网络边缘

机器学习是大多数AI应用的核心，负责教计算机学会识别数据中的模式。更具体地来说，其目标就是创建训练有素的模型。这可以通过监督学习来完成，这种学习方式向计算机提供学习实例。

随着物联网(IoT)的快速发展，联接的IoT设备数、传感器数和执行器数将不断增长。在IoT网络边缘，有大量的终端节点，虽然这些单个节点可能都仅需极低的功率需求，且无需持续运行(仅在需要时才启动)，但激增的节点数会产生极高的总功耗。因此，全球面临减少能源消耗的挑战，需要寻求替代能源以实现免电池的新方案为这些边缘节点供电和提升能效。