cloud infrastructure – облачная инфраструктура, облако # инфраструктура, состоящая из большого числа компьютеров, объединённых в сеть и обменивающихся данными через Интернет в режиме реального времени; создана для выполнения облачных вычислений, в частности задач робототехники и ИИ; характеризуется эффективностью, простотой масштабирования и большей гибкостью по сравнению с традиционными ЦОД. Синонимы – cloud-based infrastructure, cloud-centric infrastructure, cloud-native infrastructure (см. также cloud, cloud computing, cloud robot).
cloud robot – облачный робот, робот с облачным управлением (управлением через облако) # применение облачных и Интернет-технологий для робототехники позволяет разрабатывать роботы, использующие конвергентную облачную инфраструктуру, облачную память, вычислительные средства и сервисы – включающие центр обработки данных (ЦОД), базу знаний (БЗ), планировщики задач, средства глубинного обучения, обработки информации, модели окружающей среды, коммуникационные средства и др. Благодаря этому кардинально повышается функциональность робота, появляется возможность гибкого взаимодействия с другими роботами, машинами, умными объектами, людьми (например, управляющими роботом через сеть). В качестве примеров облачных роботов можно назвать автономные мобильные роботы типа беспилотного автомобиля (self-driving car), медицинские роботы (medical robot, например хирургические, surgical robot, co-surgery robot), домашние роботы-помощники (domestic robot), промышленные роботы (industrial robot) (см. также cloud robotics).
cloud robotics – облачная робототехника # в отличие от традиционных роботов, работающих под управлением локальных, встроенных в корпус робота контроллеров с достаточно ограниченными возможностями, “мозги” облачных роботов, как говорит само название, находятся в вычислительном облаке, а роботы подключаются к облачным центрам управления через беспроводные сети (отметим, что развёртывание высокоскоростных беспроводных сетей 5G создаёт основу для более широкого использования облачной робототехники). Такое физическое разделение вычислительных мощностей позволяет широко использовать в облачной робототехнике средства искусственного интеллекта (ИИ), а также другие ресурсоёмкие программные средства и технологии, создавать новые архитектуры и новые бизнес-модели. Термин в 2010 г. предложил сотрудник корпорации Google Джеймс Кафнер (James Kuffner) (см. также AI, cloud, cloud connectivity, cloud robot, cloud robotics service, on-board controller, RaaS, robotics, robotization).
cloud robotics service – сервис для облачной робототехники # такие сервисы могут включать в себя навигацию робота, компьютерное зрение, управления парком беспилотных транспортных средств и др. Их назначение – повысить эффективность владения, программирования и управления роботами (см. также cloud robotics, cloud service).
cloud service (также cloud-based service) – сервис облачных вычислений, сервис на базе облачных вычислений; облачный сервис # число и объём услуг таких сервисов быстро растёт по мере развития и внедрения облачных технологий в бизнес-практику (см. также AI cloud service, cloud computing, cloud robotics service).
cluster – кластер # 1. минимальная лингвистическая единица, которая может быть представлена данным набором символов (глифов); во многих восточных языках глифы, используемые для отображения каждого символа, зависят от окружающих символов кластера (см. также character set, contextual shaping, glyph); 2. группа элементов, обладающих некоторым свойством, отличающим их от элементов других кластеров (см. также cluster analysis).
cluster analysis – кластерный анализ # термин впервые ввёл в употребление американский психолог из университета Беркли Роберт Трайон (Robert C. Tryon) в 1939 г. В действительности это понятие включает в себя набор различных алгоритмов решения задачи классификации, “распределения объектов по кластерам”; отвечает на вопрос о том, как организовать наблюдаемые (имеющиеся) данные в наглядные структуры. В общем виде задача классификации может быть описана следующим образом: есть N объектов с какими-то наблюдаемыми свойствами. Необходимо построить алгоритм, разбивающий эти объекты на группы, называемые кластерами (cluster), и алгоритм, определяющий, какому кластеру принадлежит объект, причём так, чтобы объекты внутри каждого кластера были похожи некоторым свойством друг на друга, а объекты из разных кластеров – непохожи. Кластерный анализ является, в частности, одним из механизмов технологии добычи данных (data mining). Задачи кластеризации часто возникают в качестве вспомогательных задач в распознавании, сжатии данных и др. (см. также statistical learning).