальные системы полива используют локальные данные для полива растений только при необходимости. Эти примеры показывают какДанные в реальном времени помогают устройствам действовать быстроИ быстро устранять проблемы.

Устройства со встроенными чипами ИИ могут решать вещи за миллисекунды. Эта скорость очень важна для безопасности и хорошо работает во многих IoT и робототехнике.

Конфиденциальность & Безопасность

Многие люди беспокоятся о сохранении своих личных данных. Встроенные чипы AI помогают сохранить информацию в безопасности. Устройства обрабатывают данные на устройстве, поэтому им не нужно отправлять все в облако. Это снижает риск утечек или взломов.

• Устройства IoT с Edge AI могут следовать строгим правилам конфиденциальности, таким как GDPR и HIPAA.

• Мониторы здоровья могут проверять данные пациента на устройстве, сохраняя личные данные конфиденциальными.

• Датчики умного дома могут замечать движение или звук, не отправляя необработанные данные за пределы дома.

• ИИ на устройстве означает, что меньше данных проходит через Интернет, что снижает вероятность того, что кто-то его украдет.

Edge AI также помогает с безопасностью. Устройства могут обнаруживать угрозы или странные вещи и реагировать сразу. Например, камера безопасности может блокировать вход, если видит что-то странное. Это делает дома, больницы и фабрики более безопасными.

Экономия энергии

Экономия энергии очень важна для IoT и робототехники. Многие устройства используют батареи или имеют мало энергии. Встроенные чипы AI используют специальные конструкции для использования меньше энергии.

• Чипы Edge AI потребляют меньше энергии, чем отправка данных в облако для каждой работы.

• ИИ на устройстве означает меньше ожидания ответов, поэтому устройства могут спать или выключаться раньше.

• Нейроморфные чипы и маломощные процессоры помогают носимым и датчикам дольше работать между зарядками.

• Инженеры используют такие трюки, как квантование и обрезка, чтобы сделать модели ИИ меньше и быстрее, что экономит энергию.

В таблице ниже показано, как экономия энергии сравнивается для различных типов чипов AI:

Устройства с Edge AI могут работать весь день или даже годами без новой батареи. Это делает их отличными для отдаленных или труднодоступных мест.

Масштабируемость

Чипы ИИ помогают системам IoT и робототехники легко расти. Компании могут добавлять больше устройств, не замедляя работу сети или слишком сильно повышая затраты. Чипы Edge AI делают это возможным, позволяя каждому устройству обрабатывать свою собственную работу AI.

Использование аппаратных ускорителей, таких как TPU, FPGAs и ASICПозволяет системам обрабатывать больше данных одновременно. Эти чипы помогают анализировать в реальном времени медицинские устройства, умные города и заводы. Например, Medtronic использует edge AI в эндоскопии и мониторе глюкозы, что облегчает помощь большему количеству пациентов. NoTraffic использует edge AI для управления светофорами в оживленных городах, изменяя сигналы по мере изменения трафика.

• Голосовые помощники в приборах используют чипы Arm Cortex-M для понимания речи сразу во многих домах.

• Датчики окружающей среды наблюдают за лесами и качеством воздуха на больших территориях, посылая только важные результаты.

• Промышленные системы используют передовой ИИ для сокращения выбросов CO2 и улучшения продуктов, даже когда к сети присоединяется больше датчиков.

• Миллиарды IoT-устройств теперь используют ИИПоказывая, насколько хорошо эти системы могут расти.

Чипы Edge AI снижают необходимость всегда использовать облако. Это экономит затраты на пропускную способность и позволяет компаниям ставить интеллектуальные устройства практически в любом месте.

Будущее встроенного ИИ

Эволютировка рабочих нагрузок

Работа ИИ продолжает меняться по мере появления новых применений.Специальные ускорители, такие как ASIC, NPU и TPUВыполнять задачи быстрее и использовать меньше энергии. Производители чипов создают чипы, которые могут расти и изменяться, такие как чипы и многокристальные графические процессоры. Они помогают запускать более крупные и сложные модели ИИ. Новые технологии, такие как кремниевая фотоника и оптика, помогают микросхемам быстро перемещать данные. Это устраняет проблемы со скоростью и перемещением большого количества данных. Компании работают над экономией энергии, делая микросхемы с низким энергопотреблением и улучшая охлаждение. Edge ai быстро растет, с NPU во многих интеллектуальных и IoT-устройствах. Эти чипы позволяют устройствам делать быстрый выбор и действовать сразу. Некоторые компании даже смотрят на квантовые вычисления и нейроморфное оборудование, чтобы заставить вещи работать лучше. Эксперты считают, что чипы ИИ будут продолжать расти, особенно для здравоохранения, финансов, роботов и самоуправляемых автомобилей.

