Обсуждения

Публичное обсуждение проекта продлится до 17 ноября 2026 года.

Распределенные системы искусственного интеллекта для обработки мультимедийных данных позволяют извлекать, сжимать и передавать признаки вместо полного потока исходных мультимедийных данных. Такой подход направлен на снижение сетевого трафика, уменьшение задержек передачи, оптимизацию использования вычислительных ресурсов и повышение интероперабельности решений различных производителей.

В настоящем стандарте требования изложены в форме, применимой к проектированию, разработке, интеграции и эксплуатации систем, в которых обработка распределяется между оконечными устройствами, доменом обработки данных, доменом алгоритмов, доменом сервисов, доменом приложений, доменом разработки, доменом управления и доменом безопасности.

Внедрение стандартизированных протоколов для распределенных систем искусственного интеллекта, основанных на признаках, позволяет перенести часть вычислительной нагрузки на периферийные устройства и передавать по сети компактные векторные представления (признаки) вместо «сырых» мультимедийных данных. Это существенно снижает требования к пропускной способности каналов связи и объемам хранилищ в центрах обработки данных (ЦОД), обеспечивая экономическую эффективность при масштабировании проектов, особенно в зонах с ограниченным сетевым покрытием.

Введение единой функциональной архитектуры позволяет:

• снизить затраты на разработку: унифицированная архитектура позволяет повторно использовать компоненты и инструменты;
• обеспечить интероперабельность: стандартизированные эталонные точки (АР) между функциональными наборами позволяют интегрировать решения различных производителей;
• облегчить поддержку и эксплуатацию: четкая структура функциональных сущностей упрощает диагностику и оптимизацию систем;
• оптимизировать распределение вычислений: четко определенные функциональные наборы позволяют эффективно распределять обработку между периферийными устройствами и центральными серверами.