Le nouveau paradigme de l'informatique périphérique devrait améliorer l'agilité des plateformes HPC et des déploiements de services en nuage en utilisant des ressources informatiques locales opportunistes. La mise en œuvre ou l'analyse de nouveaux types d'applications à forte intensité de données à proximité de l'endroit où les données sont produites est cruciale pour concevoir des méthodes d'apprentissage automatique distribuées efficaces et, par conséquent, pour réduire les mouvements de données qui consomment la majeure partie de l'énergie.
Les défis consistent à concevoir de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique qui exploitent pleinement le caractère distribué de la périphérie et à développer des algorithmes et des logiciels ultérieurs qui permettront le déploiement d'infrastructures hybrides périphérie/brouillard.
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