• Специальные ускорители ИИ делают вещи быстрее и экономят энергию.

• Модульные чипы помогают справляться с более сложными заданиями.

• Edge ai позволяет интеллектуальным устройствам решать все сразу.

• Новое оборудование, такое как квантовые и нейроморфные чипы, может изменить будущее.

Расширение экосистемы

Мир встроенных чипов AI становится все больше.Крупные компании, такие как NVIDIA, Microsoft, Google Cloud, IBM и CoHereСоздавать новые чипы, программное обеспечение и инструменты. NVIDIA теперь продает как чипы, так и модели ИИ, работая с такими партнерами, как Hugging Face и ServiceNow. Microsoft производит чипы ИИ и инструменты для своего облака Azure. Google Cloud тратит много средств на инструменты и модели ИИ. Стартапы, такие как Cohere, объединяются с крупными компаниями, чтобы привлечь больше людей. IBM помогает компаниям использовать AI с помощью платформы watsonx и партнерских программ. Рынок для встроенных AI может стоитьБолее $25 млрд к 2031 году. Новые продукты, такие как Advanced Cognitive Engine от Safran и AI-инструменты Quvia, показывают, как быстро все меняется. Больше устройств IoT нуждаются в edge ai для быстрой и низкоэнергетической работы. Северная Америка лидирует на рынке, но Азиатско-Тихоокеанский регион быстро растет.

Влияние отрасли

Встроенные чипы AI приносят большие изменения во многие области. Использование aiСоздает больше рабочих мест, чем отнимает. Новые рабочие места появляются в обучении и поддержке, и люди могут тратить больше денег. Производители чипов, технологические компании и фирмы-разработчики программного обеспечения получают первые преимущества. Позже такие области, как финансы, здравоохранение и школы, также становятся лучше. Заводы тоже улучшаются, какРоботы изучают новые задания без нового кода. Компании, использующие AI, говорят, что они работают лучше и зарабатывают больше денег. В таблице ниже показаны некоторые основные эффекты:

ИИ помогает роботам и интеллектуальным устройствам работать самостоятельно. Эти системы делают лучше, используют меньше энергии и помогают людям во многих отношениях. По мере улучшения чипов AI отрасли увидят еще более хорошие изменения.

Встроенные чипы ИИ меняют IoT и робототехникуВ больших отношениях. Эти чипы помогают устройствам работать умнее и быстрее. Отчеты говорятОборудование ИИ быстро растет. Фабрики теперь используют данные в реальном времени, чтобы сделать вещи сразу. Компании находят новые возможности, поскольку ИИ, IoT и робототехника объединяются. Это помогает сделать больше рабочих мест автоматическими и личными. Разработчики и компании должны смотреть на новые идеи от поставщиков. Они также должны узнать о новых применениях этих чипов. В будущем интеллектуальные системы станут еще лучше. Эти системы будут продолжать расти и помогать многим различным отраслям.

Часто задаваемые вопросы

Что такое встроенный чип AI?

Встроенный чип AI-это небольшая компьютерная часть, которая помогает устройствам думать и учиться. Это позволяет интеллектуальным устройствам быстро принимать решения без отправки данных в облако.

Как встроенные чипы AI помогают экономить энергию?

Эти чипы используют специальные конструкции, чтобы выполнять больше работы с меньшей мощностью. Устройства со встроенными чипами AI могут работать дольше от батарей и не должны отправлять данные далеко.

Где люди могут найти встроенные чипы ИИ в повседневной жизни?

Люди видят эти чипы в умных динамиках, фитнес-трекерах, камерах безопасности и домашних роботах. Многие новые автомобили и заводские машины также используют их.

Безопасны ли встроенные чипы ИИ для личных данных?

Устройства со встроенными чипами AI обрабатывают данные на устройстве. Это сохраняет личную информацию конфиденциальной и снижает риск утечки данных.

Могут ли встроенные чипы AI работать без интернета?

Да, многие устройства со встроенными чипами AI могут работать в автономном режиме. Они принимают решения самостоятельно, даже когда нет подключения к Интернету.